Weniger Zugausfälle und Störungen des Betriebsablaufs:
Von zyklischer zu zustandsbasierter Wartung mit Predictive Maintenance
Im Schienenverkehr ist vor allem eines wichtig: Ein reibungsloser Betriebsablauf. Die Wartung von Schienenfahrzeugen, Komponenten und Infrastruktur trägt entscheidend dazu bei, diesen sicherzustellen. Bisher wird dabei häufig auf einen zyklischen Ansatz gesetzt. Das Problem: Sind die Wartungsintervalle zu kurz, entstehen unnötig hohe Wartungskosten; sind sie zu lang, können kostspielige Ausfälle die Folge sein.
Optimierte Wartungsintervalle ermöglichen störungsfreien Betrieb bei geringeren Wartungskosten
Wann Wartung und Instandhaltungsmaßnahmen notwendig sind, ist nicht nur von der verstrichenen Zeit abhängig. Zahlreiche Faktoren, wie
Auslastung und Belastung,
Umwelt- und Betriebseinflüsse sowie
Lebensalter der Komponenten
haben Einfluss auf den Verschleiß von Schienenfahrzeugen beziehungsweise einzelnen Komponenten oder der Infrastruktur. Diese Faktoren sind in aller Regel messbar. Unsere Kernkompetenz ist das Monitoring mit Schwerpunkt auf Schwingungs- und Akustikdaten in Verbindung mit Betriebsdaten und deren Integration in Monitoringsysteme. Hierzu werden Algorithmen entwickelt, die auf mechanischen Modellen fußen und durch KI-Bausteine erweitert werden. Das Ziel: präzise Zustandsindikatoren und Leistungsindikatoren (KPIs) zu ermitteln. Mit diesen Erkenntnissen können Infrastruktur und Komponenten dauerhaft überwacht und zustandsbasiert gewartet werden.
Predictive Maintenance ist ein weit gefasster Begriff, der in vielen Branchen schon lange diskutiert wird. Die Vorteile des Konzepts für die Branche Rail sind einleuchtend und unumstritten:
Hersteller und Betreiber
von Schieneninfrastruktur und Infrastrukturkomponenten
- Optimierte Überwachung des Verschleißzustands
- Verbesserte Wartungsplanung und -management
- Effizientere Nutzung vorhander Personalressourcen
- Optimierter Materialeinsatz
Betreiber
von
Schienenfahrzeugen
- Verbesserte Sicherheit und Zuverlässigkeit im Fahrbetrieb
- Weniger Verzögerungen und Ausfälle
- Hohe Verfügbarkeit der Flotte und geringer Bedarf an Ersatzfahrzeugen
Hersteller
von Schienenfahrzeugen
und Fahrzeugkomponenten
- Identifikation von Schwachstellen zur Optimierung zukünftiger Produkte
- Verbesserte Fahrzeugverfügbarkeit und -zuverlässigkeit
- Steigerung der Kundenzufriedenheit
In drei Schritten zu vorausschauender Wartung: Ihr individuelles Predictive Maintenance-Konzept
Die Herausforderung liegt für viele in der Umsetzung. Welche Daten muss ich erfassen? Und noch wichtiger: Wie generiere ich aus diesen Daten einen konkreten Mehrwert?
Mit unserem Drei-Schritte-Konzept lässt sich Predictive Maintenance unkomplizierter in Ihr etabliertes System integrieren, als Sie vermuten. Bewegen Sie Ihre Maus über die einzelnen Schritte, um mehr darüber zu erfahren:
Unser Leistungsportfolio im Bereich Wartung und Instandhaltung im Schienenverkehr
- Optimierung von Wartungsintervallen
- Überwachung kritischer Infrastrukturkomponenten (Schiene, Weiche, Gleislage)
- Bewertung von Belastungen im Betrieb (Shock-Monitoring, dynamische Belastungen)
- Überwachung wartungsrelevanter Komponenten (Radsatz, Drehgestell, Radlager)
- Schadensfrüherkennung und Anomaliedetektion
- Lastenerkennung (Lebensdauer, Validierung, Designlasten)
WAS MACHT UNS ZU EXPERTEN?
Kontaktieren Sie uns gerne persönlich
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Wir beraten Sie gerne bei allen Fragen rund um Predictive Maintenance im und rund um den Schienenverkehr.
Dr.-Ing.
Manuel Eckstein
Leiter Simulation + Predictive Maintenance
+49 931 49708-290
eckstein@woelfel.de
Kontaktformular
Maschinenbau, TU Darmstadt
Dr.-Ing.
Die Vielfalt an technischen Herausforderungen zusammen mit unseren Kunden und dem Wölfel-Team durch innovative Lösungen meistern.
Nanostrukturtechnik (heutige Studiengangbezeichnung: Quantum Engineering) an der Universität Würzburg
M.Sc.
Kompetenznetzwerk KI im Mittelstand „KI-HUB Nordbayern“
Für wirkliche Innovation braucht es nicht nur Wissen, Erfahrung und Kreativität, sondern auch ein starkes Team und Kommunikation.
Weil Wölfel in den Kompetenzbereichen Schwingungen, Strukturdynamik und Akustik branchenübergreifend tätig ist, ergeben sich stets neue Herausforderungen, Kundenanforderungen und Wissenstransfers. Das eröffnet immer neue Use Cases zum Einsatz smarter datengetriebener Algorithmen für uns und unsere Kunden.
Maschinenbau, TU Darmstadt
Dr.-Ing.
Die Vielfalt an technischen Herausforderungen zusammen mit unseren Kunden und dem Wölfel-Team durch innovative Lösungen meistern.
Nanostrukturtechnik (heutige Studiengangbezeichnung: Quantum Engineering) an der Universität Würzburg
M.Sc.
Kompetenznetzwerk KI im Mittelstand „KI-HUB Nordbayern“
Für wirkliche Innovation braucht es nicht nur Wissen, Erfahrung und Kreativität, sondern auch ein starkes Team und Kommunikation.
Weil Wölfel in den Kompetenzbereichen Schwingungen, Strukturdynamik und Akustik branchenübergreifend tätig ist, ergeben sich stets neue Herausforderungen, Kundenanforderungen und Wissenstransfers. Das eröffnet immer neue Use Cases zum Einsatz smarter datengetriebener Algorithmen für uns und unsere Kunden.
