Prognosti zierung des Verschleißverhaltens von Schienenfahrzeugen

Die Erfindung betri f ft ein Verfahren zur Ermittlung eines zeitabhängigen Verschleißverhaltens einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs . Außerdem betri f ft die Erfindung ein Verfahren zur Einsatzplanung von Schienenfahrzeugen . Überdies betri f ft die Erfindung eine Schätzeinrichtung . Ferner betri f ft die Erfindung eine Planungseinrichtung .

Der Verschleiß von Funktionseinheiten von Schienenfahrzeugen muss vom Wartungspersonal regelmäßig überwacht werden, um Aus fälle und Unfälle aufgrund eines technischen Versagens der Funktionseinheit zu vermeiden . Die regelmäßige Sichtprüfung der verschleißanfälligen technischen Komponenten ist aufwändig und kostet außerdem wertvolle Betriebs zeit . Eine automatisierte Vorhersage von Materialabnützung im Bahnumfeld würde dagegen verbesserte und planbare Wartungsintervalle und daher eine Einsparung von Kosten im optimalen Betrieb von Schienenfahrzeugen, insbesondere Lokomotiven, ermöglichen . Besonders bei Bauelementen mit hoher Abnützung, wie zum Beispiel Schlei f leisten von Stromabnehmern oder Rädern, ergeben sich Einsparpotentiale . Individuelle Abnützungsmuster ergeben sich meist durch örtliche Gegebenheiten . Solche örtlichen Gegebenheiten umfassen zum Beispiel die Art und Höhe der verwendeten Netzspannung, den Abnützungsgrad der Oberleitung usw .

Herkömmlich wird eine Wartung bzw . ein Austausch von Komponenten nach einer definierten Anzahl von Fahrkilometern durchgeführt oder nach einer Messung der Schlei fleistendicke im Depot . Allerdings wird bei ersterem Vorgehen kein individuelles Abnützungsverhalten technischer Komponenten berücksichtigt , so dass materielle Ressourcen nicht optimal ausgenutzt werden können, und bei letzterem Vorgehen entsteht ein hoher Wartungsaufwand für die Überprüfung des Abnützungs zustands der j eweiligen technischen Komponente , so dass in diesem Fall der Personalaufwand vergleichsweise hoch ist . Es besteht also die Aufgabe , eine ef fektivere Vorhersage des künftigen Verschleißes eines Schienenfahrzeugs und eine effektivere Wartung eines Schienenfahrzeugs zu ermöglichen .

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Ermittlung eines zeitabhängigen Verschleißverhaltens einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs gemäß Patentanspruch 1 , ein Verfahren zur Einsatzplanung von Schienenfahrzeugen gemäß Patentanspruch 8 , eine Schätzeinrichtung gemäß Patentanspruch 12 und eine Planungseinrichtung gemäß Patentanspruch 13 gelöst .

Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Ermittlung eines zeitabhängigen Verschleißverhaltens einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs wird ein digitaler Zwilling der technischen Komponente , welcher einen aktuellen Verschleißstatus und ein streckenabhängiges Verschleißprofil der technischen Komponente des Schienenfahrzeugs umfasst , ermittelt und abgespeichert . Als technische Komponente soll eine im Fährbetrieb eines Schienenfahrzeugs genutzte technische Funktionseinheit des Schienenfahrzeugs verstanden werden, welche einem nutzungsabhängigen, insbesondere streckenabhängigen, Verschleiß unterliegt . Umgangssprachlich wird eine solche technische Komponente auch als Verschleißteil bezeichnet . Erreicht die technische Komponente ein maximal tolerierbares Maß eines Verschleißes , so muss sie im Rahmen einer Wartungsmaßnahme entweder ausgetauscht oder überarbeitet bzw . repariert werden . Als digitaler Zwilling soll eine digitale Repräsentanz einer technischen Komponente verstanden werden, die Informationen über den physischen bzw . technischen Zustand der technischen Komponente umfasst . In dem konkreten Fall repräsentiert der digitale Zwilling einen aktuellen Verschleißstatus und ein ortsabhängiges Verschleißverhalten einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs .

Der aktuelle Verschleißstatus gibt den zuletzt ermittelten Messwert eines Verschleißes der technischen Komponente an . Unter einem Verschleißprofil soll ein ortsabhängiges Maß eines Verschleißes der technischen Komponente verstanden werden . Die Ortsabhängigkeit wird bevorzugt durch Einteilung des Streckennetzes in Streckenabschnitte und eine Ermittlung eines einem j eweiligen Streckenabschnitt zugeordneten Ausmaßes eines Verschleißes der technischen Komponente implementiert . Da der Verschleiß der technischen Komponente bei einer einzelnen Fahrt über einen Streckenabschnitt in der Regel sehr gering ist , wird der kumulierte Verschleiß eines Schienenfahrzeugs nach einer Viel zahl von Fahrten auf dem Streckenabschnitt gemessen und auf Basis des kumulierten Verschleißes wird ein durchschnittlicher Verschleiß des Schienenfahrzeugs bei einer einzigen Fahrt über den Streckenabschnitt berechnet . Dieser durchschnittliche Verschleiß einer technischen Komponente bei einer Fahrt über einen speziellen Streckenabschnitt ergibt schließlich den Wert des Verschleißprofils des Schienenfahrzeugs , auch als streckenbezogene Verschleißprofilkomponente bezeichnet , für diesen speziellen Streckenabschnitt . Ein Streckenabschnitt wird durch eine Schienenstrecke zwischen zwei Bahnhöfen gebildet . Bevorzugt wird der Streckenabschnitt durch eine Schienenstrecke zwischen zwei benachbarten Bahnhöfen gebildet .

