Mit einem tollen Team und einem tollen Vortrag von Dr. Richard Büssow gewinnt Industrial Analytics die DB Mindbox Challenge Future of Maintenance 2020. Das bereits fundierte Wissen um die Analyse von Maschinendaten, das Industrial Analytics durch die langjährige Bündelung einbringen konnte Erfahrung, war überzeugend.

Aufbauend auf diesem Erfolg sind nun erste Projektkooperationen zwischen der Deutschen Bahn und Industrial Analytics geplant. Dazu wird Industrial Analytics gemeinsam mit dem Deutsche Bahn Konzern einen Proof of Concept (POC) für Predictive Maintenance mittels Vibrationsanalyse vorantreiben. Ziel dieses POC ist die Erfassung von Fahrzeugdaten, die mit Hilfe ausgewählter Sensoren in einen Versuchszug eingebaut und Folgeschritte mit Hilfe der Analyse von Industrial Analytics ermittelt werden sollen. An dieser Stelle erwies sich die Erfahrung von Industrial Analytics als hilfreich, da das Team Empfehlungen für die Auswahl von Sensoren geben und gleichzeitig eigene Erfahrungen mit der Datenerfassung in das Projekt einfließen lassen kann. Zu erhebende Daten in diesem Teil des POC sind vorzugsweise Schwingungsdaten, die beim Überfahren von Objekten in der Fahrwerkskonstruktion des Versuchszuges entstehen.

Auf Basis der gesammelten Daten sind dann erste Analysen möglich. Mittels Vibrationsanalyse werden wir die aufgezeichneten Daten verschiedener Zugtypen für die Anlagenlokalisierung und Anomalieerkennung interpretieren. Darüber hinaus können Vibrationsdaten Aufschluss über das Fahrwerk und mögliche Auswirkungen von überrollten Objekten geben. Diese können dann entsprechenden Handlungsempfehlungen zugeordnet werden und ermöglichen so eine autonome Wartung und Reparatur.

Die Kooperation soll dann die Basis für zukünftige Projekte bilden, in denen Methoden der Künstlichen Intelligenz wie Machine Learning auch auf Züge angewendet werden sollen. Als übergeordnetes Ziel kann die Echtzeitüberwachung von Schienenfahrzeugen genannt werden, langfristig aber das autonome Fahren und Warten von Zügen auf Basis von Ereignissen und Ereignissen, die Schienenfahrzeuge selbstständig erkennen und interpretieren.

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