LRVTwin: Ein digitaler Stadtbahnzwilling

Kann eine digitalisierte Straßenbahnflotte die Attraktivität des ÖPNV steigern?

FORSCHUNG: Die Steigerung der ÖPNV-Nutzung ist ein Baustein der angestrebten Mobilitätswende. Attraktiver Nahverkehr basiert auf zuverlässigen Fahrzeugen, wie Straßenbahnen. Stichprobenartige Erhebungen zum Zustand von Bahn und Strecke sowie fristgebundene Wartungen führen zu ungenauen Informationen und verursachen erhebliche Kosten. Würde man diese Informationen mit Standardsensoren, die in jeder Bahn verfügbar sind, automatisch erfassen und diese Datenmengen mittels Maschinellem Lernen verarbeiten, ermöglichte dies einen zielgerichteten Flotteneinsatz und reduzierte Folgekosten bei der Instandhaltung.

Im Rahmen des Projekts »LRVTwin« soll ein Best-Practice-Beispiel einer digitalisierten Straßenbahnflotte mit höherer Verfügbarkeit und optimierter Instandhaltung entstehen. An 20 Straßenbahnen in Dresden und Leipzig sowie einer speziell ausgestatteten Messstraßenbahn in Leipzig ermitteln Sensoren die benötigten Daten. Für deren Auswertung werden geeignete Korrelationsmethoden und Analyseverfahren entwickelt. Die Erkenntnisse zu Bahn- und Streckenzustand werden anschließend visualisiert.

Innerhalb des Projekts untersucht das Fraunhofer IKTS Schädigungsmechanismen an Stromrichtern. Die erhobenen Daten werden analysiert und in ein datengetriebenes Modell zur Vorhersage von Ausfällen übersetzt. Parallel werden Lebensdauermodelle über beschleunigte Alterung im Labor erstellt. Auf Grundlage der analytischen Zusammenhänge und der numerischen Ansätze in physikalischen Modellen zu Schädigungs- und Verschleißereignissen lässt sich die Genauigkeit des datengetriebenen Modells erhöhen. Dieses kann dann zur Optimierung der Wartungsplanung eingesetzt werden. Die dadurch reduzierten Kosten können an den Kunden weitergegeben werden, was im Zusammenspiel mit der verbesserten Verfügbarkeit die Attraktivität des ÖPNV steigert.

Bahn- und Netzzustand liegen zum Abschluss des Projekts digital vor und werden von der Einzelbahn auf eine digitale Flotte erweitert. Perspektivisch sollen diese Modelle auch für Flotten in weiteren Städten zum Einsatz kommen.

Bisherige Ergebnisse:

• Umfangreich mit Sensorik ausgestattete Messstraßenbahn fährt im Leipziger Regelbetrieb und liefert stetig Daten.

Projektzeitraum: Januar 2022 – Dezember 2024

Projektpartner: Technische Universität Dresden, Institut für Festkörpermechanik (IFKM) und Institut für Leichtbau und Kunststofftechnik (ILK), Leipziger Verkehrsbetriebe GmbH, Dresdner Verkehrsbetriebe AG, IFTEC GmbH & Co. KG, Robotron Datenbank-Software GmbH, SDS Schwingungs Diagnose Service GmbH, Leichtbau-Zentrum Sachsen GmbH, Estino GmbH

Förderträger: TÜV Rheinland Consulting GmbH

Finanzierung: Mobilitätsfond (mFUND) des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV)