08/11/2020

Digitalisierungsschub in der Rollmaterial-Instandhaltung im Schienenverkehr mit LeanBI

In einem gemeinsamen Projekt der LeanBI AG mit der Firma Prose AG bei der Zentralbahn AG gehen wir der Frage nach, wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen die Rollmaterial-Investitionskosten und die Instandhaltungskosten reduziert und der Wissensverlust durch in Ruhestand gehende Betriebs- und Instandhaltungsexperten kompensiert.

 

Die Ausfallsstatistiken der letzten Jahre zeigen drei auffällige Systeme, die für deutlich über die Hälfte der gesamten Stehzeiten des Rollmaterials verantwortlich sind: Türen, Zugsicherung und Traktionsumrichter.

 

Das Projekt untersucht Rollmaterial, das im Betrieb cloudbasierte Sensordaten an eine künstliche Intelligenz liefert, die diese Datenflut ununterbrochen analysiert und Ursachen-Wirkung Synapsen durch maschinelles Lernen selbstlernend erzeugt.

 

Abb.1: Grundarchitektur eines wissensbasierten Systems auf der Grundlage von Ontologie und AI

 

Die Reduktion der Ausfallzeit des Rollmaterials wird erreicht durch die Transformation der statischen Instandhaltungsprozesse in dynamische Einsätze.

 

Die Ontologie dient beim Maschinellen Lernen zur Angleichung der Sprach-Strukturierung und späteren Verarbeitung der Daten. Sie beschreibt den Zusammenhang der einzelnen Wissensbestände und schafft somit die Voraussetzung, dass Maschinelles Lernen angewendet werden kann. Für den Anwendungsfall der Instandhaltung von Schienenfahrzeugen ist der wesentliche Bestandteil der Ontologie-Erarbeitung die Ursachen-Wirkungsmodellierung zwischen den Fehlerbeschreibungen und -kategorisierung und deren Behebung, resp. Rapportierung. Nur so können diese dann maschinell verarbeitet und daraus logische Schlussfolgerungen und Optimierungen abgeleitet werden.

 

Die Skalierbarkeit der erzielten Ergebnisse und der situationsbasierten Instandhaltung stehen im Vordergrund dieses Projekts. Die Transformation der Instandhaltungsorganisation in eine wissensbasierte, agile Prozessstruktur wird anschliessend erarbeitet.

 

Ausgehend von einem gemeinsamen Proof of Concept bei der Zentralbahn AG ist der vorliegende Artikel entstanden, der die spannenden Entwicklungsmöglichkeiten von Artificial Intelligence und Machine Learning aufzeigt.

 

Hier der Link direkt auf die Zeitschrift ETR (Abo erforderlich):

https://eurailpress-archiv.de/SingleView.aspx?show=1941606

 

Hier der Link auf die Annonce im LinkedIn, wo der Artikel direkt gelesen werden kann.

LinkedIn

 

Bitte lest diesen wirklich spannenden Artikel, der den grundsätzlichen Paradigmawechsel im Bereich der Rollmaterial-Instandhaltung im Schienenverkehr aufzeigt.

 

 

 

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