Auf diese Weise lässt sich für unterschiedliche technische Komponenten eines individuellen Schienenfahrzeugs ein ortsabhängiges Verschleißprofil ermitteln . Das Verschleißprofil kann auch generalisiert und parametrisiert werden . D . h . , das Verschleißprofil wird bevorzugt auf Basis von Verschleißwerten einer Beobachtung von einer Viel zahl von Schienenfahrzeugen und S zenarien mit unterschiedlichen Parametern bzw . Parameterwerten ermittelt . Wie später noch im Einzelnen erläutert , kann der Verschleiß eines Pantographen oder von Rädern eines Schienenfahrzeugs von Wetterverhältnissen und dem Gewicht des Schienenfahrzeugs abhängen . Anstatt eines Mittelwerts für einen Verschleiß kann also einem Verschleißprofil j e Streckenabschnitt auch eine Funktion, welche von unter- schiedlichen Variablen und/oder Parametern, die den Verschleiß einer technischen Komponente beeinflussen, abhängig ist , zugeordnet sein .

Weiterhin wird das zukünftige zeitabhängige Verschleißverhalten des Schienenfahrzeugs in Abhängigkeit von einem zukünftigen Fahrplan des Schienenfahrzeugs und auf Basis des digitalen Zwillings abgeschätzt . Wie bereits erwähnt , umfasst der digitale Zwilling sowohl einen aktuellen Verschleißstatus der technischen Komponente des Schienenfahrzeugs als auch ein streckenabhängiges Verschleißprofil , auf deren Basis das zukünftige zeitabhängige Verschleißverhalten des Schienenfahrzeugs abgeschätzt wird .

Anhand des Fahrplans lässt sich die zukünftige Fahrtroute und Streckennutzung eines Schienenfahrzeugs ermitteln . Auf Basis der Fahrtroute lassen sich die der Fahrtroute zugeordneten Streckenabschnitte ermitteln und auf Basis der den einzelnen Streckenabschnitten zugeordneten Verschleißprofilwerte oder Verschleißprofil funktionen und bekannter und prognosti zierter Werte für Variablen und Parameter lassen sich für einzelne Streckenabschnitte prognosti zierte Verschleißwerte eines individuellen Schienenfahrzeugs berechnen . Der prognosti zierte Gesamtverschleiß bei einer Erfüllung eines Fahrplans in einem vorbestimmten Zeitintervall ergibt sich dann aus der Summe der prognosti zierten Verschleißwerte j e Streckenabschnitt .

Vorteilhaft kann auf Basis des prognosti zierten Verschleißes einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs ein Wartungsintervall oder ein nächster Wartungs zeitpunkt festgelegt werden . Herkömmlich pauschal festgelegte Wartungsintervalle können also bei Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens individuell angepasst werden, so dass der Wartungsaufwand auf das notwendige Minimum reduziert werden kann . Die Wartung eines individuellen Schienenfahrzeugs kann also fahrplanabhängig geplant werden . Auch können Schienenfahrzeuge optimaler für bestimmte Fahrmissionen eingesetzt werden, wobei ihr aktueller Verschleißstatus sowie ihr j eweiliger prognosti zierter nächster Wartungs zeitpunkt berücksichtigt werden .

Auf Basis der vorgenannten Überlegungen und beschriebenen vorteilhaften Ef fekte lässt sich auch ein Verfahren zur Einsatzplanung von Schienenfahrzeugen angeben . Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Einsatzplanung von Schienenfahrzeugen wird ein zukünftiges Verschleißverhalten einer Mehrzahl von zur Verfügung stehenden Schienenfahrzeugen für unterschiedliche Einsatzs zenarien der Schienenfahrzeuge zur Erfüllung eines vorbestimmten Fahrplans mit dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Ermittlung eines zeitabhängigen Verschleißverhaltens einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs ermittelt . Weiterhin erfolgt eine Auswahl eines Ein- satzs zenarios in Abhängigkeit von einer auf das zukünftige Verschleißverhalten bzw . den prognosti zierten Verschleiß und die nötige Wartung der Schienenfahrzeuge bezogenen Nebenbedingung . Die Nebenbedingung umfasst bevorzugt ein oder mehrere zu erfüllende verschleiß- und wartungsbezogene Kriterien . Als Einsatzs zenario soll ein Plan verstanden werden, nach dem bestimmte Fahrzeuge einem Fahrplan gemäß gezielt auf bestimmten Strecken eingesetzt werden, um die erwähnte Nebenbedingung zu erfüllen . Beispielsweise kann ein solches Kriterium einen minimalen Wartungsaufwand in einem vorbestimmten Zeitintervall fordern . Auch kann der Einsatz der Schienenfahrzeuge an Wartungskapazitäten angepasst werden . Beispielsweise wird der Verschleiß der Schienenfahrzeuge so gesteuert , dass bei einem Minimum vorzuhaltender Schienenfahrzeuge und bei vorhandenen bzw . vorgegebenen Wartungskapazitäten immer ausreichend Wartungskapazitäten für die Schienenfahrzeuge zur Verfügung stehen, so dass es nicht zu Fahrplanaus fällen aufgrund von Wartungsstaus und Ähnlichem kommt .

