Di­gi­ta­le Ei­sen­bahn fährt pünkt­li­cher

Sie­mens hilft mit Con­di­ti­on-ba­sed Main­ten­an­ce nach.

Computerwoche - - Vorderseite - Von Jür­gen Hill, lei­ten­der Re­dak­teur

Ei­ne Zug­ver­füg­bar­keit von 99,99 Pro­zent, nur 0,04 Pro­zent der Zü­ge un­pünkt­lich – da­von kön­nen Kun­den der Deut­schen Bahn der­zeit nur träu­men. Wäh­rend man hier­zu­lan­de im Fern­ver­kehr im Jahr 2015 ei­ne Pünkt­lich­keits­quo­te von knapp 75 Pro­zent er­reich­te und als ehr­gei­zi­ges Ziel 80 Pro­zent an­strebt, sind an­de­re Län­der dank der Di­gi­ta­li­sie­rung des Schie­nen­ver­kehrs viel wei­ter. Und das so­gar un­ter wid­rigs­ten kli­ma­ti­schen Be­din­gun­gen. So er­reicht et­wa die rus­si­sche Ei­sen­bahn­ge­sell­schaft RZD ei­ne Ver­füg­bar­keit von 99,9 Pro­zent. Wäh­rend hier­zu­lan­de Wei­chen und Tü­ren ein­frie­ren, rol­len die rus­si­schen Bah­nen bei Tem­pe­ra­tu­ren von bis zu mi­nus 40 Grad.

Die spa­ni­sche Staats­bahn Ren­fe schaff­te so­gar das Kunst­stück, ei­ne Ver­spä­tungs­quo­te von 0,04 Pro­zent zu er­zie­len, oder an­ders for­mu­liert: Nur ei­ner von 2300 Zü­gen ist un­pünkt­lich. Die­se Zu­ver­läs­sig­keit hat­te enor­me Kon­se­quen­zen für die Ver­kehrs­flüs­se auf der ibe­ri­schen Halb­in­sel: Das Ver­hält­nis von Flug­zu Zug­pas­sa­gie­ren zwi­schen Ma­drid und Bar­ce­lo­na, das im Jahr 2008 noch 80 zu 20 be­trug, hat sich na­he­zu um­ge­kehrt. Zu­dem ga­ran­tiert Ren­fe, dass Zug­pas­sa­gie­re ih­ren Fahr­preis ab ei­ner fünf­zehn­mi­nü­ti­gen Ver­spä­tung kom­plett er­stat­tet be­kom­men.

99 Pro­zent ver­füg­bar – dank Di­gi­ta­li­sie­rung

Bei­des sind Bei­spie­le, wel­che po­si­ti­ven Aus­wir­kun­gen ei­ne kon­se­quen­te Di­gi­ta­li­sie­rung des Schie­nen­ver­kehrs ha­ben kann. Lie­fe­rant der ent­spre­chen­den „En­ab­ling Tech­no­lo­gy“ist in bei­den Fäl­len Sie­mens. Der baye­ri­sche In­dus­trie­rie­se di­gi­ta­li­siert nicht nur Fa­b­ri­ken oder Ener­gie­ver­sor­ger, er ar­bei­tet auch an der Di­gi­ta­li­sie­rung des Schie­nen­ver­kehrs. Hier­zu grün­de­te die Ab­tei­lung Mo­bi­li­ty am Stand­ort Mün­chen-Al­lach – hier wer­den auch die Lo­ko­mo­ti­ven der Vec­tron-Bau­rei­he ge­baut – vor rund zwei­ein­halb Jah­ren das Mo­bi­li­ty Da­ta Ser­vices Cen­ter.

Sei­ne Auf­ga­be ist die de­tail­lier­te Ana­ly­se der Zug­da­ten, um mit ei­ner so­ge­nann­ten Con­di­ti­on-ba­sed Main­ten­an­ce po­ten­zi­el­len Aus­fäl­len vor­beu­gen zu kön­nen. Ziel ist es, Feh­ler­quel­len zu er­ken­nen, be­vor Feh­ler auf­tre­ten. Dies­be­züg­lich dür­fen zu­min­dest Deut­scheBahn-Kun­den, die mit ei­nem ICE 3 un­ter­wegs sind, hof­fen. Im Ok­to­ber 2016 hat das Un­ter­neh­men für die­sen Zug­typ ge­mein­sam mit Sie­mens ein Pi­lot­pro­jekt für die vor­aus­schau­en­de War­tung und In­stand­hal­tung be­gon­nen.

Pre­dic­tive Main­ten­an­ce und In­stand­hal­tung sind die ent­schei­den­de Vor­aus­set­zung, um ei­ne ho­he Ver­füg­bar­keit zu er­mög­li­chen. Für die Ver­kehrs­be­trie­be ist das in Deutsch­land und Eu­ro­pa wich­ti­ger denn je, sind doch knap­pe Res­sour­cen ein Han­di­cap, un­ter dem al­le Bahn­be­trei­ber lei­den. Weil die Bud­gets so eng sind, re­du­zie­ren die Un­ter­neh­men den Be­stand ih­rer Re­ser­vefahr­zeu­ge im­mer wei­ter und ver­lan­gen des­halb für das rol­len­de Ma­te­ri­al ei­ne Ver­füg­bar­keit von über 99 Pro­zent.

Die Gü­ter­zü­ge müs­sen rol­len

Ein stö­rungs­frei­er Be­trieb ist auch für den Gü­ter­ver­kehr wich­tig. Bleibt ein Gü­ter­zug un­ter­wegs lie­gen, muss er un­ter Um­stän­den Ta­ge war­ten, bis er wie­der ei­nen Slot zum Be­fah­ren der ge­plan­ten Stre­cke be­kommt. Auf­grund des stei­gen­den Trans­port­auf­kom­mens sind die Glei­se weit­ge­hend aus­ge­las­tet, und der Per­so­nen­ver­kehr hat Vor­rang.

Um früh­zei­tig zu er­ken­nen, ob die Glei­se be­fahr­bar und die Wei­chen in­takt sind, muss auch das Gleis­sys­tem di­gi­tal über­wacht wer­den. Grund­sätz­lich ist die Res­sour­ce Gleis in Eu­ro­pa knapp, grö­ße­re Neu­bau­stre­cken sind kaum noch durch­zu­set­zen.

500 Zü­ge di­gi­tal über­wacht

Der Di­gi­ta­li­sie­rung fällt im Bahn­ver­kehr des 21. Jahr­hun­derts ei­ne Schlüs­sel­rol­le zu. Um hier vor­an­zu­kom­men, wer­tet Sie­mens ei­ne Viel­zahl von Da­ten aus, die lau­fend von Hun­der­ten Sen­so­ren und Steue­rungs­ge­rä­ten in Zü­gen, Lo­ko­mo­ti­ven und der In­fra­struk­tur er­fasst wer­den. Da geht es bei­spiels­wei­se um die Tem­pe­ra­tur der Achs­la­ger und der Trans­for­ma­to­ren, den Zu­stand von Hy­drau­lik­ö­len, die Vi­bra­tio- nen von Dreh­ge­stel­len, dy­na­mi­sche Da­ten des An­triebs und der Brem­sen, die Strö­me der Tür­an­trie­be und In­for­ma­tio­nen über Hei­zung, Lüf­tung und Kli­ma­an­la­ge. Ins­ge­samt be­treut das Mo­bi­li­ty Da­ta Ser­vices Cen­ter in Mün­chenAl­lach be­reits rund 500 Zü­ge in Eu­ro­pa, da­von 35 in Deutsch­land.

Die Da­ten ge­lan­gen auf den un­ter­schied­lichs­ten We­gen nach Mün­chen. „Be­vor­zug­te Über­tra­gungs­art ist LTE“, sagt Ger­hard Kreß, Di­rec­tor Mo­bi­li­ty Da­ta Ser­vices. Aber auch GSM-R, UMTS und an­de­re Ver­fah­ren kom­men zum Ein­satz. Selbst Loks, die ih­re Da­ten per E-Mail sen­den, gibt es noch – in der Welt der Bah­nen kal­ku­liert man mit stol­zen Le­bens­zy­klen von 30 bis 40 Jah­ren.

