Operational Intelligence erspart viel Aufwand und optimiert Wartungsprozesse
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Operational Intelligence

Mit einer Lösung alle Maschinendaten im Griff

09/2016 - Mit Operational Intelligence, einer Plattform für Maschinendaten von DB Systel, werden für und mit dem Kunden Systemdaten aus den unterschiedlichsten Quellen gespeichert und in Echtzeit bewertet. Das erspart viel Aufwand, weil Analysen beschleunigt und nicht nur Wartungsprozesse optimiert werden können.

Um sicherzustellen, dass alle Züge der Deutschen Bahn jederzeit betriebsbereit sind, werden sie regelmäßig überprüft. Auch in diesem Instandhaltungsprozess hält die Digitalisierung Einzug: Durch Fahrzeugintelligenz in Verbindung mit einer landseitigen Datenintegrations- und Analyseplattform wird die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der Loks optimiert. Dies soll zu einer Kostenreduzierung führen, etwa durch eine geringere Anzahl an Werkstattzuführungen.

Dafür entwickelt DB Cargo in Zusammenarbeit mit DB Systel erfolgreich seit Mitte 2015 für das Projekt TechLOK eine entsprechende Operational Intelligence Lösung, die eine umfassende Nutzung der Fahrzeugdaten ermöglicht. Im Zuge dessen werden die Güterloks mit Sensorik und Diagnoseboxen ausgerüstet, um die relevanten Fahrzeugdaten erfassen zu können. Diese Daten werden per Mobilfunknetz an eine spezielle Empfangskomponente in einem zentralen Rechner übermittelt und dort automatisch konvertiert und indiziert.

Aufbereitung und Nutzung der Daten

In dieser Datenintegrationsplattform erfolgt nun die weitere Analyse. So können Zustände bewertet werden, zum Beispiel eine zu hohe Kühlwassertemperatur. Mit solchen einfachen Logiken für erste Baureihen können auch Alarme bei kritischen Fehlercodes ausgelöst und mit Handlungsempfehlungen verknüpft werden. Zudem sind komplexere Visualisierungen zeitnah möglich, um beispielsweise den Energieverbrauch unterschiedlicher Loks auf einen Blick zu vergleichen.

Analyse und Visualisierung mit Operational Intelligence, am Beispiel Energieverbrauch von Güterloks

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Die Herausforderung für diese Aufgaben war es, die dafür unterschiedlichen Schnittstellen und Bedürfnisse miteinander zu verbinden. Denn lange gab es für die Erfassung und Visualisierung verschiedener Systemdaten kein zentrales Dashboard als Übersicht. DB Systel setzt dafür das System Splunk ein und optimiert es gemeinsam mit dem Kunden für den spezifischen Einsatz.

Damit lassen sich unterschiedliche Maschinendaten in nur noch einer Plattform integrieren.  Auch sollen diese Maschinendaten zukünftig mit anderen Daten wie etwa Wetterinformationen verknüpft werden.

Breites Einsatzspektrum

Auch für andere Kunden bringt der Einsatz dieser Operational Intelligence nur Vorteile. Sie erhalten beispielsweise zentrale Cockpits für Disposition und Vertriebsanalyse, für Überwachungssysteme oder Störungsübersichten. Darüber hinaus lässt sich das System dank einer einfachen Suchsprache und einer großen App-Community schnell in unterschiedliche Arbeitsabläufe integrieren.

Bereits seit Ende 2015 ist Splunk auch bei DB Vertrieb im Pilotbetrieb. Dort ist es an das Vertriebssystem NVS angeschlossen, damit Reisezentren und Partnerunternehmen darüber ihre Daten jetzt eigenständig und tagesaktuell einsehen, auswerten und evaluieren können.

Vorteile in allen Bereichen

Von den ersten positiven Erfahrungen beim Einsatz von Splunk profitiert nun DB Cargo. Schließlich wird damit die Fahrzeugüberwachung deutlich vereinfacht, weil sich die unterschiedlichen Sensor- und Diagnosedaten in Echtzeit überprüfen lassen. Das System empfängt in der jetzigen Ausbaustufe bereits Fahrzeugdaten von rund 500 Lokomotiven, verteilt auf fünf Baureihen.