Die erfindungsgemäße Schätzeinrichtung weist eine Datenbank zum Ermitteln und Abspeichern eines digitalen Zwillings einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs mit einem ak- tuellen Verschleißstatus und einem streckenabhängigen Verschleißprofil der technischen Komponente des Schienenfahrzeugs auf . Weiterhin umfasst die erfindungsgemäße Schätzeinrichtung eine Schätzeinheit zum Abschätzen des zukünftigen zeitabhängigen Verschleißverhaltens der technischen Komponente des Schienenfahrzeugs in Abhängigkeit von einem zukünftigen Fahrplan des Schienenfahrzeugs und auf Basis des digitalen Zwillings . Wie bereits erwähnt , umfasst der digitale Zwilling Informationen über einen aktuellen Verschleißstatus der technischen Komponente des Schienenfahrzeugs sowie Informationen über ein streckenabhängiges Verschleißprofil der technischen Komponente des Schienenfahrzeugs . Die erfindungsgemäße Schätzeinrichtung teilt die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Ermittlung eines zeitabhängigen Verschleißverhaltens einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs .

Die erfindungsgemäße Planungseinrichtung weist eine erfindungsgemäße Schätzeinrichtung zum Abschätzen eines Verschleißes einer Mehrzahl von zur Verfügung stehenden Schienenfahrzeugen für unterschiedliche Einsatzs zenarien der Schienenfahrzeuge zur Erfüllung eines vorbestimmten Fahrplans und eine Auswahleinheit zum Auswählen eines Einsatzs zenarios in Abhängigkeit von einer auf den Verschleiß und die nötige Wartung der Schienenfahrzeuge bezogenen Nebenbedingung auf . Die erfindungsgemäße Planungseinrichtung teilt die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Einsatzplanung von Schienenfahrzeugen .

Ein Großteil der zuvor genannten Komponenten der erfindungsgemäßen Schätzeinrichtung und Planungseinrichtung kann ganz oder teilweise in Form von Softwaremodulen in einem Prozessor eines entsprechenden Rechensystems realisiert werden, z . B . von einem Computer in einer Zentrale eines Verkehrsunternehmens oder in einem Bahnbetriebshof . Eine weitgehend softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil , dass auch schon bisher verwendete Rechensysteme auf einfache Weise durch ein Soft- ware-Update nachgerüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten . Insofern wird die Aufgabe auch durch ein entsprechendes Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm gelöst , welches direkt in ein Rechensystem ladbar ist , mit Programmabschnitten, um die Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Ermittlung eines zeitabhängigen Verschleißverhaltens einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs und des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Einsatzplanung von Schienenfahrzeugen, zumindest die durch einen Computer aus führbaren Schritte , insbesondere den Schritt zum Ermitteln und Abspeichern eines digitalen Zwillings , den Schritt zum Abschätzen des zukünftigen zeitabhängigen Verschleißverhaltens des Schienenfahrzeugs , den Schritt zum Abschätzen eines Verschleißes einer Mehrzahl von zur Verfügung stehenden Schienenfahrzeugen und den Schritt einer Auswahl eines Einsatzs zenarios in Abhängigkeit von einer auf den Verschleiß und die nötige Wartung der Schienenfahrzeuge bezogenen Nebenbedingung, aus zuführen, wenn das Programm in dem Rechensystem ausgeführt wird . Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computerprogramm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile , wie z . B . eine Dokumentation, und/oder zusätzliche Komponenten, auch Hardware-Komponenten, wie z . B . Hardware-Schlüssel ( Dongles etc . ) zur Nutzung der Software , umfassen .

Zum Transport zum Rechensystem bzw . zur Steuereinheit und/oder zur Speicherung an oder in dem Rechensystem bzw . der Steuereinheit kann ein computerlesbares Medium, z . B . ein Memorystick, eine Festplatte oder ein sonstiger transportabler oder fest eingebauter Datenträger dienen, auf welchem die von einem Rechensystem einlesbaren und aus führbaren Programmabschnitte des Computerprogramms gespeichert sind . Das Rechensystem kann z . B . hierzu einen oder mehrere zusammenarbeitende Mikroprozessoren oder dergleichen aufweisen .

Die abhängigen Ansprüche sowie die nachfolgende Beschreibung enthalten j eweils besonders vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung . Dabei können insbesondere die Ansprüche einer Anspruchskategorie auch analog zu den abhängigen Ansprüchen einer anderen Anspruchskategorie und deren Beschreibungsteilen weitergebildet sein . Zudem können im Rahmen der Erfindung die verschiedenen Merkmale unterschiedlicher Aus führungsbeispiele und Ansprüche auch zu neuen Aus führungsbeispielen kombiniert werden .

Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Ermittlung eines zeitabhängigen Verschleißverhaltens einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs umfasst die technische Komponente bevorzugt eine technische Komponente zur Energieübertragung . Dabei umfasst die Energieübertragung bevorzugt eine Übertragung von elektrischer Energie und/oder mechanischer Energie . Bei der Übertragung von Energie kommt es zu einer Viel zahl von Dissipationsphänomenen, wobei die Komponente oder die Komponenten zur Energieübertragung abgenutzt werden . Ebenfalls bevorzugt umfasst die technische Komponente eine Komponente , welche sich relativ zu einem Kontaktelement , welches vorzugsweise ruht , bewegt . Die Energieübertragung kann sowohl die Energieversorgung des Schienenfahrzeugs als auch einen Teil des Traktionsprozesses umfassen . Bei der Relativbewegung kommt es zu Reibungsef fekten, welche zu einer Abnutzung der technischen Komponente führen . Ganz besonders bevorzugt ist das Kontaktelement Teil der ruhenden Bahninfrastruktur, wobei sich die technische Komponente relativ zu dem Kontaktelement bewegt . Da der Verschleiß einer technischen Komponente bei einem direkten Kontakt mit der Infrastruktur in der Regel streckenabhängig ist , ist es besonders ef fektiv, das zukünftige zeitabhängige Verschleißverhalten einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs auf Basis eines streckenabhängigen Verschleißprofils , welches Teil eines digitalen Zwillings der technischen Komponente des Schienenfahrzeugs ist , und eines zukünftigen Fahrplans des Schienenfahrzeugs abzuschätzen .

Neben einer Energieübertragung an einer Schnittstelle zwischen dem Schienenfahrzeug und der Infrastruktur, wie zum Beispiel einer Oberleitung oder den befahrenen Gleisen, kann die technische Komponente auch Teil einer im Inneren des Schienenfahrzeugs installierten technischen Einrichtung zur elektrischen oder mechanischen Energieübertragung oder Energiewandlung sein . Auch bei einer inneren technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs kann eine streckenabhängig unterschiedliche Beanspruchung der technischen Komponente einen individuellen Einfluss auf das Ausmaß von deren Verschleiß haben .

Besonders bevorzugt umfasst die technische Komponente eine der folgenden Komponententypen :

- eine Schlei f leiste ,

- ein Radprofil .

Dabei umfasst der aktuelle Verschleißstatus für die Schlei fleiste bevorzugt Informationen hinsichtlich des aktuellen Abnützungs zustands bzw . Verschleißstatus der Schlei f leiste . Bevorzugt umfassen diese Informationen eine aktuelle Schlei fleistendicke .

Der aktuelle Verschleißstatus eines Radprofils umfasst vorzugsweise Informationen hinsichtlich des aktuellen Abnützungs zustands bzw . Verschleißstatus des Radprofils . Vorzugsweise umfassen diese Informationen quantitative Informationen hinsichtlich einer Abweichung des aktuellen Radprofils von einem Radprofil eines unbenutzten Rads eines Schienenfahrzeugs desselben Typs . Vorteilhaft kann die Wartung dieser besonders verschleißanfälligen technischen Komponenten optimiert werden und ein Einsatz von Schienenfahrzeugen auf einen aktuellen und prognosti zierten Verschleiß der einzelnen Schienenfahrzeuge abgestimmt und optimiert werden .

Wie bereits erwähnt , erfolgt die Abschätzung des zukünftigen verschleißabhängigen Verschleißverhaltens der technischen Komponente des Schienenfahrzeugs auf Basis des aktuellen Verschleißstatus und des streckenabhängigen Verschleißprofils des Schienenfahrzeugs , die j eweils Teil des abgespeicherten digitalen Zwillings sind . Vorteilhaft muss für die Verschleißprognose keine zusätzliche Untersuchung unternommen werden, sondern es genügt die aktuellen Statusdaten des digitalen Zwillings abzufragen .

Bevorzugt umfasst das Verschleißprofil eine digitale Schienennetzkarte , der ortsabhängige Attribute zugeordnet sind, welche das Verschleißprofil beeinflussen . Diese ortsabhängigen Attribute ermöglichen eine Erstellung einer „Verschleißkarte" , welche eine Prognose eines Verschleißes einer technischen Komponente in Abhängigkeit von der gewählten Fahrtroute des Schienenfahrzeugs zulässt . Ortsabhängige Attribute können zum Beispiel den Typ des verwendeten Bahnstromnetzes , den Abnützungsgrad der Oberleitung und eine ortsabhängige Steigung bzw . ein ortsabhängiges Gefälle umfassen . Eine digitale Schienennetzkarte ermöglicht es , Punkten oder Teilstrecken bzw . Streckenabschnitten Attribute , welche das Verschleißprofil beeinflussen, zuzuweisen . Digitale Karten können auf Kartenmaterial , zum Beispiel im Internet verfügbares detailliertes Kartenmaterial wie „Openrail" oder „OpenStreetMap" , welches j eweils Strecken als Graphen abbildet , basieren .

