Big Data in der Instandhaltung - VDE e.V.€¦ · Maintenance” Korrektive & präventive (fixe)...

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siemens.com/mobility-services Unrestricted © Siemens Mobility GmbH 2019

Big Data in der Instandhaltung

Walter Schönswetter

Implementation Manager Data Services, Siemens Mobility

Februar 2019 Siemens Mobility Services Unrestricted © Siemens Mobility GmbH 2019

Themenüberblick

Kurzer Überblick über Digitalisierung bei Siemens Mobility

Die Herausforderungen von Big Data & IoT (Internet of Trains)

Beispiele bestehender Services von Siemens


Weltweites Netzwerk von

>60 Service Standorten

laufenden Service-

Projekten

Präsent in

>40 Ländern mit 88 laufenden

Service-Projekten

Bewährte

Performance

88

Als zuverlässiger Partner für unsere Kunden setzen wir mit dem

globalen Service-Netzwerk den Maßstab für Verfügbarkeit in der

Railindustrie

Bewährte Performance in


Unser Antrieb ist es, unsere Kunden dabei zu unterstützen, noch

erfolgreicher zu werden

Das übergeordnete Anliegen für Netzwerkbetreiber

ist: Maximierung der Anlagenverfügbarkeit für

größtmöglichen Durchsatz (Fracht / Passagiere)!

100%

System-

Verfügbarkeit


Siemens Mobility Services

Ihr Partner für zuverlässigen Service

Rolling Stock Mobility Management

Turnkey-Projekte & Elektrifizierung

Für alle Ihre Aufgaben im Bahngeschäft ...

Bahnautomatisierungslösungen Hochgeschwindigkeitszüge

Metros + APM1)

Nahverkehrszüge

Stadt-/Straßenbahnen

Lokomotiven

Reisezugwagen Bahn-Elektrifizierung

1) Automated People Mover

Railcover® Service-Verträge SIMOS® Service-Portfolio

Maintenance

Services

Spare Part

Services

Digital

Services

Upgrade

Services

Qualification

Services

Operation

Services

Full Service

Support &

Supply

Supply

Frame

Agreement

On Demand

… steht unser Angebot

zu Ihrer Verfügung!


Digitalisierung – der große Paradigmenwechsel

Physische Welt

Siemens installierte Basis –

1 Million verbundene Assets - +25% in FY2017 1 Virtuelle Welt

Mehr als 250 digitale Angebote (Digital Services

und Industrieapplikationen) – 4x Steigerung in

FY2017


Der Weg vom klassischen Instandhaltungsmodell

in die Welt des IoT

Wertbeitrag

“Traditional

Maintenance”

Korrektive & präventive (fixe) Zyklen

Reaktive Ersatzteilversorgung und Reparatur

Rufbereitschaft

Predictive Maintenance

Basierend auf data analytics

Vorrausetzung für

100%

Systemverfügbarkeit

Condition based

Maintenance

Kontinuierliche Anlagen-

Überwachung und Ableitung

von Instandhaltungsaktivitäten


Australia Austria Belgium Bulgaria Canada China Czech Republic Denmark Finland France Germany Hong Kong Hungary India Israel Italy

Luxembourg Poland Portugal Qatar Russia Saudi Arabia Serbia Singapore Slovakia Spain Sweden Switzerland Taiwan Thailand Turkey UK USA

Unser Digital Services Geschäft wächst stetig…

>90 projects with >60 customers

in >30 countries via 7 MindSphere

Application Centers

… now also to operation support.


Big Data in der Bahntechnik

100% Verfügbarkeit

• Bahnfahrzeuge senden bis zu 4 Milliarden

Datenpunkte pro Jahr

• Signaltechnik kann bis zu 1 Milliarde

Datenpunkte je Stellwerk senden

• Zusätzliche Daten

• Arbeitsaufträge

• Ersatzteildaten

• Bilddaten

• Geo-Daten

• Wetterdaten

• ...

Die verfügbaren Daten Die Herausforderung Daten in

Informationen

umzuwandeln und

Handlungsempfehlungen

abzuleiten.

Reduktion

Energieverbrauch

Reduktion operativer

Risiken

Erhöhung Auslastung


Erfolgsfaktor ist die Kombination von Datenanalyse und

tiefem Domänenwissen

Datensammlung Datenanalyse Handlungs-

empfehlung

MindConnect Rail Data Services Rail Support Center

Sicherer

Daten-

transfer

Erkennung und Vorhersage

von Fehlern

Analyse

durch

Experten

Projekt-

übergreifende

Erfahrungen

Expertise in

Datenanalyse und

maschinellem Lernen

Eigene Algorithmik

Tiefes Domänenwissen,

Engineering know how

und Kundenwissen

Umsetzung

Kunde oder Siemens

1 2 3 4

Optimierung der

Nutzung von

Ersatzteilen


Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Ausfällen

von Lagern bei Hochgeschwindigkeitszügen

Maschinelles Lernen Operationale Anwendung

Speziell entwickelte neuronale Netze werden eingesetzt, um die Lagertemperatur

in der konkreten dynamischen Situation vorherzusagen.

Alarm


In Zusammenarbeit mit unseren Kunden haben wir bereits viele

Themen umgesetzt

• Vorhersage von Komponentenausfällen

(Lager, Getriebe, Türen, etc.)

• Erhöhung der “1st fix rate” durch Vorschlag

der besten Lösung

Erhöhung der

Verfügbarkeit

• Vorhersage von Ausfällen der Feldelemente (Weichen, Signale,

Bahnübergänge, etc.)

• Vorhersage von Infrastrukturverschleiß (Gleise, Oberleitung)

Verbesserung der

Instandhaltung • Automatisierung von manuellen

Überprüfungen

• Reduktion der Zeit im Depot durch

Optimierung der Prozesse

• Optimierung von Instandhaltungsarbeiten an der Infrastruktur

nach Zustand

• Analyse komplexer Fehlerbilder (z.B. ETCS Level 2)

Rolling Stock & Infrastruktur


Beispiel – Weichenfehlervorhersage ohne zusätzlich verbauter

Sensoren

Hochentwickelte Algorithmen verwenden die vorhandenen Stellwerksdaten, um daraus eine

Fehlervorhersage zu generieren.


Beispiel – Türenanalyse eines Nahverkehrszugs

Hochentwickelte Algorithmen wandeln die Türströme und Bewegungsdaten in wertvolle Informationen,

um daraus Wartungsaufträge zu erstellen.


Weltweit höchste Verfügbarkeit und Kundenzufriedenheit:

Derzeit > 30 Projekte mit > 99% Verfügbarkeit

Rolling Stock

maintenance projects

Rail Automation

maintenance projects

Turnkey solutions

99.91%

Sky Train Düsseldorf 99.95%

HSL Zuid Netherlands

99.70%

London Midland

100%

Refer Signaling

99.98%

Velaro E 99.20%

Metro Santo Domingo

100%

Adif HSL Telecom

99.69%

Adif HSL Olmedo-

Orense-Santiago

99.99%

Mittelrheinbahn /

Trans Regio

99.99%

Velaro RUS

99.47%

Desiro RUS

99.87%

Luzhskaya

99.96%

MRT Bangkok 99.00%

LEAG (Vattenfall)

99.95%

Chicago People Mover


Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Page 17 Siemens Mobility Services


Contact

Walter Schönswetter

Siemens Mobility GmbH

Munich, Germany

[email protected]

siemens.com/mobility-services

mailto:[email protected]

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