Intelligente
Güterwaggons

Der Schienengüterverkehr ist eine Branche, die viel auf bewährte Technologien vertraut. Doch auch hier entwickeln einige Vorreiter Hightech-Konzepte, die ihnen einen Vorsprung verschaffen. Einer dieser Innovationstreiber ist Europas größter privater Vermieter von Güterwagen mit einer Flotte von rund 100.000 Waggons, die von Kunden in ganz Europa geleast und genutzt werden.

Unser Weg zu einer Weltneuheit

Als Teil seiner Initiative zur Digitalisierung stattet das Unternehmen alle seine Güterwaggons mit GPS-Sensoren aus. Damit wird stets der aktuelle Standort aller 100.000 Wagen erfasst. Auf Grundlage dieser Daten entwickeln wir gemeinsam ein System zur vorausschauenden Wartung. Dabei prognostiziert das System jeweils das Datum, zu dem Komponenten bestimmter Wagen ausgetauscht werden müssen. Es ist wahrscheinlich weltweit das erste System seiner Art für Güterzüge.

Um es zu entwickeln, haben wir unseren Data Scientist Henning Schröder in die Digitalisierungsabteilung unseres Kunden entsandt. Dort ging er in drei Schritten vor. Zunächst ermittelte er mithilfe von Zeitreihenanalysen Trends beim Einsatz einzelner Güterwagen.

Züge in der Cloud

Anschließend verwendete er eine Kombination aus statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen, um den zeitlichen Verlauf beim Verschleiß von Komponenten abzuschätzen. Basierend auf den zuvor ermittelten Trends beim Wagen-Einsatz prognostizieren Algorithmen, bis wann ein bestimmter Güterwagen voraussichtlich so weit gefahren sein wird, dass eine Wartung erforderlich ist. Um diese komplexen Algorithmen schließlich auf alle 100.000 Güterwagen anzuwenden, setzt Martin auf spezielle Lösungen bei der Datenspeicherung und auf die flexible Infrastruktur der Cloud.

„Von unserem Kunden habe ich großes Vertrauen gespürt. Denn ich hatte nicht nur alle Freiheiten, mit Data Science und KI zu experimentieren, sondern war auch in strategische Diskussionen über Analytics eingebunden. Dadurch habe ich mich umso stärker persönlich mit unseren Zielen und unserem letztlichen Erfolg identifiziert.”

Henning Schröder, Lead Expert Data Science

Die Arbeit brachte unserem Kunden Fortschritte in dreierlei Hinsicht. Zum einen helfen automatisch erstellte Vorhersagen über die Nutzung von Güterwagen und über den Verschleiß von Komponenten, Wartungskosten und Ausfallzeiten zu reduzieren. Zum anderen bietet die Integration der Vorhersagemodelle in einen Cloud-Service Flexibilität und die Möglichkeit, das System jederzeit zu skalieren.

Ein dritter Vorteil für unseren Kunden ist dessen Möglichkeit, sein Service-Angebot zu erweitern. Konkret trägt unsere Arbeit zu einem neuen Informationsdienst bei, den das Unternehmen seinen eigenen Kunden anbietet und das intelligente Algorithmen und Geodaten nutzt.

Der Dienst bietet ein speziell entwickeltes interaktives Analytics-Dashboard, das verschiedene Details über den von einem Kunden geleasten Güterwagen anzeigt: Wo befindet sich der Güterwagen aktuell? Wann wird er voraussichtlich an seinem Zielort ankommen? Und zu welchem Datum wird jeder einzelne Wagen voraussichtlich die im Leasingvertrag vereinbarte Laufleistung erreicht haben?

Zusammenfassend lässt sich sagen: Wir unterstützen unsere Kunden bei mehreren Entwicklungsschritten. So verschafft sich das Unternehmen einen Vorsprung gegenüber seinen Mitbewerbern und stärkt seine Position als innovativer Marktführer.