Optimierung der Geometrieüberwachung mit Hilfe von KI und IIoT

Case Study, 12.04.2022

Im Jahr 2012 unterzeichneten Oc’via und SNCF eine öffentlich-private Partnerschaft (PPP) für den Bau und die Instandhaltung der neuen Eisenbahnumgehung von Nîmes und Montpellier (CNM) – Frankreichs erster Strecke mit Mischverkehr (Hochgeschwindigkeitszüge und Güterverkehr).

Oc’via Maintenance, der Dienstleister von Oc’via, wurde mit der Überwachung, Wartung (präventiv und korrektiv) und Erneuerung der Anlagen der CNM bis 2037 beauftragt. Das Unternehmen ist an allen Anlagen der 80 km langen Strecke beteiligt: Gleise, Oberleitungen, Signalanlagen, Telekommunikation, Gebäude und Ingenieurbauwerke.

Die Herausforderung

Oc’via Maintenance setzt einen Inspektionswagen ein, den “WIN”. Dieser überwacht dank seiner verschiedenen Sensoren Bahnsteige und Bahnanlagen. Die Maschine ermöglicht auch die Überwachung der Gleisgeometrie, um die Verkehrssicherheit und den Fahrgastkomfort zu gewährleisten.

Ziel von Oc’via Maintenance ist es daher, regelmäßig die CNM zu befahren, bestehende Mängel zu überwachen, deren Entwicklung zu untersuchen und neue Mängel so schnell wie möglich zu erkennen (und zu behandeln).

Dieser Ansatz hat jedoch zwei wesentliche Einschränkungen: die Kosten (häufige Aufzeichnungen ermöglichen eine optimale Überwachung der Mängel, verursachen aber erhebliche Kosten) und die fehlende Möglichkeit, die Ursache der Mängel zu ermitteln (der Wagen misst nur Werte und liefert keinen zusätzlichen Kontext zu den ursächlichen Faktoren).


Beispiel für einen geometrischen Mangel auf dem CNM

Die Lösung

Das starke Engagement von Oc’via Maintenance für die Digitalisierung veranlasste das Unternehmen, eine Partnerschaft mit KONUX einzugehen. Eines der Projekte dieser Partnerschaft hatte das Ziel, das aktuelle System von Oc’via Maintenance durch eine kontinuierliche Überwachung der Gleise mit The KONUX Predictive Maintenance System zu ergänzen. Oc’via Maintenance hat die Gleise in zwei seiner problematischsten Bereiche mit KONUX IIoT-Geräten ausgestattet.

Um dieses komplexe Problem effizient anzugehen, nutzte Oc’via Maintenance die Daten der IIoT-Geräte, um Erkenntnisse zu gewinnen, auf die sie sofort reagieren können. Durch die Analyse der Korrelation zwischen plötzlichen Änderungen in Gleisneigung und verschiedenen kontextbezogenen Ereignissen war KONUX in der Lage, Ereignisse zu erkennen, die zu den Geometriefehlern führten, die zwischen den beiden WIN-Zugdurchfahrten auftraten.

Die Ergebnisse

Durch den "Quick-Win"-Ansatz zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse war Oc’via Maintenance in der Lage, sofortige und greifbare Vorteile bei der Erkennung und Diagnose von Geometrieunregelmäßigkeiten zu erzielen.

Die anfängliche Hypothese von Oc’via Maintenance war, dass das Problem mit der Gleisgeometrie auf den steigenden Grundwasserspiegel zurückzuführen war. Durch den Abgleich der KONUX-Daten mit verschiedenen Messwerten wie Niederschlag, Temperatur und potenziellen Verkehrsänderungen konnte Oc’via Maintenance seine Hypothese faktisch untermauern.

Die auf diesem Projekt basierende Schätzung zeigt, dass Oc’via Maintenance etwa drei Stopfarbeiten pro Fläche und Jahr einsparen könnte, wenn mit diesem Ansatz die Grundursache von Geometriefehlern effizient ermittelt und behoben werden kann. Außerdem kann die kontinuierliche Überwachung die Gleisqualität verbessern, ohne dass die Häufigkeit von WIN erhöht werden muss. Auf der Grundlage dieser Erfahrungen hat KONUX ein Forschungsprojekt gestartet, um den Anwendungsfall der geometrischen Zustandsüberwachung weiterzuentwickeln. Dieser Anwendungsfall wird es ermöglichen, die Qualität und Dauerhaftigkeit von Instandhaltungsmaßnahmen nicht nur zur Verbesserung der Einsenkung des Gleisbetts, sondern auch für Geometrieprobleme zu bewerten. Darüber hinaus wird diese Initiative Oc’via Maintenance kontinuierlich mit ergänzenden Informationen über geometrische Defekte versorgen und sie in die Lage versetzen, zum richtigen Zeitpunkt zu handeln.


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