Wir lösen komplexe Probleme im Bereich Schienenfahrzeuge. Hierzu gehören:
Anbei finden Sie einige Beispielanwendungen.
- Das Zeichnet uns aus
- Beispielanwendungen
- Vorausschauende Bahnwartung
- Optische Inspektion Schienenfahrzeuge
- Komplexe Fehlersuche bei Schienenfahrzeugen
- Virtuelle Sensoren
- Voraberkennung von Störfällen
- Aufbau von Umgebungsmodellen
- Erkennung der Schienenführung
- Kollisionsfrühwarnung im Schienenverkehr
- Traktionsoptimierung Schienenfahrzeuge
- Automatisiertes Softwaretesting für Schienenfahrzeuge
- Optimale Anordnung von Komponenten
- Reduzierung von Fahrtlärm
- Überblick zum Download
Das Zeichnet uns aus
Die Algorithmus Schmiede ist Ihr idealer Partner für die Entwicklung präziser und robuster Algorithmen für Industrie und Produktion. Wir kombinieren
- tiefes physikalisches und mathematisches Verständnis mit
- modernster Softwareentwicklung in Python und C++.
Unser methodischer Ansatz garantiert maßgeschneiderte Lösungen, die Ihre Produktionsprozesse effizienter und zuverlässiger machen.
Beispielanwendungen
Vorausschauende Bahnwartung
Erfahren Sie, wie Condition-Based Maintenance für Schienenfahrzeuge mit digitalen Zwillingen umgesetzt wird. Durch die Analyse von Felddaten, Alterungsmodellen und Betriebsdaten werden präzise Wartungstermine auf Basis definierter Ausfallwahrscheinlichkeiten berechnet.
Optimierte Instandhaltungsplanung reduziert Werkstattzeiten, minimiert Anfahrten und verlängert die Lebensdauer von Komponenten – für maximale Verfügbarkeit und Effizienz im Bahnbetrieb.
Optische Inspektion Schienenfahrzeuge
Entdecken Sie, wie optische Inspektion zuverlässig funktioniert: Mit Kamerasystemen, kontrollierten Scan-Prozessen und intelligenter Bildverarbeitung werden Lackschäden, Beulen und Rostrisiken automatisch erkannt.
Durch physikalische Modelle, schnelle Auswertung und kontinuierliche Validierung entsteht ein effizientes System für präzise, vorausschauende Instandhaltung im laufenden Betrieb.
Komplexe Fehlersuche bei Schienenfahrzeugen
Erfahren Sie, wie komplexe, nicht reproduzierbare Fehler an Schienenfahrzeugen – etwa sporadische Ausfälle der Klimaanlage – systematisch analysiert werden.
Durch automatisierte Datensammlung aus Systemen wie SAP, zeitliche Musteranalysen, externe Einflussfaktoren wie Wetter und Fahrzeugvergleiche lassen sich Ursachen zuverlässig identifizieren – und künftige Störungen mittels Predictive Maintenance frühzeitig vermeiden.
Virtuelle Sensoren
Entdecken Sie, wie virtuelle Sensoren im Schienenverkehr funktionieren: Mithilfe vorhandener Beschleunigungs-, GPS- und Streckendaten wird der Zustand einer Weiche indirekt erfasst. Durch statistische Modelle, Vibrationsanalysen und Fourier-Spektren lassen sich Veränderungen frühzeitig erkennen.
In Kombination mit Feedback aus der Instandhaltung entsteht ein lernendes System für zustandsbasierte Wartung ohne zusätzliche Hardware.
Voraberkennung von Störfällen
Erfahren Sie, wie die automatische Störfallerkennung bei Schienenfahrzeugen funktioniert: Durch Live-Monitoring, Zeitreihenanalyse und statistische Modelle werden Abweichungen frühzeitig erkannt. Fahrzeugübergreifende und individuelle Muster werden unterschieden, kritische Schwellenwerte datenbasiert definiert.
So lassen sich Wartungen gezielt planen, Ausfallzeiten reduzieren und ein sicherer, zuverlässiger Betrieb langfristig gewährleisten.