Big Da­ta in Mün­chen-Al­lach

Die so ge­won­ne­nen Da­ten wer­den im Mo­bi­li­ty Da­ta Ser­vices Cen­ter ana­ly­siert. Da­bei ent­ste­hen er­heb­li­che Da­ten­men­gen. So geht man da­von aus, dass ei­ne Flot­te von 100 Trieb­zü­gen jähr­lich zwi­schen 100 und 200 Mil­li­ar­den Da­ten­punk­ten pro­du­ziert. Ei­ne Flot­te kommt da­mit auf et­wa 50 Te­ra­byte an Da­ten. Ein Big-Da­ta-Schatz, der ge­ho­ben wer­den will.

Al­lein die aus meh­re­ren hun­dert Vec­tron-Lo­ko­mo­ti­ven be­ste­hen­de Flot­te er­zeugt mo­nat­lich rund ein Te­ra­byte Da­ten. In ei­ner Vec­tron sind 200 bis 300 Sen­so­ren ver­baut, die kon­ti­nu­ier­lich Da­ten er­fas­sen. Für die Da­ten­ana­ly­se ist in Mün­chen-Al­lach ein Team von 40 bis 50 Leu­ten zu­stän­dig, das sich aus Da­ta Sci­en­tists, Phy­si­kern, In­ge­nieu­ren, In­for­ma­ti­kern und Ma­the­ma­ti­kern zu­sam­men­setzt. Die zwi­schen 25 und 32 Jah­re al­ten Mit­ar­bei­ter ver­stän­di­gen sich auf Eng­lisch, stam­men doch zwei Drit­tel von ih­nen aus ei­nem an­de­ren eu­ro­päi­schen Land als Deutsch­land. Sie­mens fin­det hier­zu­lan­de nicht ge­nü­gend Ex­per­ten mit dem ent­spre­chen­den Know-how.

Von Big Da­ta zu Smart Da­ta

Auf­ga­be des Teams im Mo­bi­li­ty Da­ta Ser­vices Cen­ter ist es, Big Da­ta in Smart Da­ta zu ver­wan­deln, denn die Da­ten, die ein ein­zel­ner Sen­sor lie­fert, hel­fen nur be­dingt wei­ter. Es geht dar­um, Kau­sal­ket­ten zu er­ken­nen, um zu Pro­gno­se­mo­del­len zu kom­men, die dann zu­ver­läs­sig et­wa den be­vor­ste­hen­den Aus­fall ei­nes Rad­la­gers vor­her­sa­gen. Da­zu wer­den mit ma­schi­nel­lem Ler­nen, Da­ten­ana­ly­tik, ma­the­ma­ti­schen und phy­si­ka­li­schen Me­tho­den Al­go­rith­men und Mo­del­le er­ar­bei­tet, die si­che­re Pro­gno­sen zum zu­künf­ti­gen Ver­hal­ten von Fahr­zeu­gen und Kom­po­nen­ten er­mög­li­chen. Ziel der Da­ten­ana­ly­se ist ei­ne ge­naue Vor­her­sa­ge, wie lan­ge ein Ag­gre­gat, ei­ne Kom­po­nen­te oder ein An­trieb noch funk­tio­nie­ren wer­den, wenn be­stimm­te Er­eig­nis­se und Da­ten vor­lie­gen. Es gilt, mit ho­her Si­cher­heit her­aus­zu­fin­den, wann so­fort ge­han­delt wer­den muss, wenn das aus den Da­ten und Er­fah­run­gen ge­won­ne­ne Ver­hal­tens­mus­ter ei­nen aku­ten Aus­fall schon in kur­zer Zeit er­war­ten lässt.

Künst­li­che In­tel­li­genz für die Bahn

Des­halb ana­ly­sie­ren die Da­ta Sci­en­tists im Mo­bi­li­ty Da­ta Ser­vices Cen­ter lau­fend auch be­reits als va­li­de be­wer­te­te Mus­ter und Re­geln, um sie im­mer wei­ter zu ve­ri­fi­zie­ren und zu ver­fei­nern. Da­zu wer­den nicht nur die Da­ten aus­ge­wer­tet, die die On­board-Unit ei­nes Schie­nen­fahr­zeugs lie­fert.

