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SmartMini Edge-System für Bahnanwendungen Logo smartRAIL Logo Produkt smartRAIL

Mit smartRAIL steht ein Spezialgerät für Condition Monitoring und Condition Based Maintenance im Schienenverkehr zur Verfügung. Es kann den Zustand einzelner sicherheits- und verfügbarkeitsrelevanter Komponenten ebenso überwachen wie komplette Schienenfahrzeuge oder ganze Bahnflotten. So können notwendige Maßnahmen frühzeitig eingeleitet und Probleme minimiert werden.

Für Details die Punkte mit der Maus überfahren.

smartRAIL kompakt

  • Lückenlose, verlustfreie Datenaufzeichnung
  • Hohe Rechenleistung durch Quad-Core-Prozessor
  • Wenig Platzbedarf, geringer Stromverbrauch
  • Rückwirkungsfreier Anschluss
  • M12-Steckverbinder
  • Passives Kühlkonzept bis 85° Celsius

Komplett Bahnzertifiziert

smartRAIL basiert auf dem smartMINI, ist aber angepasst an bahnspezifische Anforderungen. Es verwendet die für die Bahn ausgelegten M12-Steckverbinder, hat neben dem GPS einen Beschleunigungssensor und lässt sich durch externe MVB-Adapter sowie I/O-Module einfach erweitern.

smartRAIL ist zertifiziert nach Bahnstandard EN 50155, EN 45543 & IEC 61373. (genaue Angaben siehe Technisches Datenblatt)

Spezialisierte Apps

Die Loggerfunktionen werden über intelligente Apps konfiguriert, die jederzeit in die Gerätesoftware nachgeladen werden können. Neben Standard-Apps und einem integrierten Odometer/Laufkilometerzähler bietet smartRAIL vorkonfigurierte Apps für bahntechnische Anwendungen:

  • Erschütterungsmessungen, speziell an Güterwaggons
  • Erfassung von Drehmomenten und Drehzahlverläufen
  • Aufzeichnung von Bewegungsdaten
  • Monitoring der Batterie- und Bordspannung

Ohne Datenverlust

smartRAIL ist speziell auf die hohen Anforderungen im Schienenverkehr zugeschnitten. Daten werden lückenlos aufgezeichnet und gehen auch bei unterbrochener Mobilfunkverbindung nicht verloren.

optiMEAS Sicherheitskonzept

  • Redundant ausgeführte Echtzeit-Linux-Distribution
  • PowerController mit Watchdog-Funktion
  • Sichere Datenspeicherung durch spezielles Streamingverfahren
  • SD-Karte als Ringspeicher
  • Verschlüsselte Internetübertragung via HTTPS und SSL

Typische Anwendungen

  • Lokalisierung von Lokomotiven und Waggons
  • Flottenmanagement
  • Überwachung von Antrieben, Batteriespannungen, Türen & Toilettentanks
  • Laufkilometerzähler
  • Temperatur- und Klimamonitoring
  • Verarbeitung von sehr vielen Datenkanälen
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Use Case

Datenanalyse und Predictive Maintenance für Schienenfahrzeuge

Gemeinsam mit optiMEAS entwickelt die DB Systemtechnik GmbH ein Predictive-Maintenance-System mit dem Ziel, den „Gesundheitszustand“ relevanter Antriebskomponenten von ICEs vorhersagen und in den Depots und Werkstätten gezielt Instandhaltungsarbeiten einzuplanen zu können.

Dazu wurden in verschiedenen ICEs der Deutschen Bahn smartRAIL-Erfassungssysteme in Verbindung mit smartI/O-Modulen von optiMEAS installiert. Die Messdaten werden mit hohen Abtastraten erfasst und in der zentralen Cloud (optiCLOUD, bei der DB FALKOS genannt) als Historiendaten für Analysen bereitgestellt.

Jeden Tag kommen rund 50 Gigabyte an Daten zusammen. Um diese Menge an „Big Data“ entsprechend der Modelle verrechnen zu können, wird bei der DB ein Analyse-Cluster auf Hadoop-Basis zur parallelen Verarbeitung genutzt. Dabei kommen aktuelle Methoden für Machine und Deep Learning und die Parameterbestimmung für neuronale Netze zum Einsatz. Technologisch stehen Open-Source-Frameworks wie Tensorflow oder Keras dahinter.

Um künstliche Intelligenz in der Praxis anwenden zu können, ist die vielleicht wichtigste Komponente das Domänenwissen aus den Fach­abteilungen und Werkstätten. Das ist auch die Erfahrung der Ingenieure der DB System­technik: Erst durch Kombination von Mathematik, IT und Anwendungswissen können Muster identifiziert werden, die erlauben, Anomalien zu erkennen und Empfehlungen für die Instandhaltung zu geben.

Durch die Zusammenarbeit mit optiMEAS haben wir schon sehr viel über die Fahrzeuge gelernt, was sich für die Instandhaltungsplanung nutzen lässt und die Qualität und Verfügbarkeit der Flotte verbessert.

Rico Gottschald
Physiker und Datenanalyst / DB Systemtechnik GmbH

Technisches Datenblatt: smartRAIL