Problemstellung
Die Instandhaltung öffentlicher Verkehrsmittel, z.B. bei Bahn, Bussen oder Flugzeugen, hat einen hohen Einfluss auf ihre Verfügbarkeit und Sicherheit. Bislang werden planungsintensive Prozesse mit traditionellen Planungssystemen durchgeführt. Die Planungsergebnisse sind aus wirtschaftlicher Sicht teilweise nicht zufriedenstellend. Der Einsatz von KI kann zu beträchtlichen Verbesserungen bei der Planungsqualität sowie den Planungsergebnissen führen.
Projektziel
In D4M wird die Datenerzeugung und -verarbeitung für die Instandhaltung öffentlicher Verkehrsmittel beleuchtet. Ziel ist a) die Schaffung eines geeigneten Datenmodells auf Basis von Revisionsvorschriften und stochastischen Ergebnissen von Befunden, das auf realen Instandhaltungsbedarfen basiert. Darauf aufbauend sind b) KI-Algorithmen zu entwickeln, mit denen die Grobplanung der Instandhaltungsarbeiten für ein Werk auf Wochenbasis prognostiziert werden kann. Daran anschließend soll c) mit einem weiteren KI-Ansatz die konkrete Werksteuerung unterstützt werden.
Durchführung
In Phase 1 werden die Grundlagen – z.B. Abläufe, Datenverfügbarkeit und -qualität, Planungs- und Steuerungsebenen – für die Instandhaltung erarbeitet. Daran anschließend werden in Phase 2 die Grunddaten erzeugt, ein Datenbanksystem angelegt und das Datenmodell erarbeitet. In Phase 3 werden die KI-Algorithmen entwickelt und getestet. In Phase 4 erfolgt die Bewertung der Leistungsfähigkeit unter realen Betriebsbedingungen. In Phase 5 sollen die erzielten Forschungsergebnisse verwertet werden.
Verbundkoordinator | Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg, Lehrstuhl Produktionswirtschaft, Cottbus
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Projektvolumen (zum Bewilligungszeitpunkt) | 3.109.185,16 Euro (davon 71,67 % gefördert durch BMDV) |
Projektlaufzeit (zum Bewilligungszeitpunkt) | 07/2024 – 06/2027 |
Projektpartner |
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Ansprechpartner | Univ.-Prof. Ing. Dr. Herwig Winkler Lehrstuhl für Produktionswirtschaft BTU Cottbus - Senftenberg Tel.: +49 355 69 4120 winkler@b-tu.de |