Der digitale Wandel im Bahnsektor ist nicht länger ein Versprechen für die Zukunft, sondern greifbare Realität. Künstliche Intelligenz ist ein wichtiger Verbündeter bei der Verbesserung von Effizienz, Sicherheit und Fahrgastfreundlichkeit geworden. In diesem Blog erfahren Sie, wie wir bei Exceltic KI in realen Projekten der Bahnsignaltechnik einsetzen - mit messbaren Ergebnissen bei Kosteneinsparungen und Zeitersparnis.
Eisenbahnsignaltechnik und neue Technologien: eine starke Kombination
Der Einsatz von Signalsystemen im Eisenbahnverkehr ist für die Sicherheit, die Verkehrssteuerung und den ordnungsgemäßen Betrieb der Infrastrukturen unerlässlich. Die Konzeption, Validierung und Wartung dieser Systeme erfordert jedoch einen enormen technischen Aufwand, der traditionell manuell, zeitaufwändig und fehleranfällig ist. An dieser Stelle kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel.
Bei Exceltic erforschen wir seit Jahren, wie künstliche Intelligenz die verschiedenen Phasen des Lebenszyklus eines Signalsystems optimieren kann: von der ersten Planung bis zur endgültigen Validierung. Dank Sensorisierung, Big Data und maschinellem Lernen ist es bereits möglich, Aufgaben wie Planvergleiche, Logik- und Videovalidierung und sogar vorausschauende Wartungsanalysen zu automatisieren.
Häufige Anwendungsfälle: von der vorbeugenden Wartung bis zur Verkehrskontrolle
Eine der offensichtlichsten Anwendungen von KI im Eisenbahnsektor ist die Vorbeugende und vorausschauende Wartung. Dank der Sensorisierung von Zügen, Drehgestellen, Bremsen oder Schienen können intelligente Systeme den Verschleiß von Komponenten vorhersehen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Das spart nicht nur Kosten, sondern verhindert auch ungeplante Ausfälle.
Wenn die Sensoren beispielsweise feststellen, dass die Bremsscheiben in gutem Zustand sind, kann das System empfehlen, ihren Austauschzyklus zu verlängern und so unnötige Wartungsarbeiten zu vermeiden. Auf einer fortgeschritteneren Ebene kann das intelligente Fahrspuren können Schwingungen, Geräusche oder Temperaturen analysieren, um Knicken oder Rissen vorzubeugen.
Laut einer Studie von MärkteundMärkteDer Einsatz von KI in der Schieneninstandhaltung wächst um mehr als 10 % pro Jahr. Die fortschrittlichsten Lösungen kombinieren bereits physische Sensoren mit:
- Modelle von maschinelles Lernen trainiert auf historischen und Echtzeitdaten.
- Drohnen für automatische Inspektionen von Gleisen, Oberleitungen und Bauwerken.
- Künstliches Sehen zur Erkennung von Verschleiß oder Rissen.
Vorausschauende Wartungssysteme werden nicht nur durch physische Daten, sondern auch durch visuelle Verarbeitung und kontextbezogene Intelligenz unterstützt, wodurch die Lebensdauer von Schlüsselkomponenten verlängert und Ausfälle minimiert werden.
Intelligente Technologie für die Verkehrskontrolle und die Erfahrung der Reisenden
In dem Teil von Betrieb und VerkehrKI ermöglicht es, den Zugverkehr dynamisch zu steuern. Die Analyse von Bildern oder Sensoren in Bahnhöfen hilft bei der Vorhersage von Fahrgastströmen und der Anpassung der Zugfrequenz in Echtzeit. Sie verbessert auch die ReiseerlebnisDas Angebot reicht von virtuellen Assistenten, die Auskunft über die voraussichtliche Ankunftszeit geben, bis hin zu personalisierten touristischen Empfehlungen entlang der Strecke.
Exceltic Fallstudien: Validierungsautomatisierung und agile Entwicklung
In diesem Webinar stellen wir drei konkrete Anwendungen vor, bei denen wir bereits künstliche Intelligenz in realen Beschilderungsprojekten einsetzen: .
1. automatisierter Planvergleich
Bei einem Eisenbahnprojekt werden Hunderte von Zeichnungen überarbeitet. Diese Aufgabe, die in der Regel manuell erfolgt, kann Dutzende von Arbeitsstunden der Zeichner in Anspruch nehmen. Mit KI können wir automatisch Versionen von Plänen vergleichenWir können Änderungen, Unstimmigkeiten oder Fehler erkennen und in Sekundenschnelle Berichte erstellen. So bleibt den Technikern mehr Zeit für wertvollere Aufgaben.
2. automatische Generierung der synoptischen und Leitstellenelemente
Auf der Grundlage von validierten Zeichnungen haben wir ein System entwickelt, das erkennt und extrahiert automatisch die Signalelemente (Signale, Schaltkreise, Nadeln usw.) und stellt sie in der Leitstellensynoptik dar. Dadurch wird die Entwicklungszeit für Steuerungssoftware drastisch reduziert und der Entwicklungsprozess beschleunigt.
3) Bildverarbeitungsbasierte Videovalidierung
Unsere innovativste Lösung ist ein visuelles Validierungsinstrument das Screenshots von der Eisenbahnleitstelle analysiert. Anhand der Bilder erkennt das System sichtbare Elemente, liest Etiketten, erkennt Farben und Zustandsänderungen und prüft automatisch, ob die Ergebnisse korrekt sind während der Tests.
Dieses System ist auch in der Lage, Fehler zu erkennen, wie zum Beispiel:
- Alarme werden nicht angezeigt.
- Falsche Statusänderungen bei Signalen oder Schaltern.
