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07. Juni 2020

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Die Ökonomie intelligenter Verkehrssysteme

Die Ökonomie intelligenter Verkehrssysteme © Pexels.com/pixabay

Ganzheitlich. Neue Wertschöpfungsketten reichen von vernetzten Maschinen bis zu Produkt und Kunden.

(Christian Czaak) Auswertung und Verfügbarkeit von Daten in Echtzeit und sicher verfügbare IT-Systeme sind insbesondere für versorgungskritische Infrastrukturbetreiber von zentraler Bedeutung. Basis sind zumeist intelligente softwarebasierte Netzwerke und flexibel skalierbares Cloud-Computing, über die dann IoT-Lösungen mit den verbundenen Daten gesteuert werden.

Die Deutsche Bahn betreibt mit T-Systems ein Projekt für die Echtzeit-Prognose von An- und Abfahrzeiten im Bahnverkehr. Der mittels App nutzbare Prognoseautomat ist als lernendes System angelegt und besteht im Wesentlichen aus vernetzten algorithmusbasierten Komponenten.

Datenmanagement in Echtzeit
Ein nicht echtzeitkritischer Algorithmus ermöglicht aus vergangenen Zugsverläufen vorausschauende Aussagen zur Fahrplantreue. Die zweite Echtzeitkomponente verarbeitet die Ergebnisse für die sekundenschnelle Prognose der aktuellen Verbindungen. Da sich Fahrteigenschaften laufend ändern, durchlaufen die Algorithmen ein tägliches Neutraining ihrer Modellierungsverfahren.

Der Prognoseautomat verarbeitet zudem in Echtzeit aktuelle Fahrplan- und Zuginformationen der Leitstelle. Damit kann das System kurzfristig reagieren und Veränderungen über alle Ausgabemedien wie Bahnhofstafeln, Apps oder Webseiten rasch an die Fahrgäste weitergeben. Aktuell werden täglich mehr als zwei Millionen Halte für den gesamten Personenverkehr abgeglichen.

Um einen noch valideren Informationszyklus zu bekommen, werden künftig auch Wetterdaten oder GPS-Angaben ergänzt. „Unser Anspruch ist eine noch verbesserte Prognosegüte. Wir bringen das Bahnwissen mit und T-Systems das Wissen zur Problemlösung mit der Beherrschung von KI und Big Data“, so Peter Schütz, Leiter Reisendeinformation Deutsche Bahn.

Vorausschauende Wartung
Ein weiteres Projekt von Deutscher Bahn und T-Systems betrifft die vorausschauende Wartung verschiedener Infrastruktur-Bestandteile und auch hier wird intelligente Technik mit Echtzeit-Datenanalyse kombiniert. Über vernetzte Maschinen (M2M) werden Sensordaten in eine Cloud von T-Systems übertragen und dort mit Daten aus Streckennetz, Wetterlage oder Energieversorgung verbunden. Daraus entsteht ein Prognosemodell für mögliche Schäden.

In der Praxis zeigen sich weitere Ergebnisse, beispielsweise können aus Fehlercodes der Zugmaschinen Rückschlüsse auf Störungen an Stromanlagen oder Gleisen gezogen werden. „Neben Bahnunternehmen profitieren auch andere Branchen von solchen Anwendungen, etwa Betreiber großer Kfz-Flotten, die damit Wartungskosten und Ausfälle senken und Verfügbarkeit und Kundenzufriedenheit erhöhen“, so Peter Lenz, Managing Director der Region Alpine Österreich und Schweiz von T-Systems.

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red/czaak, Economy Ausgabe Webartikel, 12.05.2020