Problemstellung

Eine automatisierte Schaderkennung auf Basis von KI und Bildverarbeitung bietet das Potenzial, Wartungsprozesse im Schienenverkehr effizienter und verlässlicher zu gestalten. Dies trägt zur Erhöhung von Sicherheit und Auslastung im Verkehrssystem Schiene bei.

Im Projekt ESPEK stand die kamerabasierte Erfassung von Schäden an Personenwaggons in Vorbeifahrt im Fokus. Sicherheitsrelevante Bauteile, insbesondere an Drehgestellen, wurden systematisch hinsichtlich ihrer Eignung für eine automatisierte Zustandsbewertung analysiert. Darauf aufbauend entstanden praxistaugliche, datenbasierte, KI-gestützte Lösungen für eine menschenzentrierte Automation von Inspektionsprozessen.

Ergebnisse und Wirkungen

Im Projekt ESPEK wurden technische Verfahren zur automatisierten Schaderkennung sowie digitale Konzepte für die Mensch-Maschine-Interaktion in Inspektionssystemen entwickelt und erfolgreich validiert. Das Projekt belegt das erhebliche Potenzial KI-gestützter Bildverarbeitung zur Effizienzsteigerung und Fehlerreduktion in der Fahrzeuginstandhaltung. Die im Projekt entwickelten Methoden schaffen die Grundlage für Integration, Skalierung und industrielle Anwendung.

Beim Praxispartner RWS wurde auf Grundlage der Projektergebnisse bereits eine Wartungsdrohne realisiert; die Digitalisierung der Wartungsabläufe wird anwendungsbezogen vorangetrieben. Automatisierung und Fernsteuerbarkeit ermöglichen perspektivisch deutliche Kostensenkungen, verkürzte Inspektionszeiten und eine optimierte Ressourcennutzung. Die automatisierte Zustandsklassifikation erhöht die Zuverlässigkeit und Sicherheit schienengebundener Verkehrssysteme. Die Entwicklung hin zu adaptiven, universell einsetzbaren Wartungssystemen für künftige Mobilitätsanforderungen wird an der TH Wildau weiter vorangetrieben.