- Farben, die nicht dem erwarteten logischen Zustand entsprechen.
- Fehlinterpretierte oder falsch angebrachte Etiketten.
Im letzten Jahr wurde die Verwendung von:
- OCR mit eingebetteten LLM-ModellenDie neue Software verbessert die Genauigkeit beim Lesen von technischen Etiketten in komplexen grafischen Umgebungen.
- Visuelle Rückverfolgbarkeitsalgorithmen, die eine automatische Validierung von Testsequenzen durch visuelle Ereignislogik ermöglichen.
- Verstärkungssysteme, die "lernen", ihre Genauigkeit bei wiederholten Validierungen im Laufe der Zeit zu verbessern.
Wenn beispielsweise ein Gleiswechsel simuliert wird, analysiert das System, ob sich die Farbe des Abschnitts entsprechend ändert, ob sich die Signale wie gewünscht verhalten und ob die Alarm- oder Ablehnungsmeldungen korrekt erscheinen. Dies geschieht sowohl zum Anfangszeitpunkt (T0) als auch nach einem Manöver, wobei Fehler erkannt und vollständige Validierungsberichte erstellt werden.
Abgleich zwischen Aufnahmen und Videografie: Qualitätssicherung
Neben der Validierung der Logik und des Bildes haben wir auch eine Vergleich zwischen den Originalplänen (PDF) und das erzeugte Videosynoptikum. Dies ermöglicht die Erkennung von Fehlern wie falsch platzierten Signalen, falschen Schaltkreisnamen oder fehlenden Elementen und gewährleistet die Konsistenz zwischen Entwurf und Umsetzung.
Dieser doppelte Ansatz - logisch und visuell - ermöglicht es, eine Validierung 100% automatischDas Verfahren ist so konzipiert, dass menschliche Fehler auf ein Minimum reduziert werden und der Aufwand in jeder Phase verringert wird.
Reale Auswirkungen: bis zu 42% Zeitersparnis
In einem realen Fall, der einen Bahnhof mit mehr als 2.600 zu validierende Bewegungenhaben wir diese Technologie mit hervorragenden Ergebnissen eingesetzt. Während die manuelle Validierung in jeder Schleife (Testzyklus) einen enormen Aufwand erforderte, ermöglichte unser automatisiertes System dies:
- Ersparnis von bis zu 42% in der Zeit Gesamtzahl der Tests.
- Vollständige Validierung jeder Schleife, einschließlich videografischer und logischer Elemente.
- Verringerung des Risikos menschlicher Fehler.
- Verbesserte Rückverfolgbarkeit und Konsistenz der Prüfberichte.
Darüber hinaus konzentrieren sich die Entwicklungsbemühungen auf die Schleife 1während die folgenden (Schleife 2, Schleife 3...) lediglich eine Überprüfung der festgestellten Nichtkonformitäten erfordern, was die Kosten weiter reduziert.
Globale Trends: interoperable und zertifizierbare KI
Parallel zu den technologischen Entwicklungen haben internationale Gremien damit begonnen, den Einsatz von KI in kritischen Umgebungen wie der Eisenbahnsignaltechnik zu standardisieren.
Die europäische Initiative Shift2Rail und andere rechtliche Rahmenbedingungen vorantreiben:
- Anforderungen für Interoperabilität zwischen KI-Systemen und herkömmlichen Eisenbahnplattformen.
- Protokolle zur Validierung automatisierter Entscheidungen unter Berücksichtigung der Sicherheitsintegritätsstufen (SIL).
- Verwendung von digitale Zwillinge Licht zur Fehlererkennung in frühen Entwurfsphasen.
Warum ist diese Innovation so wichtig?
Bei Projekten der Eisenbahnsignaltechnik sind die Fristen für die Inbetriebnahme oft unverrückbar. Etwaige Verzögerungen in früheren Phasen müssen bei der Prüfung ausgeglichen werden. Das ist der Grund, Verkürzung der Validierungszyklen ohne Qualitätseinbußen ist der Schlüssel zur Einhaltung von Zeitplänen und zur Verbesserung der Projektrentabilität, insbesondere bei stark umkämpften Ausschreibungen.
Unsere AI-Lösung ersetzt nicht das menschliche TeamSie verbessert sie und ermöglicht es ihr, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren, anstatt sich wiederholende Validierungen durchzuführen.
Wer sind wir bei Exceltic?
Exceltic ist ein Spanisches Beratungsunternehmen für privates Beteiligungskapital 100%gegründet im Jahr 2005. Wir haben mehr als 650 Fachleute und Büros in Madrid, Barcelona, Bilbao, Valencia und Valladolid. Wir arbeiten mit mehr als 150 Kunden in 45 Ländern zusammen, und im Jahr 2024 werden wir mehr als 150 Kunden in 45 Ländern haben. 38 Millionen Euro Jahresumsatz32%, von denen 32% der internationalen Tätigkeit entsprechen.
Im Eisenbahnsektor bieten wir Dienstleistungen in allen Phasen des Lebenszyklus an: Signaltechnik, RAMS, Wartung, Telekommunikation, Cybersicherheit, BIM, eingebettete Systeme, Software, FPGA-Hardware und mehr.
Unser Abteilung Eisenbahn-KI ist der Innovationsführer innerhalb der Gruppe mit Lösungen, die sich bereits in realen Projekten bewähren.
Möchten Sie mehr erfahren?
Wenn Sie mehr über unsere Entwicklungen erfahren möchten oder glauben, dass wir Ihnen helfen können, Ihre Bahnprozesse mit künstlicher Intelligenz zu optimieren, zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren. Wir bei Exceltic engagieren uns für Effizienz, Sicherheit und Innovation im Verkehr der Zukunft.
