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Big Data - Basis prädiktiver Instandhaltung von Schienenfahrzeugen

In der März Ausgabe der Fachzeitschrift ZEVrail ist ein Fachartikel von Dr.-Ing. Lars Schnieder und Dr.-Ing. Ulrich Bock erschienen.

"Ziel des Asset Managements in Eisenbahnverkehrsunternehmen ist unter anderem eine Werterhaltung und eine Reduzierung von Assetausfallzeiten über den gesamten Lebenszyklus eines Schienenfahrzeugs. Die Digitalisierung eröffnet Potenziale durch die Weiterentwicklung der Instandhaltungsstrategie zu einer prädiktiven Instandhaltung. Dieser Beitrag stellt ein strukturiertes Vorgehen zur Einführung innovativer Instandhaltungskonzepte in Bestandsflotten von Eisenbahnunternehmen vor. Auf der Basis einer leistungsfähigen IT-Systemarchitektur gelingt eine effiziente Analyse von Massendaten, welche konkrete Handlungsempfehlungen für die Optimierung der Instandhaltung liefert."

Sie haben Fragen zu den Grundlagen der vorausschauenden Instandhaltung von Schienenfahrzeugen oder der prädiktiven Instandhaltung im Allgemeinen? Treten Sie gerne mit Dr.-Ing. Lars Schnieder oder Dr.-Ing. Ulrich Bock in Kontakt, um mehr dazu zu erfahren oder lassen Sie sich aktuelle Projekte zur vorausschauenden Instandhaltung präsentieren.

Um Zugang zu dem gesamten Artikel zu erhalten, senden Sie uns gerne eine E-Mail mit Nennung des Titels an pr(at)ese.de.