Herbst ’21 Release: Verbesserter Maintenance Quality Check - Handeln Sie stets rechtzeitig

Product Release, 21.09.2021

Eine rechtzeitige Bewertung der Stopfaktivitäten ist für die Infrastrukturbetreiber von entscheidender Bedeutung, da nicht alle Aktionen gleichermaßen zum gewünschten Ergebnis führen. Manchmal hält die durch das Stopfen erzielte Verbesserung nur für einen kurzen Zeitraum an, oder der Zustand verbessert sich überhaupt nicht. Bleibt eine unwirksame Stopfung bis zur nächsten Inspektion unbemerkt, kann sie zu einer beschleunigten Verschlechterung des Weichenzustands oder sogar zum Komplettausfall führen. Auch wiederholte unnötige Stopfvorgänge können zur Verschlechterung des Weichenzustands beitragen.

Der gängige Ansatz intervallbasierter Inspektionen gibt Infrastrukturbetreibern kaum die Möglichkeit, die Wartungsleistung zu überprüfen. Um das Ergebnis der Instandhaltungsmaßnahmen zu optimieren ist es unerlässlich, ihre Wirkung kontinuierlich zu überwachen und zu prüfen, ob, wie lange und mit welchem Verfahren sie erfolgreich waren. Unser Ehrgeiz ist es, uns kontinuierlich zu verbessern. Deshalb haben wir eine Vielzahl an Kundenrückmeldungen ausgewertet. Auf diese Weise optimieren wir unsere Wartungsprüfungsfunktion, die so die Bedürfnisse unserer Kunden optimal erfüllt. In vorliegendem “Release Herbst 21” führen wir den Maintenance Quality Check (MQC) wieder ein – mit verbesserter Genauigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Integrationsfähigkeit.

Was ist der Maintenance Quality Check?

Als eine der Hauptfunktionen des KONUX-Systems wertet das MQC die Stopfmaßnahmen überall dort aus, wo KONUX IIoT-Einheiten installiert sind. Dank dieser Funktion überprüfen Sie die Wirksamkeit der Stopfmaßnahmen innerhalb weniger Stunden und können rechtzeitig entsprechend handeln, sollten zusätzliche Maßnahmen erforderlich sein. Außerdem ermöglicht Ihnen die Analyse der Auswirkungen verschiedener Stopfmethoden, Best Practices festlegen.

So funktioniert es

Das KONUX-System überwacht kontinuierlich die vertikale Einsenkung der Schwelle, um den Zustand des Gleisbetts zu messen. Unsere Machine-Learning-Algorithmen trainieren die Datenmodelle, um die zuletzt durchgeführten Wartungsarbeiten im Vergleich zu den früheren Gleisbettbedingungen bzw. den von den Kunden definierten spezifischen Erwartungen zu beurteilen. Die Datenmodelle evaluieren die verwendeten Stopfmethoden und den Zustand vor und nach den Arbeiten und bewerten damit umfassend die Qualität der durchgeführten Instandhaltung.

Was wurde verbessert?

Erhöhte Genauigkeit

Wenn Sie unsere Releases regelmäßig verfolgen, erinnern Sie sich vielleicht daran, dass wir im Sommer ’21 das verbesserte Trackbed-Health-Modell vorgestellt haben. Da die Erkenntnisse des MQC aus dem vertikalen Einsenkungsgrad der Schwellen gewonnen werden, hängt die Genauigkeit des MQC vor allem vom Trackbed-Health-Modell ab. Da wir dieses hoch entwickelte Modell in die MQC-Funktion integrieren, liefert es präzisere und stabilere Erkenntnisse über die Auswirkungen von Stopfmaßnahmen. Gleichzeitig filtert es irrelevante Signale oder Faktoren heraus, die zu Falschmeldungen führen könnten. Da die erkannten Signale von verschiedenen, sich täglich ändernden Faktoren beeinflusst werden, wie z. B. Temperatur und Zuggeschwindigkeit, reduziert das verbesserte Modell die täglichen Schwankungen der Datenpunkte und liefert so stabile Erkenntnisse.