Der Vorteil liegt auf der Hand: Disponenten, Flottenmanager, Werkstattpersonal und Techniker können jederzeit auf die Maschinendaten der jeweiligen Lokomotive zugreifen und diese analysieren – sei es für den aktuellen Zeitpunkt oder für einen Zeitraum in der Vergangenheit. All diese Daten sind für den Betrieb und die operativen Geschäftsprozesse von hoher Bedeutung – auch längerfristig. Die ermittelten Daten werden für Business Intelligence, also der historischen Datenanalyse und dem Reporting, oder für eine verlässliche Vorhersage (Predictive) gespeichert und können entsprechenden Tools zur Verfügung gestellt werden.

Vier Stufen der Instandhaltung

Eine intelligente Nutzung von Sensortechnik und den damit verbundenen Analysewerkzeugen bietet nun viele Möglichkeiten der Optimierung. Veranschaulicht wird dies am Beispiel der Instandhaltung:

Heute werden Fahrzeuge in der Regel reaktiv (Reactive Maintenance) oder präventiv (Preventive Maintenance) instand gehalten. Das bedeutet, dass eine Instandhaltungsmaßnahme erst im Störfall oder nach festen, definierten Intervallen durchgeführt wird. Die Optimierungsmöglichkeiten bei diesen Ansätzen sind allerdings begrenzt.

Mittels der Digitalisierung sollen Fahrzeuge, wo es sinnvoll ist, zukünftig zustandsorientiert (Condition-Based Maintenance) oder vorausschauend (Predictive Maintenance) instand gehalten werden. Dies bedeutet, dass eine Instandhaltungsmaßnahme erst erfolgt, wenn der Zustand einer Komponente es erfordert, ein drohendes Fehlverhalten oder sogar der Ausfall einer Komponente erkannt wird. Dadurch wird die Verfügbarkeit der Fahrzeuge optimiert.

Integration von Zusatzdiensten

Gesammelte Sensordaten lassen sich weiterverarbeiten und können mit Zusatzdaten angereichert werden, um sinnvolle Ergebnisse zu erhalten. Zusätzlich erfasste Daten wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit, aber auch mechanische Vorkommnisse werden bereitgestellt. Integrierte Kartendienste, beispielsweise mit Informationen über die Infrastruktur des Streckennetzes der Deutschen Bahn, können künftig ebenfalls in den Analysen der Maschinendaten genutzt werden, wodurch der Kunde die Loks der Flotte jederzeit genau orten kann. Aber das System der DB Systel bietet darüber hinaus viele weitere Möglichkeiten, die Geschäftsprozesse im Gesamtkontext zu unterstützen – zum Beispiel, indem es den LifeCycle prognostiziert, die Fahrzeugqualitätssicherung ermöglicht oder permanent potenzielle Schwachstellen analysiert.

Der Ausbau geht voran

Das DB Cargo-Referenzprojekt TechLOK und der Einsatz innovativer Technologien ist schon so kurz nach dem Start äußerst erfolgreich, der Ausbau geht schnell voran. Bis 2019 sollen etwa 2000 Fahrzeuge aus mehr als 16 Baureihen eingebunden werden. Auch an weiteren möglichen Anwendungsfällen wird bereits gearbeitet, so sollen die Güterwagen bei DB Cargo ebenfalls in Splunk integriert werden.

Doch damit ist es längst nicht getan, denn das Verfahren ist beliebig übertragbar: Bei DB Regio mit Türen oder bei DB Fernverkehr im IC – überall dort im Konzern, wo Sensoren Maschinendaten erfassen, kann die Plattform diese in Echtzeit visualisieren und so bei wichtigen Entscheidungen im operativen Prozess unterstützen. Denn darauf kommt es DB Systel an: gemeinsam das beste Ergebnis erreichen.