Aspekte einer datengetriebenen, zustandsabhängigen Instandhaltung: (Teil 1) Informative Merkmalsextraktion als Basis einer zuverlässigen Zustandsdiagnose

Abstract

Die gestiegenen und zum Teil konfliktären Anforderungen an die Eisenbahninfrastrukturbetreiber bezüglich Wirtschaftlichkeit und Verfügbarkeit haben unter anderem zu einem Umdenken im Instandhaltungsmanagement geführt. Es wurde erkannt, dass die zustandsabhängige präventive Instandhaltung einen wichtigen Beitrag leisten kann, den Verkehrsträger Schiene wettbewerbsfähiger zu gestalten. Generell spiegelt die wachsende Anzahl von Fachbeiträgen und Forschungsprojekten zum Thema der zustandsabhängigen präventiven Instandhaltung in den unterschiedlichsten Anwendungsfeldern das aktuelle hohe Interesse der Forschung hierzu wider. Die gestiegene Menge am Markt verfügbarer Diagnosesysteme verdeutlicht darüber hinaus die wirtschaftliche Relevanz des Themas. Das Institut für Verkehrssystemtechnik des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. hat es sich in diesem Kontext zur Aufgabe gemacht, bahnspezifische Zustandsdiagnosemethoden weiterzuentwickeln und diese als Innovationsbegleiter von Infrastrukturbetreibern in die Praxis mit zu überführen. Der vorliegende Beitrag soll einen aktuellen Einblick über das grundsätzliche Vorgehen, auftretende Probleme und verschiedene Lösungsansätze geben. Der Schwerpunkt liegt dabei insbesondere auf die Merkmalsextraktion als zentrale Komponente der zustandsabhängigen präventiven Instandhaltung