Das auf Business Intelligence (BI), Data Warehousing, Data Science und Big Data fokussierte IT-Beratungshaus IT-Logix hat bei Bernmobil die Erstellung von Auswertungen des täglich gemessenen Verschleisses der Radreifen der Trams automatisiert. Um die Kontrolle der Daten zu erleichtern, habe man darüber hinaus Regeln für Toleranzgrenzen implementiert, sodass automatisch Alarm ausgelöst werde, wenn Handlungsbedarf bestehe, teilt IT-Logix via Aussendung mit.
Fehleranfällige manuelle Auswertungsschritte, respektive die aufwändige Rad-für-Rad-Kurveninterpretation, sollen mit der neuen Lösung komplett entfallen. "Der Arbeitsaufwand für die Rollmaterialinstandhaltung wurde extrem reduziert", erläutert dazu Michael Aufdenblatten, Projektleiter Tram bei Bernmobil. "Die neuen übersichtlichen Darstellungen erlauben Informationen zu den letzten vier verwendeten Radreifensätzen auf einen Blick – ein Novum", wie er weiters betont. Mit Algorithmen würden jetzt automatisch Fälle identifiziert und die technischen Mitarbeitenden benachrichtigt, sodass diese gezielt den Zustand prüfen und Wartungsprozesse einleiten könnten.
Hingergrund dazu ist, dass in der Vergangenheit einmal monatlich die Daten manuell exportiert werden mussten, um über den Zustand der Reifen Bescheid zu wissen, und dies musste in einem rund 900-seitigen Bericht grafisch dargestellt werden. Der Bericht diente den Infos zufolge als Grundlage für die Überwachung des Zustands der Radreifen. Die Interpretation habe jedoch viel Erfahrungswissen und ein ausgeprägtes Verständnis für die betrieblichen Zusammenhänge erfordert. Denn es mussten bei jeder Prüfung hunderte Abnutzungskurven von einzelnen Radreifen visuell interpretiert werden. Es gehe bei der Kontrolle darum, anhand von Auffälligkeiten bei den Abnutzungskurven zu entscheiden, ob die Reifen adjustiert oder ausgetauscht werden müssten. Der neue vollautomatisierte Bericht in Microsoft Power BI enthalte noch ganze drei Seiten. Neben Microsoft Power BI Service kommen Microsoft Azure Blob Storage, Microsoft Azure SQL Datenbank, Microsoft Azure Data Factory, Microsoft Azure Machine Learning sowie als Programmiersprache Python zum Einsatz.
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