Predictive Maintenance
Ausfallzeiten reduzieren mit KI-gestützter Zustandsüberwachung
Unerwartete Komponentenausfälle in Schienenfahrzeugen führen zu Betriebsunterbrechungen, hohen Reparaturkosten und potenziellen Sicherheitsrisiken. Parametrics RET3000 ermöglicht Predictive Maintenance durch kontinuierliche Überwachung des Systemzustands und KI-basierte Analysen zur frühzeitigen Erkennung und Vorhersage von Ausfällen. Das Ergebnis: weniger Unterbrechungen, geringere Kosten und sichererer Bahnbetrieb.
So funktioniert es:
- Sensorbasierte Diagnostik überwacht kontinuierlich den Zustand kritischer Fahrzeugkomponenten
- Machine-Learning-Modelle analysieren Betriebsdaten und erkennen Muster, die auf bevorstehende Ausfälle hinweisen
- Individuelle Warnungen und Berichte ermöglichen eine proaktive Wartungsplanung und fundierte Entscheidungen
- Edge-basierte Verarbeitung sorgt für schnelle, lokale Erkennung ohne Abhängigkeit von Cloud-Konnektivität
Zentrale Vorteile:
- Weniger Ausfallzeiten – Probleme frühzeitig erkennen und unerwartete Ausfälle vermeiden
- Optimierte Wartung – Wartung nur bei Bedarf einplanen, unnötige Inspektionen vermeiden
- Mehr Sicherheit – Kritische Fehler beheben, bevor sie gefährlich werden
- Geringere Lebenszykluskosten – Komponentenlebensdauer verlängern und langfristige Ausgaben senken
Ursachen verstehen
Erkennung der Grenzen klassischer Wartung und der Vorteile vorausschauender Strategien
Erfolgreiche Praxisbeispiele
Unsere Predictive-Maintenance-Lösung im Einsatz zur Maximierung der Verfügbarkeit und Betriebssicherheit
Intelligente Flottenwartung
KI-gestützte Diagnostik und zustandsbasierte Wartung für einen sichereren und effizienteren Bahnbetrieb
Die hohen Kosten reaktiver Wartung im Bahnbetrieb
Bei traditionellen Wartungsstrategien erfolgt der Service entweder in festen Intervallen (präventiv) oder nach dem Auftreten eines Fehlers (korrektiv). Beide Ansätze haben erhebliche Nachteile – feste Intervalle führen oft zu unnötigem Wartung, während ungeplante Ausfälle teure Stillstände und Notfallreparaturen verursachen.
Predictive Maintenance begegnet diesen Herausforderungen durch den Einsatz von Echtzeitdaten und Analytik zur Vorhersage von Ausfällen. Mit den richtigen Sensoren und intelligenter Datenverarbeitung können Bahnbetreiber von reaktiver auf proaktive Wartung umstellen – und so Risiken und Kosten minimieren.
Wichtige Herausforderungen, die durch Predictive Maintenance gelöst werden:
- Lager, Motoren, Bremsen und andere Komponenten verschleissen im Laufe der Zeit. Die Erkennung von Frühstadien des Verschleisses verhindert schwerwiegende Ausfälle.
Fazit: Das Verständnis der Grenzen traditioneller Wartungsansätze ist entscheidend für einen sicheren, effizienten und kosteneffektiven Bahnbetrieb. Reaktive und zeitbasierte Wartung führen häufig entweder zu ungeplanten Ausfällen oder zu unnötigen Serviceeinsätzen – beides erhöht die Betriebskosten und das Risiko. Da Schienenfahrzeuge und Infrastrukturen immer komplexer werden, reicht eine rein manuelle Inspektion oder Wartung nach festen Intervallen nicht mehr aus. Predictive Maintenance, gestützt auf Echtzeitdaten und intelligente Analytik, ermöglicht es Betreibern, Anomalien frühzeitig zu erkennen, Eingriffe vorausschauend zu planen und Ausfälle zu verhindern, bevor sie auftreten. Dieser Wandel verbessert nicht nur die Zuverlässigkeit und Sicherheit, sondern optimiert auch den Ressourceneinsatz und verlängert die Lebensdauer kritischer Komponenten.
