Wenn Schienenfahrzeuge im Betrieb ausfallen, entstehen nicht nur direkte Kosten, sondern Ketteneffekte: verspätete Umläufe, zusätzliche Disposition, Ersatzfahrzeuge, Vertragsstrafen und im schlimmsten Fall Sicherheitsrisiken. Genau hier wird Automatische Störfallerkennung bei Schienenfahrzeugen relevant – nicht als Demo-Algorithmus, sondern als belastbare Entscheidungslogik, die unter realen Randbedingungen funktioniert.
Die Algorithmus Schmiede entwickelt und implementiert solche Lösungen dann, wenn Standardsoftware, klassische Automatisierung oder interne Teams an fachliche oder zeitliche Grenzen stoßen: bei dynamischen Prozessen, unsicheren Daten, harten Nebenbedingungen und hohen Anforderungen an Robustheit, Laufzeit und Wartbarkeit.
Ziel: Störfälle früh erkennen – und Wartung richtig priorisieren
Eine reine Anomalie-Erkennung genügt nicht. Operativ zählt die Antwort auf zwei Fragen:
- Was ist wirklich ein Störfall (und nicht nur Rauschen, Drift oder Routeneffekt)?
- Wie dringend ist es – und wann muss eingegriffen werden, um Ausfallzeiten zu vermeiden?
Dazu verbinden wir Monitoring, statistische Verfahren und modellbasierte Bewertung in einem durchgängigen Ablauf.
Schritt 1: Automatisiertes Monitoring der Fahrzeugdaten (live und historisch)
Die Grundlage ist ein automatisiertes Monitoring für alle Fahrzeugdaten, sodass Signale konsistent verfügbar sind – live und für Rückanalysen. Das klingt banal, ist aber in Flottenrealität oft der Engpass:
- heterogene Datenquellen und Signalqualität
- unvollständige Zeitreihen, Aussetzer, unterschiedliche Abtastraten
- unbekannte Fahrprofile, Strecken, Witterung, Fahrzeugzustände
Unser Fokus liegt nicht auf „mehr Daten“, sondern auf einem stabilen Daten- und Entscheidungsfluss, der im Betrieb wartbar ist.
Schritt 2: Zeitreihenanalyse – Standardverhalten vs. Shift erkennen
Im nächsten Schritt erfolgt die Zeitreihenanalyse zum Fahrzeugdaten Monitoring. Dabei prüfen wir, ob sich Standardprozesse im Fahrzeug über die Zeit gleich verhalten – oder ob ein Shift (Verschiebung/Drift) auftritt.
Konkret geht es um Fragen wie:
- Bleiben typische Muster (z. B. bestimmte Last-, Temperatur- oder Druckverläufe) stabil?
- Ändern sich Verteilungen oder Korrelationen über Zeit?
- Wann beginnt eine Abweichung – und wie entwickelt sie sich?
Wichtig: Nicht jede Abweichung ist ein Fehler. Ein Shift kann auch durch Betriebsbedingungen entstehen (Route, Auslastung, Saison). Die Lösung muss diese Realität abbilden, statt pauschal Alarm zu schlagen.
Schritt 3: Kritische Bereiche bestimmen – wie lange ist Normalbetrieb noch vertretbar?
Sobald ein Shift erkannt ist, wird bewertet:
- Wann wird es kritisch?
- Wie lange kann der Betrieb noch „normal“ weiterlaufen?
Hier wird aus Datenanalyse ein operatives Entscheidungsproblem: Es genügt nicht, Abweichungen zu markieren – entscheidend ist die Übersetzung in handhabbare Schwellen, Zeitfenster und Handlungsempfehlungen.
Schritt 4: Flottenweite Muster vs. fahrzeugspezifische Effekte trennen
In der Praxis gibt es Größen, die für viele Fahrzeuge ähnlich gelten (z. B. wiederkehrende Vorgänge wie Bremsen), und solche, die stark fahrzeugspezifisch sind:
- spezielle Routen oder Umlaufpläne
- Vorserienfahrzeuge / Sonderausstattung
- individuelle Alterung, Komponentenvariation, Nutzung
Ein zentraler Punkt ist daher die automatisierte Entscheidung:
- Gilt ein Zusammenhang flottenweit?
- Oder betrifft er nur ein einzelnes Fahrzeug (oder Subflotte)?
Diese Trennung reduziert Fehlalarme und verhindert, dass Wartungsteams mit „Pseudo-Problemen“ beschäftigt werden. Gleichzeitig ermöglicht Sie es, von anderen Fahrzeugen zu lernen.
Schritt 5: Dringlichkeitsbewertung – wann ist Wartung wirklich notwendig?
Erkannte Abweichungen müssen in Prioritäten übersetzt werden. Dafür entwickeln wir ein Modell zur Dringlichkeitsbewertung Wartung vs. Risiko von Ausfallzeiten:
- Bis zu welchem Punkt ist Weiterbetrieb vertretbar?
- Ab wann muss eine Wartung eingeplant werden?
- Wann ist ein Teil zu tauschen, um Folgeschäden zu vermeiden?
Das ist ausdrücklich ein statistisches Thema: Grenzwerte und Entscheidungsregeln entstehen nicht aus Bauchgefühl, sondern aus Daten, Tests und – wo nötig – gezielten Experimenten (intern oder durch den Betreiber/Hersteller durchgeführt). Ergebnis ist keine abstrakte Kennzahl, sondern eine belastbare Entscheidungslogik, die in Instandhaltungsprozesse passt.
Ergebnis: weniger Ausfallzeiten, höhere Betriebssicherheit, bessere Entscheidungen
Der operative Nutzen ist klar:
- Reduktion von Ausfallzeiten durch frühere, gezieltere Eingriffe
- Sicherer Betrieb durch robuste, nachvollziehbare Entscheidungen
- Entlastung der Teams durch weniger Fehlalarme und klare Priorisierung
- Wartbarkeit durch implementierte Modelle, nicht durch „einmalige Analysen“
Warum die Algorithmus Schmiede?
Wir positionieren uns nicht als Tool-Anbieter, KI-Dienstleister oder klassische Beratung. Wir kommen ins Spiel, wenn es schwierig wird: wenn Zielkonflikte real sind, Daten unsicher, Nebenbedingungen hart – und die Lösung im laufenden Betrieb funktionieren muss.
Was wir liefern, ist nicht „Mathematik“, sondern Sicherheit und Entscheidungsfähigkeit in komplexen operativen Systemen: von der Modellierung und dem Benchmarking bis zur produktiven Implementierung.
Nächster Schritt
Wenn Sie vor der Situation stehen, dass Monitoring bereits existiert, aber Automatische Störfallerkennung bei Schienenfahrzeugen zu viele Fehlalarme erzeugt, Dringlichkeiten unklar sind oder die Umsetzung in produktive Systeme scheitert, sprechen Sie mit uns.