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Ein Zug, ein Datensatz: Pilotprojekt soll Pannen verhindern
Aus Info 3 vom 01.10.2021. Bild: Keystone
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Pilotprojekt mit Potenzial Stadler Rail setzt bei Zugwartung auf digitale Zwillinge

Schon vorher wissen, dass eine Zugtüre kaputtgeht: Das soll künftig möglich sein. Dank digitaler Kopien ganzer Züge.

    Die Szene dürfte vielen bekannt sein: Ein Zug voll Pendlerinnen und Pendler steht abfahrbereit im Bahnhof. Leider klemmt eine Türe und der gesamte Zug ist blockiert, verspätet sich oder fällt ganz aus.

Etliche weitere Zugverbindungen im Nah- und Fernverkehr sind dadurch ebenfalls tangiert. Solche Pannen sind nicht nur ärgerlich, sondern auch teuer.

Abhilfe schaffen könnte da ein digitaler Zwilling eines solchen Zugs. Die Idee: Auf einem digitalen Modell des Zuges wäre frühzeitig zu erkennen, wann eine Zugtüre einen Defekt haben könnte. Und die Tür wird vorsorglich repariert, bevor der Zug blockiert wird und der Fahrplan durcheinander gerät.

Systeme werden miteinander «verheiratet»

Sven Klein ist beim Schweizer Zughersteller Stadler Rail in Deutschland zuständig für Digitalisierungen. In ihren Berliner Büros wollen er und sein Team in einem Pilotprojekt genau solche Türdefekte mit digitalen Zwillingen verhindern. Das Prinzip sei eigentlich einfach, sagt er.

Mit den Sensorwerten aus den Zügen können wir nachbilden, wie das Verhalten in bestimmten Betriebssituationen ist.
Autor: Sven Klein Digitalisierungsverantwortlicher

«Wenn Sie mit dem Zug unterwegs sind, dann ist klar, der muss bremsen. Da gibt es Türen, da laufen Klimaanlagen.» Diese Systeme werden in ein gemeinsames, relativ grosses Modell übertragen – quasi «verheiratet», wie Klein das nennt. «Mit den Sensorwerten aus den Zügen können wir nachbilden, wie das Verhalten in bestimmten Betriebssituationen ist.»

Bereits jetzt sind in den Zügen zahlreiche Sensoren verbaut. Neu ist, dass deren Daten nicht nur bei einer Kontrolle ausgelesen werden, sondern die Züge diese regelmässig an die Zentrale übermitteln.

Der digitale Zwilling soll mit diesen Daten gefüttert werden und dann aufzeigen, ob ein Zug früher oder später in die Werkstatt muss. Diese Datenmengen im Minutentakt zu interpretieren, ist allerdings keine einfache Aufgabe.

Fehlerhafte Komponenten schnell eruieren

«Natürlich ist es zunächst einmal ein Zahlensalat», sagt Klein. «Wenn man dann aber weiss, wie es geht, kann man sich auch unter den Zahlen etwas vorstellen. Bei einem Zug gehen die Türen ganz normal auf und zu. Oder er bremst ganz normal. Ein anderer Zug bremst vielleicht nicht ganz so rasant, sodass wir sehr schnell erkennen können, aus welcher Komponente das herrührt. Dort müssen wir dann genauer hinschauen.»

Solche Informationen sind wichtig, weil immer mehr Züge unterwegs sind und ein blockierter Zug das ganze Eisenbahnnetz beeinträchtigt. Gleichzeitig brauche es mehr Effizienz, weil es immer weniger Fachpersonal gebe, welches das Rollmaterial warte, gibt Klein zu bedenken.

Bei der Erhöhung der Zuverlässigkeit sei auch ein wichtiger Punkt, «dass die Leute es überhaupt schaffen, was dort an Arbeit ansteht, wenn dann die Züge in die Werkstatt kommen».

Noch aber ist es nicht so weit. Sven Klein und sein Team werden in den nächsten Monaten weiter Berge von Daten auswerten und zusammenfügen. Und bis in drei Jahren wollen sie die wichtigsten Systeme der meisten Züge digital abgebildet haben.

Info 3, 01.10.2021, 12:00 Uhr

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