Herausforderung
Unerwartete Komponentenausfälle in Schienenfahrzeugen können zu teuren Verzögerungen, ungeplanter Wartung und Sicherheitsrisiken führen. Traditionelle Wartungspläne übersehen oft frühe Warnsignale, was zu ineffizienter Einsatzplanung und verringerter Flottenverfügbarkeit führt.
Lösung
Parametrics RET3000-System ermöglicht Predictive Maintenance durch kontinuierliche Zustandsüberwachung und KI-gestützte Diagnostik. Direkt im Fahrzeug installiert, erfasst RET3000 Echtzeit-Sensordaten von kritischen Komponenten und nutzt Machine Learning, um Anomalien zu erkennen und Ausfälle vorherzusagen. Die lokale Edge-Verarbeitung ermöglicht eine schnelle Analyse ohne Cloud-Anbindung, während automatisierte Warnmeldungen eine proaktive Wartungsplanung unterstützen.
Vorteile
- Weniger Ausfallzeiten: Frühzeitige Erkennung von Verschleiss und Defekten verhindert ungeplante Betriebsunterbrechungen.
- Optimierte Wartung: Wartung nur bei tatsächlichem Bedarf – keine starren Intervallprüfungen mehr.
- Erhöhte Sicherheit: Kritische Probleme frühzeitig erkennen und beheben, bevor sie zum Sicherheitsrisiko werden.
- Geringere Lebenszykluskosten: Lebensdauer von Anlagen verlängern und langfristige Betriebskosten senken.
Systemarchitektur
Integriert, intelligent und einsatzbereit im Feld
So funktioniert unsere Predictive-Maintenance-Lösung von Anfang bis Ende
Die Lösung basiert auf Parametrics modularer Hardware und einer KI-gestützten Softwarearchitektur. RET3000-Geräte werden direkt in Schienenfahrzeugen installiert und erfassen kontinuierlich Diagnosedaten wie Temperatur, Vibration, Spannung und Strom. Diese Daten werden in Echtzeit mit eingebetteten ML-Modellen verarbeitet – entweder lokal auf dem RET3000 oder über den RAR4000 Edge Computer.
Das System generiert Warnmeldungen und sendet Zusammenfassungen über LTE an Cloud-Dashboards, wodurch Betreiber vollständige Transparenz über den Systemzustand erhalten und gezielte Maßnahmen einleiten können.
Komponenten
- RET3000-Zustandsüberwachungseinheit
Erfasst analoge und digitale Sensordaten von Fahrzeugkomponenten - RAR4000 Edge Computer
Führt Machine-Learning-Analysen durch und bündelt Daten mehrerer Einheiten - LTE-Verbindung
Ermöglicht Echtzeit-Zugriff aus der Ferne und Datensynchronisation mit der Cloud - Sensor-Schnittstellen
Kompatibel mit Beschleunigungssensoren, Temperatursensoren, Stromzangen und mehr - Wartungs-Dashboard (Cloud)
Zeigt Warnungen, Trends und Zustandswerte zur Entscheidungsunterstützung an - Individuelle Alarm-Engine
Definiert Schwellenwerte und Vorhersageregeln für jede Bahnumgebung
Bereit, Ausfälle zu verhindern, bevor sie auftreten?
Intelligente Diagnostik für einen zuverlässigen und effizienten Bahnbetrieb
Mit unseren KI-gestützten Überwachungsgeräten schaffen wir die Grundlage für Predictive Maintenance, die Anomalien frühzeitig erkennt und Ausfälle verhindert. Das führt zu höherer Zuverlässigkeit, optimierten Wartungszyklen und gesteigerter Betriebseffizienz im gesamten Schienennetz.
RET3000 Condition Monitoring Unit
Die RET3000-Zustandsüberwachungseinheit ist Teil des zeitsynchronisierten, mobilen RET-Messsystems. Sie ermöglicht die Erfassung analoger und digitaler Werte von externen Sensoren.
RAR4000 Mobile Edge Computer
RAR4000 ist eine mobile Edge-Computing-Plattform, die als Gateway für Ethernet-, Mesh- oder Mobilfunkverbindungen sowie für Steuerungs- und Überwachungsaufgaben eingesetzt werden kann. Die Hardware ist für den Einsatz in Zügen und Bussen ausgelegt und zertifiziert.