Verbesserte Benutzerfreundlichkeit

Die verbesserte Benutzeroberfläche erleichtert Ihnen die Navigation im System und hilft Ihnen, Entscheidungen im nötigen Kontext zu treffen. Die Auswertungsdetails für jede Aktivität beinhalten alle erforderlichen Informationen, um die Wartungsleistung vollständig zu bewerten: ob und wie lange die Stopfung effektiv war und die Zustände vor und nach der Maßnahme. Neben den absoluten werden nun auch die prozentualen Werte angezeigt, damit Sie besser nachvollziehen können, inwieweit sich Verbesserungen bei der Einsenkung ergeben. Außerdem zeigt eine Grafik die Entwicklung der vertikalen Einsenkung sowie der Auswertungsdetails seit der Stopfung an.Dies hilft Ihnen, die Entwicklung der Leistung visuell zu bestätigen und den Kontext der Wirksamkeit im Zeitverlauf besser zu verstehen.


Overlay-Fenster mit Bewertungsdetails

Zur Benutzerfreundlichkeit tragen außerdem die umfassenden Tooltips und die Inhalte der Wissensdatenbank bei, die Sie durch das System führen. Das KONUX-System arbeitet mit hochkomplexen und sehr technischen Erkenntnissen. Einfach zugängliche In-App-Guides erleichtern die Benutzererfahrung im gesamten System und liefern nützliche und notwendige Details zu Funktionen oder visuellen Elementen.


Inhalt der Wissensdatenbank

Fähigkeit zur Integration

In der heutigen komplexen IT-Landschaft ist Flexibilität der Schlüssel zur Maximierung des Kundennutzens und zum langfristigen Erfolg jedes Systems. Da unsere Kunden mit verschiedenen Systemen arbeiten, um große Datenmengen zu sammeln, ist die Integration von entscheidender Bedeutung. Dadurch treffen Kunden effizient Entscheidungen und handelns auf der Grundlage integrierter Erkenntnisse. Die KONUX-Lösung unterstützt die flexible Integration mit anderen Systemen und verbessert so die Benutzerfreundlichkeit in Kombination mit diesen. Ein von uns unterstützter Ansatz ist die Widget-basierte Integration in die Asset-Management-Systeme unserer Kunden. Im Gegensatz zur alleinigen Integration von Datenpunkten erlaubt die Widget-Integration deren nahtlose Einbettung in die Kundensysteme und so eine integrierte Ansicht mehrerer Systeme an einem Ort. Die Integration von Widgets bietet die folgenden Vorteile:

  • Präsentation von Erkenntnissen in der am besten praktisch umsetzbaren Weise für eine effiziente Entscheidungsfindung (anstatt der bloßen Einspeisung der aggregierten Daten in das System des Kunden)
  • Maßgeschneiderte Erkenntnisse, die auf dem besten Verständnis unserer Modelle und Daten beruhen
  • Nutzer profitieren direkt von unseren vierteljährlichen Releases mit neuen und verbesserten Funktionen
  • Aktive Erfassung von grundsätzlichen Erkenntnissen der Nutzer direkt durch Widgets zur Verbesserung der Funktionalität
  • Vereinfachte und kostengünstigere Bereitstellung von Verbesserungen und Funktionen, da nicht für jede Aktualisierung eine Systemintegration eingeleitet werden muss

Datengesteuerter Ansatz zur Optimierung der Gleisbettwartung

Der Einblick in die Auswirkungen von Wartungsmaßnahmen ermöglicht ganzheitliche Erkenntnisse zum Zustand des Gleisbetts. Mit verbesserter Genauigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Integrationsfähigkeit bietet der MQC alle erforderlichen Erkenntnisse zur Optimierung Ihrer Gleisbettwartung. Durch Kosteneinsparungen bei unnötigen Arbeiten, die Vermeidung potenzieller Ausfälle und die Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen erzielen Sie insgesamt höhere Verfügbarkeit und Kosteneffizienz.

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