KI-MeZIS - KI-Methoden in der Zustandsüberwachung und bedarfsangepassten Instandhaltung von Schienenfahrzeugstrukturen

Abstract

Im Rahmen des Forschungsprojekts "KI-MeZIS" begleitete die Organisationseinheit TOA (ehemals AI Factory/TO.B 4) der Deutschen Bahn AG das Vorhaben in beratender Funktion. Ziel war die Erprobung von KI-Methoden zur Zustandsüberwachung und bedarfsangepassten Instandhaltung von Schienenfahrzeugstrukturen. Der Beitrag der AI Factory konzentrierte sich auf drei Teilprojekte: Zustandsüberwachung, Schadensbewertung & Instandhaltung sowie Integration in Betriebskonzepte.

Die Beratungsleistungen umfassten unter anderem Architekturberatung, Systemintegration, Nutzenbewertung von Zwischenergebnissen sowie die Unterstützung bei der Entwicklung eines konzeptionellen Vorgehens zur künftigen Einbindung von KI-Lösungen in den Regelbetrieb. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-basierte Vorhersagen und Handlungsempfehlungen signifikante Optimierungspotenziale für Wartungsprozesse, Materialeinsatz und Ausfallvermeidung bieten. Ein übertragbares Architekturmodell sowie konkrete Anforderungen an Datenqualität, Systemkopplung und regulatorische Freigaben wurden erarbeitet.

Die bisher erhobenen Sensordaten aus Überrollversuchen reichen nicht für ein vollständiges Training von KI-Modellen aus. Für eine nachhaltige Überführung in den Produktivbetrieb sind weitere Testreihen, die Zulassung von Messsystemen sowie abgestimmte Datenflüsse notwendig. Die im Projekt gesammelten Erfahrungen und Strukturen bilden eine belastbare Grundlage für zukünftige Anwendungen, wie KI-gestützte Schadenserkennung, prognosebasierte Instandhaltungsplanung und interoperable Datenräume innerhalb der DB AG.