Digitale Zwillinge in der CI/CD‑Pipeline
Software-Updates für Schienenfahrzeuge sind im Feld Alltag: Ein Kunde wünscht eine Änderung, das Engineering setzt sie um – und danach steht die entscheidende Frage im Raum: Bringt die Änderung bei einem bestehenden Fahrzeug (oder einer ganzen Flotte) unerwartete Nebenwirkungen?
Genau an diesem Punkt wird es schwierig: Fahrzeuge sind über Varianten, Prototypenstände und Retrofit-Maßnahmen oft nicht identisch. Klassische Teststrategien, Standardsoftware und „ein“ Referenzsystem reichen dann nicht mehr aus.
Die Algorithmus Schmiede automatisiert solche komplexen Entscheidungen in operativen Systemen – nicht als Tool-Anbieter oder Folienberatung, sondern als Eskalations- und Umsetzungspartner, wenn Robustheit, Laufzeit, Randbedingungen und Wartbarkeit im realen Betrieb zählen.
Ausgangslage: Variantenvielfalt macht Regressionstests riskant
In der Praxis existieren häufig:
- Prototyp, Vorserie, Serie – mit abweichender Hardware
- Umbauten (z. B. andere Klimaanlage, anderes Kühlsystem)
- unterschiedliche Sensorik, Parameterstände oder Steuerungslogik
Eine scheinbar lokale Softwareänderung (z. B. an der Klimatisierungsregelung) kann daher:
- bei bestimmten Varianten Grenzwerte verletzen,
- thermische oder dynamische Effekte verstärken,
- schleichende Ausfallwahrscheinlichkeiten erhöhen,
- oder erst im Dauerbetrieb auffallen.
Mit rein manuellen Tests oder „One-size-fits-all“-Simulationen steigt das Risiko von Regressionsfehlern – und der Testaufwand wächst schneller als die Release-Frequenz.
Lösungsansatz: Digitale Zwillinge pro Fahrzeug – datenbasiert und betriebssynchron
Unser Vorschlag: Software-Testing für Schienenfahrzeuge automatisieren, indem für jedes Fahrzeug ein eigener digitaler Zwilling aufgebaut wird.
Was bedeutet hier „Digitaler Zwilling“?
Nicht ein theoretisches Modell, sondern ein betriebssynchroner Zwilling aus:
- einer Datenbasis (Sensor- und Steuerungsdaten)
- einem Machine-Learning-Modell, das im Betrieb „mitliest“ und fortlaufend aktualisierte Vorhersagen ermöglicht
Damit können beispielsweise Fragen beantwortet werden wie:
- Wenn die Kühlleistung der Klimaanlage erhöht wird: Wie entwickelt sich die Erwärmung?
- Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls unter den aktuellen Randbedingungen?
- Wie reagiert genau dieses Fahrzeug – mit seiner individuellen Konfiguration – auf die neue Logik?
Damit rückt das Thema „Digitale Zwillinge“ in eine industrielle, produktive Form: nicht als Demo, sondern als Entscheidungsgrundlage für sichere Releases.
Integration in die Entwicklung: Digitale Zwillinge in der CI/CD‑Pipeline testen
Der entscheidende Schritt ist die Einbindung in die Softwarelieferkette:
- Codeänderung (z. B. neuer Steuerungsalgorithmus für Klimatisierung)
- CI/CD startet automatisiert Tests
- Die Pipeline lädt die digitalen Zwillinge aller Einzelfahrzeuge
- Tests laufen fahrzeugspezifisch (Fahrzeug für Fahrzeug, Variante für Variante)
- Ergebnis: frühe Erkennung von Nebenwirkungen im Dauerbetrieb und unter realistischen Bedingungen
So wird aus CI/CD nicht nur „Build und Unit-Tests“, sondern ein systemnaher Prüfprozess, der Flottenrealität abbildet.
Ergebnis: Weniger Regression, weniger Testaufwand, höhere Auslieferqualität
Durch die Kombination aus digitalen Zwillingen und automatisierter Pipeline ergeben sich messbare Vorteile:
- Regressionsfehler reduzieren: Was bereits funktioniert hat, geht nicht „still“ wieder kaputt.
- Testaufwand senken: weniger manuelle Tests, weniger Ad-hoc-Feuerwehr.
- Qualität erhöhen: Probleme werden erkannt, bevor sie ausgerollt werden.
- Betriebssicherheit erhöhen: Entscheidungen beruhen auf fahrzeugspezifischer Evidenz statt Annahmen.
Warum die Algorithmus Schmiede: Umsetzung unter realen Randbedingungen
Dieses Vorgehen ist kein Standardprodukt. Es wird relevant, wenn:
- harte Nebenbedingungen und Sicherheitsanforderungen gelten,
- Daten unsicher oder heterogen sind,
- Prozesse dynamisch/instabil sind,
- die Lösung im Betrieb zuverlässig und wartbar funktionieren muss.
Unser Leistungsprofil umfasst (als Werkzeuge, nicht Selbstzweck):
- Modellierung, Optimierung, Regelung
- Umgang mit Unsicherheit
- Simulation und Benchmarking
- produktionsreife Implementierung in operative Systeme
Wir verkaufen keine Mathematik und kein Tool, sondern Sicherheit und Entscheidungsfähigkeit in komplexen operativen Systemen.
Nächster Schritt: Eignung und Aufwand pragmatisch klären
Wenn Sie vor der Situation stehen, Software-Testing für Schienenfahrzeuge zu automatisieren, obwohl Ihre Flotte über Varianten, Prototypen und Umbauten heterogen ist, lässt sich in kurzer Zeit klären:
- welche Daten (Sensor-/Steuerungsdaten) verfügbar sind,
- welche Fahrzeugklassen/Zwillingstypen sinnvoll sind,
- wie die Einbindung in Ihre CI/CD konkret aussehen kann,
- und welche Testabdeckung damit realistisch erreichbar ist.
Auf Wunsch skizziere ich eine schlanke Pilotierung (z. B. 3–5 Fahrzeuge, ein Funktionsbereich wie Klimatisierung) als belastbare Entscheidungsgrundlage.