Technologie
DIGITALISIERUNG UND INDUSTRIE 4.0 IN DER BAHN
Die Eisenbahnindustrie befindet sich mitten im digitalen Wandel der Industrie 4.0, geprägt durch Technologien wie Big Data, Cloud Computing, Building Information Modeling und Künstliche Intelligenz.
Diese Entwicklung ist kein schrittweiser, sondern ein sprunghafter Umbruch, der Bahnunternehmen und Zulieferer vor völlig neue Herausforderungen stellt. Durch vernetzte Sensoren, Datenanalyse und Cloud-Dienste entstehen virtuelle Abbilder realer Systeme, die als Grundlage für eine intelligente Instandhaltung dienen.
Die klassische, manuell gesteuerte Gleisinstandhaltung entwickelt sich zu einer datengetriebenen, wissensbasierten und modellgestützten Instandhaltung, in der digitale Zwillinge und Cyber-physische Systeme eine zentrale Rolle spielen.
MASCHINELLES LERNEN UND KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM GLEISBAU
Künstliche Intelligenz dient als Schlüsseltechnologie zur Datenanalyse. Maschinelles Lernen ermöglicht Systemen,
selbstständig zu lernen, Muster zu erkennen und Handlungen zu optimieren.
Diese Methoden werden zunehmend kombiniert und durch Deep Learning mit künstlichen neuronalen Netzen erweitert.
Im Bahnbereich ermöglichen sie Prognosen über den Maschinenzustand, die Qualität des Gleises oder optimale Wartungsintervalle.
Anwendung im Universal Tamping Robot 4.0 und Continuous Tamping Robot 4.0
Die Stopfmaschinen von system7 nutzen Maschinelles Lernen, um Parameter wie Verdichtkraft, Schotterhärte oder
Schwellenlage zu analysieren. Sie passen Stopfzeit, Druck und Vibrationsfrequenz automatisch an und optimieren so jede Stopfung.
Auf Basis optischer Daten identifizieren sie Befestigungselemente und Schwellen mit über 99 % Genauigkeit
– eine wichtige Grundlage für die Automatisierung von Arbeitsabläufen.
Vom konventionellen Stopfen zur voll digitalisierten Maschine
Herkömmliche Stopfmaschinen arbeiten mit mechanischen Exzenterantrieben, analogen Messsystemen und benötigen manuelle Kalibrierung. Sie sind laut, wartungsintensiv und kaum vernetzt.
Der Stopfmaschinen von system7 dagegen sind voll digitalisiert und sensorbasiert:
- Vollhydraulischer, elektronisch gesteuerter Stopfantrieb ohne Exzenterwellen.
- Automatische Erfassung von Verdichtkräften, Schotterhärte und Steifigkeit.
- Reduzierung von Lärm, Energieverbrauch und CO₂-Emissionen.
- Bis zu 30 % längere Haltbarkeit der Stopfungen und präzisere Gleislage.
Digitaler Zwilling und Messsystem
Ein Digitaler Zwilling der Maschine analysiert Sensordaten in Echtzeit, prognostiziert Verschleiß und unterstützt die Planung
von Einsätzen.
Das optische Messsystem ersetzt traditionelle Stahlseile und nutzt hochauflösende Kameras und LED-Technik für präzise, selbstüberwachende Messungen.
Ein inertiales Navigationssystem ermöglicht exakte 3D-Gleisvermessung, automatische Kalibrierung und Echtzeitoptimierung der Gleislage.
Digitalisierung weiterer Oberbaumaschinen
Ballast Regulating Robot 4.0
Auch Schotterplaniermaschinen werden digitalisiert. Der Ballast Regulating Robot 4.0:
- arbeitet teilautonom mit nur einem Bediener,
- verwendet LiDAR-Scanner zur Erfassung des Schotterprofils,
- vergleicht Ist- und Soll-Profile und erstellt automatische Abnahmeschriebe,
- steuert Pflüge selbstständig, weicht Hindernissen aus und kommuniziert mit anderen Maschinen (z. B. Stopfmaschinen von system7) über gemeinsame Datenplattformen.
Die Pflüge sind robotisch gesteuert (bis zu 11 Freiheitsgrade) und werden über Kinematikmodelle präzise geregelt. Dadurch werden Arbeitsprozesse schneller, ergonomischer und sicherer.
Expertensysteme und Zustandsüberwachung
Das Infrastruktur-Monitoring-System analysiert aus Verdichtkraft, Schotterhärte und Beistellweg die Qualität des Gleises und erkennt Schwachstellen.
Die Ergebnisse werden in der Webplattform INFrame visualisiert, inklusive Heatmaps, Diagrammen und Fotos.
KI-Modelle prognostizieren die Gleisverschlechterungsrate, identifizieren Fehlerursachen (z. B. Schwellenhohllagen, Drainageprobleme) und schlagen gezielte Wartungsmaßnahmen vor.
Das System lernt fortlaufend aus neuen Einsatzdaten und verbessert seine Prognosefähigkeit kontinuierlich.
Das prognoseorientierte System RaVeM (Railway Vehicle Monitoring) überwacht den Zustand der Maschinenkomponenten und erstellt Ausfallprognosen. So kann Wartung geplant werden, bevor Schäden entstehen.
Fernwartung und Cybersicherheit
Über 24/7 Experten-Support und Fernwartung können Maschinenführer bei Problemen direkt mit dem Fachpersonal verbunden werden.
Der Fernzugriff erfolgt über eine verschlüsselte VPN-Verbindung mit Zwei-Faktor-Authentifizierung.
Mit zunehmender Vernetzung steigen jedoch die Anforderungen an Cybersicherheit.
system7 orientiert sich an internationalen Standards, um die Schutzziele Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit sicherzustellen.
Daten werden durch digitale Signaturen geschützt, um Manipulationen und Datenmissbrauch zu verhindern.
Perspektive: Autonome Gleisbaumaschinen
Ziel der Entwicklungen von system7 ist die vollautomatische und letztlich autonome Gleisinstandhaltung.
Sobald das autonome Fahren im Bahnverkehr etabliert ist, wird auch der vollautonome Betrieb von Oberbaumaschinen möglich sein.
Voraussetzungen dafür sind:
- hohe Betriebssicherheit und Fehlertoleranz,
- vernetzte Sensorik und Selbstüberwachung,
- präzise Ortung und sichere Rückfallebenen,
- Lern- und Entscheidungsfähigkeit mittels Deep Learning.
Die Gleisbaumaschinen von system7 erfüllen viele dieser Kriterien bereits heute.