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KI-gestützte Erkennung von Schadmustern an Personenverkehrszügen – Abschlussveranstaltung des Projektes ESPEK an der TH Wildau
Am 9. September 2024 fand die öffentliche Abschlussveranstaltung des mFUND-Projekts ESPEK statt, bei der die wesentlichen Ergebnisse und Fortschritte des Projekts präsentiert wurden. Nach einer Begrüßung und Vorstellung der Teilnehmenden wurden zentralen Projektergebnisse, insbesondere die Machbarkeitsstudie zur Automatisierbarkeit von Inspektionsvorgängen im Schienenverkehr, vorgestellt.
Personenverkehrszüge werden in den meisten Werkstätten bis auf wenige Ausnahmen, z. B. beim Schnellzug ICE, manuell inspiziert. Bestenfalls können installierte Sensoren oder Datenspeicher ausgelesen werden. Eine automatische Schaderkennung durch KI-gestützte computervisuelle Techniken vor bzw. während der Einfahrt in eine Werkshalle am Betriebsbahnhof kann Wartungsvorgänge beschleunigen, für mehr Sicherheit sorgen und die frühzeitige Planung von Arbeitsaufträgen und Zuweisung von Ressourcen ermöglichen, was die Durchlaufzeiten der Instandhaltung verkürzt.
Erkennung von Schadmustern an Personenverkehrszügen
Diesem Thema widmete sich ein Forschungsteam um Prof. Frank Gillert und Prof. Alexander Stolpmann von der Technischen Hochschule Wildau (TH Wildau) in dem Projekt „Erkennung von Schadmustern an Personenverkehrszügen und Evaluierung der Konfidenz zur Auswahl robuster Features für Predictive Maintenance“ (ESPEK) in Zusammenarbeit mit der RWS Railway Service GmbH, Neuenhagen, und der Telco Tech GmbH, Teltow.
Kern des Vorhabens war es, Möglichkeiten zu entwickeln und zu erproben, damit Schäden an einlaufenden Personenzügen mittels Kameratechnik robust erkannt werden können. Sich oft am Zug wiederholende, sicherheitsrelevante und wichtige tragende Bauteile und Verbindungen (insbesondere an den Drehgestellen) wurden hierzu auf ihr Potential zur automatisierten computergestützten Untersuchung hin überprüft. Neben dem gezielten KI-Training an einzelnen Schadklassen (mittels Deep Machine Learning), wofür im Projekt umfangreiche Bilddaten gesammelt wurden, lag ein weiterer Schwerpunkt auf Konzepten zur digital unterstützten Neugestaltung von Wartungsabläufen an verschiedenen Waggontypen erstellt.
Zur Abschlussveranstaltung des Projekts am 9. September, welches vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) im Rahmen des Programms mFUND gefördert wurde, stellten die beteiligten Partner die Projektaktiväten vor und diskutierten mit der Öffentlichkeit, dem Projektträger und dem Ministerium die Forschungsergebnisse und -methodiken sowie mögliche zukünftige Verwertungsmöglichkeiten und Implikationen für weitere Forschungs- und Entwicklungsvorhaben.
Unter anderem wurden Erkenntnisse der Machbarkeitsstudie, die ein Bild der Inspektion von Schienenfahrzeugen in der nahen und fernen Zukunft zeichnet vorgestellt. Das Video zur Veranstaltung zum Nachschauen haben ist über nachfolgenden Link abrufbar: Link zum Video
Erhebliches Potenzial von Bildverarbeitung und KI-gestützten Lösungen zur Effizienzsteigerung und Fehlerreduktion
Im Projekt ESPEK konnte ein erhebliches Potenzial von Bildverarbeitung und KI-gestützten Lösungen zur Effizienzsteigerung und Fehlerreduktion in der Fahrzeuginstandhaltung konnte belegt werden. Durch Automatisierung und Fernsteuerbarkeit können zukünftig Kosten signifikant gesenkt, Inspektionszeiten verkürzt und Ressourcen effizienter genutzt werden. Die automatisierte Zustandsklassifikation erhöht die Zuverlässigkeit und Sicherheit von Verkehrssystemen. Im Projekt ESPEK wurden wesentliche Grundlagen für die Weiterentwicklung datengetriebener Wartungskonzepte hin zu universellen und adaptierbaren Lösungen für die Mobilität der Zukunft gelegt. Eine Vision, deren Realisierung die Projektbeteiligten an der TH Wildau und bei den Praxispartnern bereits in Folgeprojekten vorantreiben.
Das Forschungsprojekt ESPEK wird im Rahmen des Förderporgramms mFUND vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Ein Modell eines Teils der Ergebnisse des Projekts gibt es auch in der Science Box auf dem Campus der TH Wildau zu bestaunen.
Weiterführende Informationen:
Informationen zum Vorhaben ESPEK: https://www.th-wildau.de/espek
Fachliche Ansprechperson der TH Wildau:
Prof. Frank Gillert
Leiter Forschungsgruppe Sichere Prozesse
Hochschulring 1, 15745 Wildau
Tel. +49 (0)3375 508 240
E-Mail: frank.gillert(at)th-wildau.de
Prof. Alexander Stolpmann
Fachgebiet Bildverarbeitung in der industriellen Produktion
Hochschulring 1, 15745 Wildau
Tel. +49 (0)3375 508 797
E-Mail: alexander.stolpmann(at)th-wildau.de
Ansprechpersonen Externe Kommunikation TH Wildau:
Mike Lange / Mareike Rammelt
TH Wildau
Hochschulring 1, 15745 Wildau
Tel. +49 (0)3375 508 211 / -669
E-Mail: presse@th-wildau.de
Bildunterschrift: Am 22. August fand das Kick-off-Meeting des am 1. August 2023 gestarteten Projekts „Erkennung von Schadmustern an Personenverkehrszügen & Evaluierung der Konfidenz zur Auswahl robuster Features für Predictive Maintenance“ statt.
Bild TH Wildau