Dabei bildet die digitale Schienennetzkarte bevorzugt die Strecken als Graphen mit Kanten als Verbindung zwischen benachbarten Stationen, vorzugsweise Bahnhöfen, ab . Den Kanten des Graphen sind bevorzugt streckenabschnittsbezogene Verschleißprofilkomponenten zugeordnet . Vorteilhaft lässt sich für einen gegebenen Fahrplan durch eine Addition von Werten von streckenabschnittsbezogenen Verschleißprofilkomponenten unterschiedlicher Streckenabschnitte eine Gesamtabnützung berechnen .

Alternativ können auch Abnützungsmuster in Knoten eines Graphen abgespeichert werden, wenn eine technische Komponente nicht einer kontinuierlichen Abnützung, sondern einer diskret auf tretenden, „stoßweisen" Abnützung unterliegt . Eine solche instantane Abnützung erfolgt vorzugsweise durch eine tempo- rare Störung in der Infrastruktur, die eine stoßweise Abnützung zur Folge hat . Ein solcher Ef fekt kann zum Beispiel bei einem def ekten/abgef ahrenen Schienenstoß auf treten oder auch bei einer Absenkung von Schwellen . Auch eine abgenützte Oberleitung kann einen solchen Ef fekt erzeugen . Auch bei Tunnelein- und -aus fahrten erzeugte Druckunterschiede , die ungewollte Querkräfte erzeugen und damit eigene Muster der Abnützung erzeugen, können eine instantane Abnützung bewirken .

Die streckenabschnittsbezogene Verschleißprofilkomponente umfasst bevorzugt mindestens einen der folgenden Datentypen :

- eine Statistik über die Abnützung der technischen Komponente ,

- Wetterdaten,

- Fahrzeugdaten .

Anhand einer Statistik hinsichtlich der streckenabschnittsweise auf getretenen Abnützung der technischen Komponente lässt sich ein Erwartungswert für eine bei einer Erfüllung eines vorbestimmten Fahrplans auftretende Abnützung der technischen Komponente bilden .

Wetterdaten geben Auskunft über die aktuellen und zu erwartenden Wetterbedingungen bei einer Erfüllung eines Fahrplans . Diese Wetterbedingungen beeinflussen den Verschleiß einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs .

Ebenfalls beeinflussen Fahrzeugdaten bzw . fahrzeugspezi fische Daten den zu erwartenden Verschleiß einer technischen Komponente eines Schienenfahrzeugs . Beispielsweise ist der Verschleiß einer Schlei f leiste und eines Rads eines Schienenfahrzeugs von dem Gewicht des Schienenfahrzeugs abhängig . Typische fahrzeugspezi fische Eigenschaften umfassen den von einem Schienenfahrzeug verwendeten Pantographentyp .

Die Fahrzeugdaten umfassen bevorzugt mindestens einen der folgenden Datentypen : - Fahrzeugcharakteristiken,

- Missionsdaten,

- Wartungsdaten .

Die Fahrzeugcharakteristiken umfassen individuelle Eigenschaften eines Schienenfahrzeugs , beispielsweise eine Fahrzeugversion oder ein Fahrzeugtyp .

Missionsdaten betref fen alle den Verschleiß der technischen Komponenten beeinflussenden Daten, welche mit dem individuellen Fährbetrieb der einzelnen Schienenfahrzeuge Zusammenhängen . Missionsdaten umfassen insbesondere die befahrenen Fahrstrecken und deren Länge bzw . Beschaf fenheit .

Die Wartungsdaten umfassen den aktuellen Abnützungs zustand, vorzugsweise die Schlei fleistendicke oder Radrei fendicke und gegebenenfalls auch durchgeführte oder geplante Wartungsaktivitäten .

Die Art der befahrenen Fahrstrecken beeinflussen das Verschleißverhalten unterschiedlicher technischer Komponenten eines Schienenfahrzeugs . Beispielsweise verschleißen Räder oder Schlei f leisten auf Strecken mit erhöhter Steigung stärker als auf ebenen Strecken . Auch ist der Verschleiß von Schlei f leisten und Rädern bei erhöhter Geschwindigkeit stark erhöht . Der Verschleiß der Räder hängt auch von der Geometrie der Räder und der befahrenen Gleise ab .

Neben der direkten Abspeicherung statistischer Daten können auch funktionale Zusammenhänge zur Berechnung eines Verschleißes , entweder global oder für einzelne Streckenabschnitte , im digitalen Zwilling abgespeichert werden . Beispielsweise kann, wie bereits kurz erwähnt , eine Abnützung einer technischen Komponente als lineare oder nichtlineare Funktion einer Mehrzahl von Variablen und Parametern dargestellt werden . Derartige Parameter umfassen vorzugsweise die Länge eines Streckenabschnitts , die durchschnittliche Geschwindigkeit eines Schienenfahrzeugs auf der Strecke und speziell für eine Schlei f leiste die Stromdichte durch die Schlei fleiste .

