Von reaktiv zu vorausschauend: Predictive Maintenance mit Sensor-KI

KI-gestützte Predictive Maintenance für Schienennetze

Executive Summary

Ein dediziertes Remote-Team aus Software-, Daten- und QA-Spezialist:innen arbeitete als Erweiterung einer Rail-Tech-Organisation, um Zuverlässigkeit mit KI zu steigern. Multisensorik aus Fahrzeugen und Streckeninfrastruktur wurde aufgenommen, Normalverhalten gelernt, Abweichungen markiert und Health Scores samt Vorwarnzeiten je Komponente bereitgestellt. Ergebnis: zustandsbasierte Eingriffe, weniger unnötige Wartung und planbare Eingriffe.

Problem

Bahnbetriebe erzeugen enorme Telemetriemengen – etwa von Bremsen, Lagern, Fahrwerken, Antrieben, Türen, Klimasystemen und streckenseitiger Technik. Ausfälle sind teuer und störungsanfällig, präventive Intervalle führen jedoch oft zu Überwartung. Gefordert war die Umwandlung heterogener, rauschbehafteter Signale in verlässliche Frühwarnungen, die in bestehende Wartungsabläufe integrierbar sind und in großem Maßstab stabil funktionieren.

Lösung

Das Produkt- und AI-Engineering-Team implementierte eine Ende-zu-Ende-Pipeline: Streaming-Ingestion für Sensor- und Ereignisdaten; Feature-Engineering für Vibrationen, Temperaturen, Ströme und Haltemuster; Modell-Ensembles für Anomalieerkennung und Abschätzung der Restnutzungsdauer; sowie eine Alerting-Schicht, die Risiken nach Dringlichkeit und Betriebswirkung priorisiert. Ein Registry-gestützter Modellbetrieb, CI/CD und Canary-Releases sicherten Verfügbarkeit; Dashboards und Alarme gaben Instandhaltung und Planung klare, umsetzbare Sichten. QA-Automatisierung und synthetische Datenprüfungen stabilisierten Updates; Feedback aus dem Feld verbesserte die Präzision fortlaufend.

Outcome

Der Betrieb wechselte von reaktiver Behebung zu zustandsbasierten Maßnahmen. Health Scores und Vorwarnungen lenkten Eingriffe zu den richtigen Assets zum richtigen Zeitpunkt, während unnötige Arbeiten sanken. Das Embedded-Team-Modell beschleunigte die Lieferung, ohne den Tagesbetrieb zu stören – und schuf ein wiederholbares Muster für weitere Assets und Strecken.

Was Sie von einer Zusammenarbeit mit Dreamloop Studio erwarten können

Die Produkt- und AI-Teams von Dreamloop Studio setzen Predictive Maintenance um, die im Feld besteht. Erwartbar sind sauberes Data Engineering, interpretierbare Modelle und Workflows mit Human-in-the-Loop, die Crews schnell annehmen. Ergebnis ist ein zuverlässigeres Netz – und eine Instandhaltung, die sich an Evidenz statt an Bauchgefühl orientiert.