Tools


Siemens Worldwide

Pictures of the Future

Contact

Kontakt

Herr Sebastian Webel
Herr Sebastian Webel

Chefredakteur

Mobil: +49 172-7169762

Werner-von-Siemens-Straße 1
80333

Pictures of the Future
Das Magazin für Forschung und Innovation
 

Von Big Data zu Smart Data

Daten treiben Züge an

Dr. Helge Aufderheide (links) and Gerhard Kreß (rechts) diskutieren über Datenanalyse im Siemens MindSphere Application Center for Rail in München-Allach.

Ob Atlanta, München, Moskau, London, Perth oder Hong Kong: Die MindSphere Application Center for Rail von Siemens nutzen den komplexen Datenstrom von Mobilitätssystemen für eine vorausschauende Wartung und somit einen optimierten Betrieb von Zügen. Dafür nutzen die Experten mit Railigent eine neue Plattform, mit deren Hilfe sie die Bahndaten intelligent nutzen und Mehrwert aus diesen Systemen generieren können.

Gerhard Kreß ist umgeben von Zügen – real und virtuell. Vor sich, im Computerbildschirm, blickt er auf eine schematische Fahrzeugzeichnung. Hinter ihm, im Großraumbüro des von ihm geleiteten Siemens MindSphere Application Centers for Rail ragt ein Whiteboard hervor. Es ist übersät mit roten und blauen Formeln und Gleichungen, die abstrakt beschreiben, was beim Zugbetrieb real passiert. Blickt Kreß aus dem Fenster, sieht er die Scheddächer der Hallen des Industriegeländes Allach im Westen Münchens. Im Schutz der Dächer baut Siemens Lokomotiven. Im nur drei Waggonlängen entfernten Rail Service Center können sie auch gewartet und instand gehalten werden. Das Besondere: In die Fahrzeugwerkstatt münden nicht nur zwei Gleise, sondern zwei Welten: die virtuelle und die reale.

Die digitale Transformation des Bahnverkehrs

Den Bahnverkehr hat die digitale Transformation längst erfasst. Traditionell bestand die Wartung der Schienenfahrzeuge darin, sie regelmäßig in Betriebszentren zu überprüfen, offensichtliche Probleme zu beheben und die Maschinen zu pflegen. Heute erlaubt die Digitaltechnologie ein komplett neues Niveau. Sensordaten, Fehlermeldungen und Logdateien vermitteln den Mitarbeitern des MindSphere Application Centers for Rail aus der Ferne wie vor Ort eine noch nie dagewesene Detailkenntnis der Züge und Infrastruktur.

Seit der Inbetriebnahme von Kreß' Centers in Allach 2014 sind noch fünf weitere Center dazugekommen- und zwar im US-amerikanischen Atlanta, Moskau, London, Perth und in Hong Kong. In allen dreien laufen die Datenströme von Lokomotiven, Highspeed-Zügen und Regionalzügen aus mehr als 15 Ländern zusammen. Um aus diesen Big Data letztlich Smart Data zu machen, haben die Programmierer, Datenbankexperten und Implementations-Manager ein bislang einzigartiges datengetriebenes Serviceangebot im Schienensektor entwickelt: für die Echtzeitüberwachung von Zügen, die Vorhersage des Verschleißes und Ausfalls von Komponenten und die Analyse komplexer Fahrzeugprobleme.

Das Ergebnis ist die Plattform Railigent: Über diese kann der komplette Weg vom Sensor am Gleis bis zum Bericht am Smartphone abgebildet werden - inklusive Handlungsempfehlungen. Die Vorteile für die Zugbetreiber und Instandhalter liegen dabei klar auf der Hand: höhere Verfügbarkeit, verlängerte Lebensdauer und eine deutliche Effizienzsteigerung bei der Instandhaltung und beim Betrieb aller Zug- und Infrastrukturkomponenten. „Noch bevor die Schienenfahrzeuge in die Werkstatt einrollen, wissen wir bereits, was getan werden muss“, sagt Kreß. Das erlaubt eine bis zu 100 prozentige Verfügbarkeit der Züge.  

Blick ins Siemens Rail Service Center in Allach.