Aufbau von Umgebungsmodellen
Erfahren Sie, wie robuste Umgebungsmodelle für Schienenfahrzeuge entstehen – als Grundlage für autonomes Fahren. Durch Sensorfusion von Kamera und LiDAR, Konfidenzbewertungen und umfassende Simulationen werden Objekte auch bei widrigen Wetterbedingungen zuverlässig erkannt.
So entstehen hochzuverlässige Algorithmen für Kollisionswarnung, Notbremsung und sichere Automatisierung im Bahnverkehr.
Erkennung der Schienenführung
Erfahren Sie, wie die Schienenführung vor dem Fahrzeug zuverlässig erkannt wird: Durch kamerabasierte Bildverarbeitung, GPS-Abgleich und Sensorfusion mit LiDAR entsteht ein robustes Mehrheitsentscheid-Modell.
o werden Fehlinterpretationen erkannt, schwierige Wettersituationen gemeistert und sichere Grundlagen für autonomes Fahren sowie Kollisionsfrühwarnung im Bahnverkehr geschaffen.
Kollisionsfrühwarnung im Schienenverkehr
Erfahren Sie, wie moderne Kollisionsfrühwarnung für Schienenfahrzeuge funktioniert: Nach präziser Schienenerkennung werden Objekte per Bewegungsanalyse, Beschleunigungsbewertung und Verhaltensklassifikation erfasst.
Das System erkennt Kollisionskurse sowie Aufmerksamkeit von Personen und leitet Warnungen oder Bremsungen ein – als zentrale Grundlage für autonomes Fahren, mehr Sicherheit und reduzierte Ausfallzeiten.
Traktionsoptimierung Schienenfahrzeuge
Erfahren Sie, wie sich die Traktion von Schienenfahrzeugen systematisch optimieren lässt: Durch strukturierte Experimente am Prüfstand, Datenerhebung im Betrieb und schrittweise Modellierung entsteht ein Machine-Learning-Modell zur Vorhersage optimaler Drehmoment- und Sandungsparameter.
Unter Berücksichtigung von Wetter, Gleiszustand, Steigung und Gewichtsverteilung wird so eine maximale Anfahrleistung bei minimalem Schlupf erreicht.
Automatisiertes Softwaretesting für Schienenfahrzeuge
Erfahren Sie, wie sich Software-Tests für Schienenfahrzeuge im Feld automatisieren lassen: Mit fahrzeugspezifischen digitalen Zwillingen werden neue Steuerungsalgorithmen virtuell über eine CI/CD-Pipeline geprüft – noch vor dem Rollout.
So lassen sich Regressionsfehler frühzeitig erkennen, Varianten berücksichtigen und Qualität, Sicherheit sowie Effizienz in der Fahrzeugflotte nachhaltig steigern.
Optimale Anordnung von Komponenten
Erfahren Sie, wie sich Komponenten in Schienenfahrzeugen mathematisch optimal auswählen und anordnen lassen. Durch die Modellierung von Gewicht, Kosten, Volumen, Position und Abhängigkeiten entsteht eine Bewertungsfunktion, die technische und wirtschaftliche Ziele gewichtet.
Mit numerischen Optimierungsverfahren werden komplexe Variantenräume beherrschbar – für fundierte Entscheidungen, effiziente Konstruktion und ausschreibungskonforme Systemauslegung.
Reduzierung von Fahrtlärm
Erfahren Sie, wie sich Fahrtlärm von Schienenfahrzeugen gezielt reduzieren lässt: Durch die Analyse von Schallpegeln, Frequenzen und Betriebsdaten werden lauterzeugende Prozesse identifiziert.
Daraus entstehen intelligente Steuerungsalgorithmen, die Geschwindigkeit, Beschleunigung und Bremsverhalten streckenabhängig anpassen – für normgerechten Lärmschutz bei gleichzeitig effizientem und leistungsstarkem Fahrbetrieb.
Überblick zum Download
Einen Überblick über unsere Referenzen im Bereich Schienenfahrzeuge für Ihre Unterlagen. Scannen oder klicken Sie auf die QR-Codes, um zu einer Videopräsentation des Projektes zu gelangen.