Auch die Mel­dun­gen von Trieb­fahr­zeug­füh­rern, Er­satz­teil­an­for­de­run­gen, Ar­beits­pro­to­kol­le der Werk­stät­ten und Ar­beits­an­wei­sun­gen der Sie­mens Sup­port Cen­ter wer­den er­fasst und in die lau­fen­de Mus­ter­ana­ly­se ein­ge­bracht. Durch ma­schi­nel­les Ler­nen wer­den die Pro­gno­se­sys­te­me stän­dig wei­ter­ent­wi­ckelt. Das ge­schieht auch mit Hil­fe neu­er ma­the­ma­ti­scher Vor­ge­hens­wei­sen, die Sie­mens ent­wi­ckelt hat und pa­tent­recht­lich schüt­zen lässt.

Edge Com­pu­ting kei­ne Lö­sung

Des­halb hält Kreß auch Fog- oder Edge-Com­pu­ting, wie es vie­le IT-Her­stel­ler im Zu­sam­men­hang mit dem IoT pro­pa­gie­ren, in sei­nem Be­reich nur für be­dingt ge­eig­net. Für ei­nen Sen­sor, der et­wa mit ei­ner Fre­quenz von acht Ki­lo­hertz Vi­bra­ti­ons­da­ten er­fasst, sei Edge Com­pu­ting denk­bar. An­sons­ten brau­che man aber die Da­ten ei­ner ge­sam­ten Fahr­zeug­flot­te, um Mus­ter zu er­ken­nen und dar­aus ein Mo­dell ab­zu­lei­ten. Ei­ne Ka­me­ra zur au­to­ma­ti­schen Hin­der­nis­er­ken­nung wird et­wa da­durch trai­niert, dass vor ihr ei­ne ge­sam­te Zug­stre­cke ab­ge­spielt wird.

Mil­li­ar­den Da­ten ver­ar­bei­ten

Um die­se ge­wal­ti­gen Da­ten­men­gen – im Schnitt sind es jähr­lich über ei­ne Mil­li­ar­de Da­ten­punk­te je Schie­nen­fahr­zeug – zu be­wäl­ti­gen, nut­zen die Münch­ner ei­ne of­fe­ne und Cloud-ba­sier­te Hy­bri­dar­chi­tek­tur. So wer­den die Da­ten von spe­zi­el­len re­la­tio­na­len Da­ten­ban­ken und NoSQL-Da­ten­ban­ken ver­wal­tet. Da­zu kom­men mas­siv-par­al­le­le Sys­te­me, In-Da­ta­ba­se-Pro­ces­sing und spe­zi­el­le Hoch­leis­tungs­com­pu­ter. Nur sie kön­nen so gro­ße Da­ten­men­gen mit kom­ple­xen Al­go­rith­men ana­ly­sie­ren.

Da­bei hos­tet das Sie­mens-Team sei­ne Apps bei Ama­zon Web Ser­vices (AWS). Die Big Da­ta Ana­ly­tics er­fol­gen mit Hil­fe der As­ter Da­ta­ba­se von Tera­da­ta. Die Da­ten der ver­schie­de­nen Sen­so­ren wer­den mit­tels As­ter nPath von Tera­da­ta ana­ly­siert. Geht es um No-SQL-Da­ten­ban­ken, set­zen die Sie­mens-Ei­sen­bah­ner auf Ha­doop.

Tera­da­ta selbst ist im Kon­zern kein un­be­kann­ter Play­er, denn seit 2013 be­steht zwi­schen der Sie­mens-Di­vi­si­on Smart Grid und Tera­da­ta ei­ne stra­te­gi­sche Big-Da­ta-Al­li­anz für Ener­gie­ver­sor­ger. Zu den tech­ni­schen Kern­stü­cken die­ser Zu­sam­men­ar­beit ge­hört die Uni­fied Da­ta Ar­chi­tec­tu­re von Tera­da­ta. Mit der Smart-Gri­dDi­vi­si­on, dem Be­reich Gas­tur­bi­nen und an­de- ren Sie­mens-Be­rei­chen, die sich mit Pre­dic­tive Main­ten­an­ce be­fas­sen, un­ter­hält das Kre­ßTeam ei­nen re­gen Er­fah­rungs­aus­tausch, da al­le in Sa­chen Di­gi­ta­li­sie­rung und Smart Da­ta von­ein­an­der ler­nen wol­len.

