Pressemitteilung: KI-basierte Analyse von Schienenprüfdaten für eine optimierte Instandhaltungsplanung (Artificial Intelligence For Rail Inspection, AIFRI)
KI-basierte Analyse von Schienenprüfdaten Im Rahmen der Forschungsinitiative mFUND des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV) soll ein IT-Werkzeug zur Instandhaltung der Schieneninfrastruktur entwickelt werden, mit dem die aus Prüffahrten erhobenen Daten durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) effizient genutzt werden können. Im Praxistest wird dieses IT-Werkzeug auf Strecken des Deutschen Zentrums für Schienenverkehrsforschung (DZSF) - dem Offenen Digitalen Testfeld - im Lausitzer Braunkohlerevier erprobt und bewertet. Die Instandhaltung der Schieneninfrastruktur erfolgt bisher zumeist nach präventiven Konzepten: Die Daten aus regelmäßig stattfindenden Inspektionsfahrten werden nur teilweise automatisiert ausgewertet und lassen nur vereinzelt genaue Rückschlüsse auf die tatsächlichen Fehlerbilder und deren Ausmaße zu. KI soll künftig den gesamten Prozess unterstützen. Damit legt das Projekt die Grundlage für eine prädiktive, d. h. vorausschauende Instandhaltung und erhöht die Verfügbarkeit der Schieneninfrastruktur bei gesenkten Lebenszykluskosten. Projektvolumen: 2,416 Mio. € (davon 235.000 € DZSF) Projektlaufzeit: 12/2021 – 05/2025 (42 Monate) (....)
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Quelle: Deutsches Zentrum für Schienenverkehrsforschung
Stichwörter: Deutsches Zentrum für Schienenverkehrsforschung, KI-basierte Analyse von Schienenprüfdaten, mFUND, Ausgangslage, Projektziele, Konsortium, • DB Netz AG, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM), ZEDAS GmbH, TU Berlin, Institut für Bauingenieurwesen, Vrana GmbH