Alternativ oder zusätzlich kann anstatt eines starren Modells für einen Verschleiß einer technischen Komponente in Abhängigkeit von den Verschleiß beeinflussenden Variablen und Parametern auch ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell ermittelt und abgespeichert werden . Typische Verfahren zur Erzeugung eines solchen Modells umfassen maschinelles Lernen . Bevorzugt wird ein solches Modell für eine Mehrzahl von Streckenabschnitten, besonders bevorzugt für j eden Streckenabschnitt eines Streckennetzes bzw . j ede Kante eines dem Streckennetz zugeordneten Graphen individuell trainiert . Hierzu werden sogenannte gelabelte Trainingsdaten verwendet , die sowohl bekannte Werte von Variablen und Parametern als Eingangsdaten als auch Verschleißwerte als Label aufweisen, die mit den im Training erzeugten Ergebnisdaten verglichen werden können . Vorteilhaft kann ein solches Modell sogar während einer Fahrt eines Schienenfahrzeugs nachtrainiert bzw . aktualisiert werden, wenn dabei oder danach Parameterwerte und Werte für Variablen und Verschleißwerte der technischen Komponenten gemessen werden, so dass eine erhöhte Genauigkeit und Aktualität des Modells erreicht wird . Dabei ist zu beachten, dass eine Abnützung einer technischen Komponente , beispielsweise eine Schlei f leiste oder ein Radrei fen, in der Regel kleiner aus fällt als die Messtoleranz von Messinstrumenten, welche für die Messung der Abnützung eingesetzt werden . Daher lässt sich die Abnützung erst nach einer Mehrzahl von Fahrten über einen Streckenabschnitt mit der erforderlichen Genauigkeit messen . Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell hat den Vorteil einer verbesserten Flexibilität und Skalierbarkeit , da das Modell an sich verändernde Bedingungen automatisch angepasst wird und im Gegensatz zu einer Ermittlung eines zu erwartenden Verschleißes auf Basis einer Statistik weniger Daten vorgehalten werden müssen . Ein solches Modell umfasst bevorzugt einen Regressor . Mit einem Regressor lässt sich ein funktioneller Zusammenhang anhand von statistischen Daten ermitteln .

Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Einsatzplanung umfasst die Nebenbedingung bevorzugt die maximalen Wartungskapazitäten für die Schienenfahrzeuge . Vorteilhaft kann durch Berücksichtigung der Wartungskapazitäten ein fahrplangemäßer Fährbetrieb aufrechterhalten werden .

Bevorzugt umfasst die Nebenbedingung einen minimalen Wartungsaufwand für die Schienenfahrzeuge . Vorteilhaft können Ressourcen zur Wartung der Schienenfahrzeuge eingespart werden .

Die Nebenbedingung umfasst ebenfalls bevorzugt eine Erfüllung des Fahrplans ohne Wartung . Bei dieser Variante soll es vermieden werden, dass Fahrzeuge zeitweise außer Betrieb genommen werden müssen, um sie zu warten . Diese Vorgehensweise kann sinnvoll sein, wenn sehr wenig Schienenfahrzeuge zur Verfügung stehen und wartungsbedingte Aus fall zeiten vermieden werden sollen .

Die Nebenbedingung kann auch eine Erfüllung des Fahrplans mit möglichst wenig Schienenfahrzeugen umfassen . Dabei sollten gleichzeitige Wartungsvorgänge an unterschiedlichen Fahrzeugen auf ein Minimum beschränkt werden, um möglichst viele Fahrzeuge gleichzeitig im Einsatz zu halten .

Bevorzugt erfolgt zur Erstellung des digitalen Zwillings eine automatisierte Ermittlung eines Ausmaßes eines Verschleißes der technischen Komponente . Vorteilhaft kann die Erstellung eines Abnützungs zwillings ohne Personalaufwand erfolgen .

Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren anhand von Aus führungsbeispielen noch einmal näher erläutert . Es zeigen : FIG 1 eine Graphendarstellung einer Zugverbindung, welche ein Verschleißverhalten einer Schlei f leiste eines Schienenfahrzeugs veranschaulicht ,

FIG 2 ein Schaubild, welches eine Abhängigkeit eines Verschleißverhaltens von einer Mehrzahl von Parametern veranschaulicht ,

FIG 3 ein Flussdiagramm, welches eine Abschätzung eines Verschleißverhaltens auf Basis eines KI-basierten Modells veranschaulicht ,

FIG 4 ein Flussdiagramm, welches ein Planungsverfahren gemäß einem Aus führungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht ,

FIG 5 eine schematische Darstellung einer Schätzeinrichtung gemäß einem Aus führungsbeispiel der Erfindung,

FIG 6 eine schematische Darstellung einer Planungseinrichtung gemäß einem Aus führungsbeispiel der Erfindung .