Di­gi­ta­li­sie­rung spart 15 Pro­zent

Dass sich die Di­gi­ta­li­sie­rung für Her­stel­ler und An­wen­der lohnt, zeigt das Pro­jekt Rhein-RuhrEx­press (RRX) für die Me­tro­pol­re­gi­on RheinRuhr. Das Sys­tem von be­schleu­nig­ten Re­gio­nal­zü­gen hat über die Ge­samt­lauf­zeit von 32 Jah­ren ein Vo­lu­men von 1,7 Mil­li­ar­den Eu­ro für Be­schaf­fung und War­tung. Dank Con­di­ti­on-ba­sed Main­ten­an­ce sol­len die Kos­ten 15 Pro­zent nied­ri­ger aus­fal­len. Da­mit konn­te Sie­mens die Kon­kur­renz im Aus­schrei­bungs­ver­fah­ren aus­ste­chen, und die Pro­jekt­be­tei­lig­ten spa­ren pro Jahr acht Mil­lio­nen Eu­ro.

Neue We­ge in der Pro­duk­ti­on

Al­ler­dings um­fasst bei Sie­mens die Di­gi­ta­li­sie­rung nicht nur die Über­wa­chung von Zü­gen und In­fra­struk­tur. So geht man in Al­lach auch in der Pro­duk­ti­on neue We­ge: War der Lok-Bau frü­her ein rei­nes Pro­jekt­ge­schäft, so ist es bei Sie­mens jetzt ein Pro­dukt­ge­schäft mit ei­nem Ver­triebs­la­ger. Da­zu baut Sie­mens die Loks in ei­ner Takt­pro­duk­ti­on, Kun­den müs­sen auf ei­ne neue Ma­schi­ne nur we­ni­ge Wo­chen war­ten. Hier­zu kom­men neue Pro­duk­ti­ons­werk­zeu­ge wie et­wa ein La­ser-Hy­brid-Schweiß­ro­bo­ter zum Ein­satz.

Eu­ro­pa­weit je­des Teil in 24 St­un­den

Auch im Af­ter-Sa­les-Be­reich hat die Di­gi­ta­li­sie­rung Ein­zug ge­hal­ten. So sieht das Ea­sy-De­tect-Kon­zept vor, dass ein Kun­de ein de­fek­tes Teil ei­ner Lok nur noch per Han­dy fo­to­gra­fiert wird. Dann folg­te der Spa­re-Part-Ser­vice: Das be­nö­tig­te Er­satz­teil wird bin­nen Se­kun­den iden­ti­fi­ziert, in drei Mi­nu­ten be­stellt und in Eu­ro­pa bin­nen 24 St­un­den ge­lie­fert. Das spart ho­he Pro­zess­kos­ten. Ist ein Er­satz­teil nicht auf La­ger, dann wird es ge­druckt. Mit dem 3D-Druck, im pro­fes­sio­nel­len Um­feld auch als Ad­di­ti­ve Ma­nu­fac­tu­ring be­kannt, be­schäf­tigt sich die Bahn­spar­te seit rund drei Jah­ren. Die Ser­vice­tech­ni­ker vor Ort er­hal­ten per Aug­men­ted Rea­li­ty ein di­gi­ta­les Ab­bild des Fahr­zeugs mit Ser­vice- und Do­ku­men­ta­ti­ons­da­ten.

In vie­len eu­ro­päi­schen Län­dern sind die Per­so­nen­zü­ge pünkt­li­cher als hier­zu­lan­de. Das hängt vor al­lem mit der noch un­zu­rei­chen­den Di­gi­ta­li­sie­rung zu­sam­men.

Di­gi­ta­le Über­wa­chung der Wei­chen­an­trie­be.

Auch die Si­gnal­tech­nik an den Glei­sen wird di­gi­ta­li­siert, da­mit die eher knap­pe In­fra­struk­tur op­ti­mal ge­nutzt wer­den kann.

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