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Die Zukunftsfähigkeit des Schienenverkehrs in Deutschland erhöhen – das war das Ziel des Forschungsprojekts „DigiOnTrack“ von Prof. Dr.-Ing. Jan-Niklas Voigt-Antons, Lehrgebiet „Angewandte Informatik mit dem Schwerpunkt Immersive Medien“ an der Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL). Das Projekt, das in 2023 gestartet wurde, wurde jetzt zum Abschluss gebracht. Wie sah das Forschungsvorhaben aus – und wie das Ergebnis?
Der wirtschaftliche Erfolg des Schienenverkehrs ist stark vom Aufwand für Wartung von Infrastruktur und Fahrzeugen abhängig. Aktuell wird diese vorrangig nach festen Intervallen durchgeführt, was bei der Unkalkulierbarkeit vieler Defekte zu weitreichenden Verzögerungen im Betriebsablauf führen kann. Das Ziel von „DigiOnTrack“: Die Entwicklung eines Systems, das mögliche Probleme bereits erkennen kann, bevor sie auftreten, und zudem Handlungsempfehlungen für vorbeugende Maßnahmen bereitstellt.
Kontinuierliche Auswertung durch Sensordaten
„Im Rahmen des Projekts wurde ein Analyseverfahren entwickelt, das auf einer kontinuierlichen Auswertung von Sensordaten basiert, welche durch Mitarbeitende der Deutsche Eisenbahn Service AG über ein bedienungsfreundliches Dashboard mit zusätzlichen Informationen angereichert wurden“, erklärt Prof. Voigt-Antons. Auf Basis dieser Daten lassen sich signifikante Abweichungen erkennen, die auf infrastrukturelle Veränderungen an Gleisen oder technische Auffälligkeiten bei Triebfahrzeugen hinweisen. „Die Kombination von Positions- und Sensor-Daten erlaubt es, diese Abweichungen präzise zu lokalisieren und frühzeitig zu identifizieren“, so der HSHL-Professor.
Langfristig eröffnet das entwickelte System großes Potenzial im Bereich der prädiktiven Instandhaltung. Durch die Erfassung eines initialen „IST-Zustands“ von Strecken oder Fahrzeugen können spätere Live-Abgleiche bei deutlichen Abweichungen automatisierte Hinweise generieren. Ein solches System könnte – wenn es genug Daten gesammelt hat – nicht nur Probleme erkennen, sondern langfristig auch unterscheiden, was genau die Ursachen dafür sind. Damit lassen sich Instandhaltungsmaßnahmen gezielt und ressourcenschonend planen.
Skalierbarkeit mit wenig Aufwand
Ein großer Vorteil liegt in der Skalierbarkeit: Sobald ein verlässliches System zur Erkennung von Problemen und zur Einschätzung des Zustands entwickelt ist, kann man es mit wenig Aufwand auch auf andere Strecken und Fahrzeuge übertragen. „Besonders in ländlichen Regionen, in denen personelle und technische Ressourcen begrenzt sind, stellt dies eine kostengünstige Alternative zur klassischen manuellen Inspektion dar“, sagt Prof. Voigt-Antons.
Zurzeit schaut sich das Projektteam die bisher gesammelten Daten genau an, um besser zu verstehen, wie alles miteinander zusammenhängt. Dieses Verständnis ist wichtig, um später zum Beispiel KI-gestützte Vorhersagen oder automatische Empfehlungen entwickeln zu können.
Prof. Dr.-Ing. Jan-Niklas Voigt-Antons
+49 (0)2381 8789-914
jan-niklas.voigt-antons@hshl.de
Prof. Dr.-Ing. Jan-Niklas Voigt-Antons von der Hochschule Hamm-Lippstadt
Source: Helen Sobiralski
Copyright: HSHL
Blick in eines der Messgeräte des Forschungsprojekts "DigiOnTrack" der HSHL
Source: Jan-Niklas Voigt-Antons
Copyright: HSHL
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars, all interested persons
Economics / business administration, Electrical engineering, Information technology, Traffic / transport
transregional, national
Research projects, Research results
German
Prof. Dr.-Ing. Jan-Niklas Voigt-Antons von der Hochschule Hamm-Lippstadt
Source: Helen Sobiralski
Copyright: HSHL
Blick in eines der Messgeräte des Forschungsprojekts "DigiOnTrack" der HSHL
Source: Jan-Niklas Voigt-Antons
Copyright: HSHL
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