100 Triebzüge, bis zu 200 Milliarden Datenpunkte

Die Daten, an denen die Experten sich orientieren, sind dabei nicht nur Standardgrößen wie Geschwindigkeit, Bremsverhalten oder Kilometerstand, sondern auch das Verhalten der Kompressoren, das Gewicht angehängter Waggons oder automatische Steuerungsprozesse. Mehr noch, die Beschaffenheit der Schienen, Steigungen, Gefälle und Wetter während des Betriebs werden ebenso registriert wie die Taktung der Züge im Schienennetzwerk. „Für die Zukunft des Mobility-Geschäfts sind Fahrzeuge allein nicht entscheidend“, sagt Kreß. „Es geht für den Kunden um die Lebensdauerkosten der Fahrzeuge und ihren effizienten Einsatz. Das gelingt nur mithilfe der gebündelten Daten der Fahrzeuge, der Infrastruktur und des Betriebs.“

All das ergibt einen veritablen Datenberg: Eine Flotte von 100 Triebzügen produziert jährlich rund 100 bis 200 Milliarden Datenpunkte. Mit der Anhäufung von Big Data allein ist es aber nicht getan. Kreß und sein Team analysieren die Datenmengen auf aufschlussreiche Muster hin. So können sie unter anderem die Wartungsprozesse optimieren. Beispielsweise kann ein Bremsausfall, der Fehlermeldungen nach sich zieht, normal sein, wenn die Lok gleichzeitig an einen Waggon ankoppelt. So lässt sich Wichtiges von Unwichtigem unterscheiden und Kausalketten werden erkennbar. Auf diesem Weg können Kreß und sein Team heute Prognosemodelle mit hoher Verlässlichkeit einsetzen. Bei einem Getriebelager etwa, einer der bei hohen Geschwindigkeiten am meisten beanspruchten Komponenten, können Probleme mindestens drei Tage im Voraus benannt werden. Das erhöht die Verfügbarkeit der Züge – und spart Geld.

Siemens Velaro der spanischen Renfe: Hohe Verlässlichkeit dank Datenanalytik.

Für solche Möglichkeiten interessiert sich auch die Deutsche Bahn,  die mit Siemens im Oktober 2016 eine Pilotanwendung für die vorausschauende Wartung und Instandhaltung der Hochgeschwindigkeitszüge vom Typ Velaro D (ICE 3) gestartet hat. Und erst kürzlich gab die DB Cargo, Gütersparte des Konzerns, bekannt, die eigene Fahrzeugflotte mit Hilfe der Siemens-Lösung weiter digitalisieren zu wollen. Bis  2020 sollen alle 2000 Fahrzeuge mit Diagnosetechnik ausgestattet sein.

Hohe Verlässlichkeit bei hoher Geschwindigkeit

Wie gut das funktioniert, zeigt auch bereits die Hochgeschwindigkeitsstrecke der spanischen Staatsbahn Renfe von Madrid nach Barcelona. Renfe konkurriert hier mit einer Flugroute. Der Zug braucht zweieinhalb Stunden, während die reine Flugzeit eine Stunde und zwanzig Minuten beträgt. Dabei garantiert Renfe, dass Zugpassagiere ihren Fahrpreis ab einer fünfzehnminütigen Verspätung komplett erstattet bekommen. Um die hohe Verlässlichkeit zu garantieren, hat Renfe mit Siemens ein Gemeinschaftsunternehmen gegründet, das fortgeschrittene Datenanalyse für Züge einsetzt. Bislang trat nur alle 2.300 Fahrten eine nennenswerte Verspätung auf, die durch technische Probleme verursacht wurde. Das Resultat: Wählten zum Start der Strecke vor gut zehn Jahren nur 20 Prozent der Reisenden den Weg über die Schiene, sind es heute mehr als 60 Prozent.

Digitale Analyse des kompletten Zug-Wissens

Das Team des MindSphere Application Centers for Rail hat einen zusätzlichen Vorteil: So verfügt es nicht nur über die Datensätze verschiedener Flotten, sondern kann auch auf Informationen von Zugflotten zurückgreifen, die unter unterschiedlichen Bedingungen operieren – sei es in Deutschland, Spanien oder Russland. All das begründet eine Expertise, die zu erhöhter Verlässlichkeit der Schienenfahrzeuge führt. Für kleinere Zugbetreiber ist das Angebot ohnehin attraktiv: Wenn man eine Strecke mit wenigen eigenen oder geliehenen Fahrzeugen nur über einige Jahre betreibt, ist es sinnvoll, das technische Risiko mithilfe eines Serviceanbieters wie Siemens zu begrenzen. „Prognosen von Ausfällen und Verschleiß, Fehlerdiagnosen und gut geplante Wartungszyklen sind aber nur der Anfang“, sagt Kreß. „Künftig ist etwa denkbar, dass wir im Rail Service Center wie bei Flugzeugen per Kabel die komplette Datenbank eines Fahrzeugs herunterladen und auf Auffälligkeiten hin analysieren.“

Hubertus Breuer