In FIG 1 ist eine Graphendarstellung 1 eines Ausschnitts einer digitalen Netzkarte mit einer Zugverbindung dargestellt . Die Graphendarstellung 1 veranschaulicht ein Verschleißverhalten einer Schlei f leiste eines Schienenfahrzeugs . Die Zugverbindung verläuft zwischen Berlin (Abkürzt mit B ) über Leipzig ( abgekürzt mit L ) , Nürnberg ( abkürzt mit N) nach München ( abgekürzt mit M) . An den Kanten des Graphen sind als streckenbezogene Verschleißprofilkomponenten VK Verschleißangaben V _BL , V _LN , V _NM , für Teilabschnitte zwischen den einzelnen Städten für eine Schlei f leiste eines Schienenfahrzeugs dargestellt bzw . angeordnet . Selbstverständlich kann eine solche Verschleißangabe auch Angaben zu dem Verschleiß einer Mehrzahl von Schlei f leisten von unterschiedlichen Schienenfahrzeugen umfassen . Die Verschleißangaben können auch eine Statistik eines Verschleißes einer Schlei f leiste für eine Mehrzahl von Schienenfahrzeugen umfassen . Weiterhin kann das Ab- nüt zungsprof il eine Abhängigkeit des Verschleißes von aktuellen Wetterdaten oder charakteristischen Fahrzeugdaten darstellen . Mithin lässt sich auf Basis der für j ede Kante des Graphen abgespeicherten statistischen Daten und gegebenenfalls auch funktionalen Zusammenhänge bei Kenntnis des Fahrzeugtyps und des vorhergesagten Wetters ein statistisch zu erwartender Verschleiß bzw . ein statistisch zu erwartendes Abnützungsprofil eines bestimmten Schienenfahrzeugs , welches eine vorbestimmte Strecke fahren soll , berechnen . I st die aktuelle Schlei fleistendicke einer Schlei f leiste eines bestimmten Schienenfahrzeugs bekannt , so kann anhand der vorgenannten Daten abgeschätzt werden, zu welchem Zeitpunkt das Schienenfahrzeug bei einem vorbestimmten Fahrplan gewartet werden muss . Die durch die in FIG 1 gezeigte Graphendarstellung 1 repräsentierte Datensammlung wird auch als digitaler Zwilling ZW oder als Abnützungs zwilling bezeichnet .

In FIG 2 ist ein Schaubild 200 gezeigt , welches eine modell- hafte Repräsentation bzw . eine nichtlineare Funktion einer Abnützung A ( in Mikrometern pm pro Kilometer km) in Abhängigkeit von Variablen und Parametern, wie zum Beispiel der Geschwindigkeit v ( in Kilometern km pro Stunde h) und der elektrischen Stromdichte J ( in Ampere A pro Quadrat Zentimetern cm ² ) durch die Schlei f leiste darstellt . Bei dieser Variante kann eine Vorausberechnung eines Verschleißes einer Zugfahrt auf einer vorbestimmten Schienenstrecke ermittelt werden, ohne direkt auf eine Datenbank mit einer umfangreichen Statistik zurückgrei fen zu müssen .

In FIG 3 ist ein Flussdiagramm 300 gezeigt , welches eine Abschätzung eines Verschleißverhaltens eines Pantographen auf Basis eines KI-basierten Modells veranschaulicht .

Bei dem Schritt 3 . 1 werden Daten hinsichtlich des Verschleißprofils A ( P ) eines Pantographentyps für j eden Abschnitt bzw . j ede Kante eines Graphen, der eine Streckenkarte repräsentiert , gesammelt . Dabei wird für j ede Kante ein bestimmter Pantographentyp festgelegt , j e nachdem, mit welchem Stromsystem die zugeordnete Strecke ausgerüstet ist . Wenn also auf einem Streckenabschnitt ein Pantograph eines ersten Pantogra- phentyps verwendet werden muss , ist es nicht sinnvoll , auch Werte für einen sich von dem ersten Pantographentyp technisch unterscheidenden zweiten Pantographentyp anzuzeigen . Ebenso ist für j eden Streckenabschnitt der Typ des Bahnstroms festgelegt , also , ob zum Beispiel DC ( Gleichstrom) oder AC (Wechselstrom) verwendet wird und mit welcher elektrischen Spannung, z . B . 1 , 5 kV, 3 kV, 16 , 7 kV oder 25 kV, das Bahnstromnetz in diesem Abschnitt betrieben wird . Allerdings können für eine längere geplante Strecke unterschiedliche Pantogra- phentypen und unterschiedliche Arten des Bahnstroms von ein und demselben Schienenfahrzeug genutzt werden . Weitere Parameter P, welche die Abnützung eines Pantographen beeinflussen, betref fen die Geschwindigkeit des Schienenfahrzeugs , Wetterdaten und das Zuggewicht . Das Zuggewicht beeinflusst die elektrische Stromdichte J des durch den Stromabnehmer fließenden elektrischen Stroms . Weiterhin hängt die Abnützung eines Pantographen von der Länge der Strecke und der elektrischen Stromdichte J durch die Schlei f leiste des Pantographen ab .

