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Wie Siemens die Bahn pünktlich machen will

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Anja Ehret, Leiterin Fahrzeugmanagement ICE 3 bei der Deutschen Bahn (Foto: Deutsche Bahn)

Anja Ehret, Leiterin Fahrzeugmanagement ICE 3 bei der Deutschen Bahn (Foto: Deutsche Bahn)

Seit einigen Monaten also werten er und sein Team die Fahrzeugdaten der Velaro-D-Flotte nun aus, und zwar noch während die Fahrzeuge auf der Strecke unterwegs sind. All dies erfolge, sagt er, aufbauend und ergänzend zu der im ICE ohnehin verbauten On-Board-Diagnose. Und eben die ist beim neuen Modell der Baureihe 407 offensichtlich schon ziemlich gut. Zumindest sagt das Anja Ehret, bei der Deutschen Bahn Leiterin Fahrzeugmanagement ICE 3, im Gespräch mit t3n: „Der Prozess, den wir mit Siemens durchlaufen haben, hat gezeigt: Viele Daten, die wir aus der RDA-Box gewonnen haben, hatten wir schon über den regulär im Zug verbauten Datenkanal erhalten.“

Und: „Einen unmittelbaren zusätzlichen Nutzen für die Instandhaltung dieser Baureihe haben wir nicht erkannt.“ Immerhin dürfte die Siemens-Technologie für betagtere Fahrzeuge nützlich sein: „Wir fragen uns nun, ob die RDA-Box zur Aufrüstung älterer Baureihen sinnvoll sein könnte – bei Zügen, die ‚nicht so viel über sich erzählen‘ wie der neueste ICE 3“, sagt Ehret. Neue Loks hingegen, die das Siemens-Werk verlassen, hätten heute grundsätzlich alle eine moderne Telematik-Lösung an Bord, sagt Kreß. Vor drei Jahren sei das noch anders gewesen.

Plattform Railigent

Neben der vorausschauenden Wartung geht es dem Datenanalysezentrum von Siemens prinzipiell auch darum, beim Betrieb von Schienenfahrzeugen ohnehin anfallende Daten sinnvoll zu nutzen. Viele Applikationen, die Daten strukturieren, hat der Konzern deshalb in der Plattform Railigent gebündelt. Ein Programm etwa zeigt, wo sich ein Fahrzeug befindet, ein anderes, welchen Zustand es hat, daneben gehe es auch um Informationen aus der Signaltechnik und aus Stellwerken, sagt Kreß.

In diese Messinstrumente hätten viele der Siemens-Kunden aus der Bahnbranche sehr viel Geld investiert. Vom seinem Mobility Data Services Center werde nun erwartet, mit Hilfe intelligenter Analysemethoden Mehrwert aus „diesen Assets” zu schöpfen. Und weil der Einbau neuer Sensoren etwa in Weichen noch immer eine kostspielige Sache ist, arbeiten Kreß und sein Team nach eigener Aussage auch daran, bestehende Strukturen zu optimieren. Im konkreten Fall heißt das, dass man im Datenzentrum in München-Allach einen bevorstehenden Weichenausfall vorhersagen kann, ohne zuvor einen Sensor verbaut zu haben.

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(Foto: © Rawpixel.com Adobe Stock)

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„Das Stellwerk weiß auch ohne Sensor, in welchem Zustand die Weiche ist, wann sie umläuft, und wann sie wieder in einem sicheren Zustand ist. Aus diesen Informationen und ein paar weiteren aus der Umgebung erhalten wir eine verlässliche Vorhersage über einen Weichenausfall, der ungefähr zwölf Stunden im Voraus sehr gut funktioniert“, sagt Kreß. Das, was man sich hier zunutze mache, seien keine Primärdaten, sondern abgeleitete Informationen. Mit genügend Analytik und maschinellem Lernen könne man diese kleinen Signale aus einem großen Datenrauschen herausrechnen – und damit dann „eine vernünftige Vorhersage” machen.

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