Zentralbahn AG: LeanBI und PROSE prägen die digitale Zukunft
Entscheidungshilfesystem für die datengesteuerte Wartung von Fahrzeugen
Eine kürzlich von McKinsey durchgeführte Umfrage unter den meisten europäischen Eisenbahnbetreibern besagt, dass fünfzig Prozent ihrer Experten innerhalb der nächsten zehn Jahre in den Ruhestand gehen werden. Um jedoch handlungsfähig zu bleiben, müssen Führungskräfte nun überlegen, wie sie ihre zukünftige Organisation betreiben und ein proaktives Wissensmanagement in ihre Prozesse integrieren wollen. In der Praxis können maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Big Data von Sensoren verwalten, und somit einen Gesundheitszustandsbild des rollenden Materials (Lokomotive, Wagen) liefern und Tag für Tag aus den erfahrenen Wartungsentscheidungen der Experten lernen. Mit jeder Experten-basierten Entscheidung verbessern künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ihre Wissensbasis, können Vorschläge kreieren und bei der Fehlererkennung und Problemlösung helfen.
LeanBI und Prose, der Schweizer Spezialist für Mobility Engineering, entwickeln gemeinsam ein Entscheidungshilfesystem für die datengesteuerte Wartung von Fahrzeugen. Eine erste Implementierung wird für den Schweizer Betreiber „zb Zentralbahn AG“ operationalisiert. Gerhard Züger, COO der Zentralbahn, betont die finanziellen Auswirkungen dieser strategischen Digitalisierungsinitiative: „Die Digitalisierung wird uns helfen, die Wartungskosten zu senken und damit in naher Zukunft unsere Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Es stärkt unser Fachwissen und verbessert die Verfügbarkeit unseres Vermögens. “
Die Wirtschaftsförderungsagentur des Kantons Bern unterstützt diese digitale Initiative mit ihrem Finanzierungsprogramm Covid-19, das auf Richtlinien zur Förderung von Industriestandorten für Forschungs- und Entwicklungsprojekte basiert.
In der Vergangenheit haben Instandhaltungs-Organisationen, die für geplante Aktivitäten optimiert wurden und ihre Flotte (Lokomotiven und / oder Waggons) dazu veranlasst haben, rechtzeitig oder auf Distanz gewartet zu werden, die Welt unter einem deskriptiven Paradigma verstanden. Im Rahmen eines MIT-Programms (Massachusetts Institute of Technology) „Digitale Geschäftsstrategie: Nutzung unserer digitalen Zukunft“ entwarf PROSE eine digitalisierte Asset-Management-Welt, in der das Asset (Lokomotive, Wagen) selbst die Instandhaltungs-Organisation informiert.
In einem präskriptiven Paradigma basieren Instandhaltungs-Aktivitäten auf einem vorhergesagten Systemstatus und geben eine Verfügbarkeitsprognose durch Analyse von Mustern und Trends. Nur agile Organisationen und Prozesse können diesen Paradigmenwechsel bewältigen, unterstützt durch ein digitalisiertes Instandhaltungs-System, das Lösungsvorschläge und Entscheidungsunterstützung generiert.
Die finanzielle Seite des Geschäftsmodells erhöht sich durch Maximierung der Verfügbarkeit der Flotte aufgrund eines digitalisierten und fortlaufenden Gesundheitszustands des Vermögenswerts (Assets), der nicht nur eine Wartungsbasis auf der Grundlage des tatsächlichen Zustands desselben auslöst, sondern auch den zukünftigen Wartungsbedarf vorhersagt. Wenn die Verfügbarkeit des einzelnen Assets höher ist, ist insgesamt weniger Investition erforderlich, um einen definierten Transportbedarf zu decken. Dadurch werden die Anlageninvestitionen für die Betreiber reduziert.
LeanBI und Prose sehen die Digitalisierung als strategischen Schritt für den Schweizer Betreibermarkt. Aufgrund eines erheblichen Einkommensrückgangs in Zeiten von Covid-19 im Marktsegmentbetreiber wird die kosteneffiziente Wartung zum Schlüsselthema.
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