Die Verwaltung der Schienenfahrzeuge ist laut Danilo Gsmondi, CIO bei Trenitalia, einer der teuersten und neuralgischsten Bereiche im Bahnverkehr.
Predictive Analytics kann helfen, diesen Bereich zu optimieren, wie das Beispiel Trenitalia zeigt: Italiens führendes Bahnunternehmen analysiert Daten von tausenden an Zügen befestigten Sensoren.
Das mit einer SAP HANA-Plattform verbundene Dynamic Management Maintenance System (DMMS) kann auf diese Weise Defekte vorhersagen, noch bevor sie auftreten.
DMMS verknüpft Daten einzelner Betriebsmittel, wie Motoren oder Bremsen mithilfe von Lebenszyklusmodellen, Verschleiß und vergleichbaren Indikatoren miteinander.
So lässt sich der Zustand eines Teiles anhand von Zyklen, Betriebsstunden und ähnlichen Parametern feststellen. Eine Wartung wird angestoßen, wenn festgelegte Grenzwerte erreicht sind oder ein bestimmter Parameter abweicht.
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