Anstatt die genannten Parameter und Verschleißwerte einfach abzuspeichern, wird bei dem in FIG 3 veranschaulichten Ausführungsbeispiel bei dem Schritt 3 . I I ein künstliches neuronales Netzwerk KN trainiert . Dabei werden die genannten Parameter P, wie zum Beispiel die elektrische Stromdichte J durch die Schlei f leiste , die Geschwindigkeit des Schienenfahrzeugs , der Pantographentyp, das Zuggewicht , Wetterdaten, die Länge der Strecke usw . als Eingangsdaten genutzt , die mit den gemessenen Ausgangsdaten, i . e . den zugeordneten Verschleißwerten des Verschleißprofils A ( P ) gelabelt sind . Das künstliche neuronale Netzwerk wird so trainiert , dass es auf Basis der Eingangsdaten die zugeordneten Ausgangsdaten ermittelt . Bei dem Schritt 3 . I I I wird das trainierte künstliche neuronale Netzwerk KN für eine Prognose eines zukünftigen Verschleißverhaltens W einer Schlei f leiste eines Pantographen eines Schienenfahrzeugs mit einem festgelegten Fahrplan FP eingesetzt .

In FIG 4 ist ein Flussdiagramm 400 gezeigt , welches ein Verfahren zur Einsatzplanung von Schienenfahrzeugen gemäß einem Aus führungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht .

Bei dem Schritt 4 . 1 wird das bereits in FIG 1 bis FIG 3 veranschaulichte Verfahren zum Abschätzen eines zukünftigen Verschleißverhaltens W einer Mehrzahl von zur Verfügung stehenden Schienenfahrzeugen für unterschiedliche Einsatzs zenarien der Schienenfahrzeuge zur Erfüllung eines vorbestimmten Fahrplans FP durchgeführt .

Bei dem Schritt 4 . I I erfolgt eine Auswahl eines Einsatzs zenarios ES in Abhängigkeit von einer auf den zukünftig zu erwartenden Verschleiß W und die nötige Wartung der Schienenfahrzeuge bezogenen Nebenbedingung NB . Eine solche Nebenbedingung kann zum Beispiel einen minimalen Wartungsaufwand für die Schienenfahrzeuge und eine Einhaltung des Fahrplans durch die Schienenfahrzeuge fordern .

In FIG 5 ist eine Schätzeinrichtung 50 gemäß einem Aus führungsbeispiel der Erfindung gezeigt . Die Schätzeinrichtung 50 umfasst eine Datenbank 51 zum Ermitteln und Abspeichern eines digitalen Zwillings ZW einer technischen Komponente . Der digitale Zwilling ZW umfasst einen aktuellen Verschleißstatus VS und ein streckenabhängiges Verschleißprofil V für eine technische Komponente , insbesondere eine Schlei f leiste , eines Schienenfahrzeugs .

Außerdem umfasst die Schätzeinrichtung 50 eine Schätzeinheit 52 zum Abschätzen des zukünftigen zeitabhängigen Verschleißverhaltens W des Schienenfahrzeugs in Abhängigkeit von einem zukünftigen Fahrplan FP des Schienenfahrzeugs , von dem aktuellen Verschleißstatus VS und von dem streckenabhängigen Verschleißprofil V des betref fenden Schienenfahrzeugs .

In FIG 6 ist eine Planungseinrichtung 60 gemäß einem Aus führungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht . Die Planungseinrichtung 60 umfasst die in FIG 5 gezeigte Schätzeinrichtung 50 . Teil der Planungseinrichtung 60 ist auch eine Auswahleinheit 61 zum Auswählen eines Einsatzs zenarios ES in Abhängigkeit von einer auf den Verschleiß und die nötige Wartung der zur Verfügung stehenden Schienenfahrzeuge bezogenen Nebenbedingung NB . Die Auswahleinheit 61 fragt von der Schätzeinrichtung 50 die digitalen Zwillinge ZW der einzelnen Schienenfahrzeuge eines zur Verfügung stehenden Fuhrparks FUP ab . Die digitalen Zwillinge ZW umfassen einen aktuellen Verschleißstatus VS von einer oder mehreren technischen Komponenten der einzelnen Schienenfahrzeuge des Fuhrparks FUP und das j eweilige Verschleißprofil V eines j eden Schienenfahrzeugs . Auf Basis der digitalen Zwillinge ZW der einzelnen Schienenfahrzeuge 1 des Fuhrparks FUP, eines Fahrplans FP und einer vorab festgelegten Nebenbedingung NB, welche neben der Hauptbedingung, dass kein Schienenfahrzeug über die Verschleißgrenze hinweg genutzt werden darf , ein weiteres Optimierungs ziel angibt , ermittelt die Auswahleinheit 61 einen Einsatzplan bzw . ein Einsatzs zenario ES für einen optimalen Einsatz des Fuhrparks FUP . Die Nebenbedingung NB kann zum Beispiel lauten, dass ein minimaler Wartungsaufwand entstehen soll .

Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den vorbeschriebenen Verfahren und Vorrichtungen lediglich um bevorzugte Aus führungsbeispiele der Erfindung handelt und dass die Erfindung vom Fachmann variiert werden kann, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen, soweit er durch die Ansprüche vorgegeben ist . Es wird der Vollständigkeit halber auch darauf hingewiesen, dass die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein" bzw . „eine" nicht ausschließt , dass die betref fenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließt der Begriff „Einheit" nicht aus, dass diese aus mehreren Komponenten besteht, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.