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Smart Maintenance and the Rail Traveller Experience

Projektinformationen

ID Finanzhilfevereinbarung: 777627

Status

Abgeschlossenes Projekt

  • Startdatum

    1 September 2017

  • Enddatum

    31 Oktober 2019

Finanziert unter:

H2020-EU.3.4.8.6.

  • Gesamtbudget:

    € 769 958,75

  • EU-Beitrag

    € 769 958,75

Koordiniert durch:

UNIVERSITY OF LEEDS

Deutsch DE

SMaRTE untersucht Innovationen in der intelligenten Schieneninstandhaltung und Fahrgastzufriedenheit

Züge können jetzt ihre Instandhaltung selbst planen, wodurch Ausfällen und Verzögerungen vorbeugt wird. Das EU-finanzierte Team, das dies ermöglicht, schlägt auch Verbesserungen für den Fahrgastkomfort vor.

Verkehr und Mobilität
© VanderWolf Images, Shutterstock

Das EU-finanzierte Projekt SMaRTE untersuchte sowohl die zustandsorientierte Instandhaltung als auch die psychologischen Faktoren der Eisenbahnnutzung. SMaRTE ist mit den Querschnittsaktivitäten des Großprogramms Shift2Rail (S2R) verbunden. Ein übergeordnetes Ziel von S2R ist es, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit im Schienenverkehr zu geringeren Kosten zu erreichen, was eine optimale Instandhaltungsplanung erfordert. Diese beruht zum Teil auf der zustandsorientierten Instandhaltung, bei der Züge ihren Zustand selbst kontinuierlich überwachen und Bericht erstatten. Auf diese Weise können Instandhaltungsmaßnahmen bedarfsgerecht durchgeführt werden. Da S2R auch die Steigerung der Attraktivität des Schienenverkehrs in Betracht zieht, sieht ein zweiter Aspekt das Verständnis der menschlichen psychologischen Faktoren vor, die potenzielle Bahnreisende abschrecken. Denn obwohl die Auswirkungen von Tarifen und ähnlichen Faktoren bereits eingehend erforscht wurden, sind andere subtilere Faktoren immer noch wenig verstanden. Die Forschenden von SMaRTE prüften Praktiken der zustandsorientierten Instandhaltung, die in anderen Verkehrssektoren Anwendung finden. Sie untersuchten Verfahren zur Zustandsprognose der Komponenten und Systeme von Schienenfahrzeugen und entwickelten Werkzeuge zur Optimierung der Entscheidungsfindung bei Instandhaltungsfragen. Darüber hinaus hat das Team auch die Bedürfnisse aktueller und zukünftiger Fahrgäste analysiert. Dies führte zu einer neuen Vision für „intelligentes Reisen“ mit verschiedenen Empfehlungen zur Verbesserung des Nutzererlebnisses.

Analyse der zustandsorientierten Instandhaltung

Die Forschenden des Projekts wandten Techniken statistischen und maschinellen Lernens zur Analyse von Zustandsdaten an. Die Techniken erkennen Muster in den Daten, die einen Ausfall oder eine Verschlechterung der Komponenten vorhersagen und so Frühwarnungen ermöglichen. Des Weiteren wurden auch die verschiedenen Techniken untersucht, die zur Entscheidungshilfe bei Instandhaltungsfragen beitragen, darunter feste lineare Modelle, Überlebensmodelle und ein Markov-Entscheidungsprozess. In der Praxis informiert das System die Nutzerinnen und Nutzer über die wahrscheinliche Wirksamkeit verschiedener Instandhaltungsoptionen. „Wir haben beide Werkzeugsätze an Schienenfahrzeugkomponenten getestet“, erklärt Projektkoordinator Daniel Johnson. „Im ersten Fall haben wir die Werkzeuge in Zusammenarbeit mit dem Projekt IMPACT-2 von Shift2Rail an den Antriebs- und Bremssystemen der Züge eingesetzt.“ Dadurch konnte die Durchführbarkeit der Techniken zur Vorhersage drohender Ausfälle demonstriert werden, die ausreichend Reaktionszeit einräumen, bevor der Ausfall schließlich eintritt. In einer zweiten Teststudie wurden verschiedene Techniken in Bezug auf die Zustandsdaten der Radsätze angewandt. Die Studie zeigte, dass die Techniken mittelfristig eine wirksame Entscheidungshilfe für die Reprofilierung komplexer Radsätze bieten. So wurden Kosteneinsparungen von bis zu 35 % bei der Instandhaltung der Radsätze über ihre gesamte Lebensdauer bzw. von etwa 3 % bei den Gesamtkosten für die vorbeugende Instandhaltung pro Jahr aufgezeigt.

Menschliche Erfahrung

Johnson fügt hinzu: „In Bezug auf die menschlichen Faktoren haben wir ein ganzheitlicheres Verständnis des Reisens und des Reiseplanungsprozesses geliefert. Wir haben die Zufriedenheit der Nutzerinnen und Nutzer sowie die Bedeutung jeder Phase des Reiseerlebnisses analysiert.“ Zu den Faktoren gehörten Planung, Buchung und Kauf, Fahrten von und zu Bahnhöfen sowie Erfahrungen an Bahnhöfen und an Bord der Züge. Die Forschenden kamen zu dem Schluss, dass der Fahrkartenpreis für die Fahrgäste zwar wichtig ist, die Möglichkeit, Reisen im Voraus zu buchen und einen garantierten Sitzplatz zu haben, jedoch als noch wichtiger erachtet werden. Gleiches galt auch für die Sicherheit. Die größte Unzufriedenheit äußerten die Fahrgäste zu den Parkmöglichkeiten und der Sauberkeit an den Bahnhöfen, den Fahrkartenkosten, den WLAN- und Stromanschlüssen sowie der Häufigkeit der Stoßzeiten. Dabei wirkten sich mehrere derselben Faktoren auf die Gewinnung von Reisenden aus, die den Schienenverkehr bisher noch nicht nutzen. Das Team bewertete die wahrscheinlichen Auswirkungen aller vorgeschlagenen Verbesserungen anhand von drei Fallstudien, die im Raum Leeds und Manchester im Vereinigten Königreich durchgeführt wurden. Diese zeigten, dass die Umsetzung aller Empfehlungen die Nachfrage um 25 bis 37 % verbessern sollte. Allein durch die Senkung der Fahrkartenkosten sollte die Nachfrage bereits um 9 bis 12 % ansteigen. Es wurde jedoch auch erwartet, dass „weiche Faktoren“ wie die Sauberkeit von Bedeutung sind. Die wichtigsten Erkenntnisse des Projekts SMaRTE werden in das neue Projekt von Shift2Rail LOCATE für die Anwendung in Lokomotivdrehgestellen einfließen. Was die menschliche Erfahrung anbelangt, so wird die Vision des Projekts nicht nur das Reisen für die Fahrgäste angenehmer gestalten, sondern gleichzeitig auch rentabel sein.

Schlüsselbegriffe

SMaRTE, Fahrgast, Schienenverkehr, Entscheidungshilfe, Eisenbahn, Reiseerlebnis, zustandsorientierte Instandhaltung, intelligentes Reisen

Projektinformationen

ID Finanzhilfevereinbarung: 777627

Status

Abgeschlossenes Projekt

  • Startdatum

    1 September 2017

  • Enddatum

    31 Oktober 2019

Finanziert unter:

H2020-EU.3.4.8.6.

  • Gesamtbudget:

    € 769 958,75

  • EU-Beitrag

    € 769 958,75

Koordiniert durch:

UNIVERSITY OF LEEDS