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Gemeinsam mit Knorr-Bremse, dem Weltmarktführer für Bremssysteme sowie weiteren Systemen für Schienen- und Nutzfahrzeuge, entwickeln wir eine Azure basierte Lösung für die Nutzung von Zustandsdaten aus dem Zugbetrieb. Damit wird die Entwicklung sowie der Betrieb eines breiten Spektrums von Anwendungsfällen ermöglicht, angefangen von deskriptiver und diagnostischer Datenanalyse bis hin zur vorausschauenden Wartung.

Nachhaltige Mobilität

Die Erfindung der Eisenbahn liegt nun fast 200 Jahre zurück – und dennoch ist die Schiene heute mehr als je zuvor das Transportmittel der Zukunft, egal ob national oder international, ob Güter- oder Personenverkehr. Um jedoch dem wachsenden Trend der grünen Mobilität gerecht zu werden, muss die stark begrenzte Kapazität des Schienennetzes optimal genutzt werden. Die Digitalisierung ermöglicht es, bestehende Prozesse datenbasiert zu evaluieren und dadurch Ausfallzeiten zu reduzieren. Genau diese Ausnutzung von Betriebsdaten lässt sich im Kontext des gemeinsamen Projekts von Knorr-Bremse und grandcentrix realisieren.

Auf diesem Wege wird Einsparpotential aufgedeckt und die Grundlage für zukünftige Entwicklungen geschaffen.
1000+
Angeschlossene Assets
800k
Datenreihen pro Zug und Tag
1
Lösung

Zustandsbezogene Überwachung,
benutzerzentrierte Visualisierungen,
erweiterte Analytik

Damit Anwendungen wie Condition Monitoring und Predictive Maintenance zuverlässig ermöglicht werden können, ist eine belastbare Infrastruktur notwendig. Deshalb haben unsere Experten beim Aufsetzen der Azure Umgebung auf Terraform gesetzt. Die Umsetzung als Infrastructure as Code führt zu einem reproduzierbaren und schnellen Ausrollen aller Komponenten, was bei komplexen Systemen keine Selbstverständlichkeit ist. Darüber hinaus wird auch der Betrieb vereinfacht, da Störungen auf mehreren Strukturen korrigierbar werden und eine systematische Versionierung der Komponenten möglich ist.
Die Data Science Anwendungsfälle werden von Knorr-Bremse und grandcentrix direkt in der Cloud auf der bestehenden Datenbasis entwickelt. So ist der Schritt vom Prototyp hin zur produktiven Pipeline in kürzester Zeit zu erreichen.

Visualisierungen

Der erste Schritt in jedem neuen angebundenen Projekt ist eine systematische Untersuchung der Datenqualität, bei der grandcentrix maßgeblich unterstützt. Darüber hinaus wird Systemingenieuren ermöglicht, die Rohdaten mit verschiedenen Tools visualisieren. Auf diesem Weg wird eine erste – nicht code-basierte – Näherung an die Daten sichergestellt. Neben dem Zugbetrieb ist dies vor allem auch für Daten aus Testständen von großem Interesse, um festzustellen, was aus welchem Grund passiert ist.

Skalierung

Um eine ideale Skalierung der Performance zu gewährleisten, stellt grandcentrix das technologische Fundament der Lösung auf Technologien wie Databricks und Apache Spark, die bereit für sehr große Datenmengen sind. Knorr-Bremse ist damit optimal für die Zukunft mit Big Data gewappnet.

Technische Highlights

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Databricks
Umgebung zur Entwicklung und zum kontinuierlichen Ausführen von Data Science Anwendungen.
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Terraform
Speziell entwickelte Terraform Module, die z. B. schnelles Deployment parametrisierbarer Pipelines ermöglichen.
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Data Lakehouse
Die umgesetzte Datenarchitektur verbindet die Vorteile von Data Lake und Data Warehouse Datenstrukturen.
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Apache Spark
Ermöglicht effiziente und parallele Verarbeitung großer Datenmengen.

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