Pilotprojekt Digitale Zwillinge

Der moderne Bahnbetrieb steht heute vor einer Vielzahl komplexer Herausforderungen: Eine alternde Infrastruktur, eine steigende Nachfrage und der immer dringlichere Bedarf an höherer Effizienz prägen den Alltag. Besonders problematisch ist, dass ein unkoordiniertes Asset-Management diese Herausforderungen weiter verschärft. Es führt zu betrieblicher Ineffizienz, höheren Wartungskosten und häufigen Systemstörungen.

Eine vielversprechende Lösung bieten digitale Zwillinge, die die Betriebsabläufe der Bahn strukturiert und präzise abbilden. Sie ermöglichen es, die genannten Probleme gezielt anzugehen. Ein Blick auf die verschiedenen Instandhaltungsstrategien zeigt deutlich, dass die vorausschauende Instandhaltung der innovativste und effektivste Ansatz ist. Sie wird durch digitale Zwillinge unterstützt und ermöglicht es, potenzielle Ausfälle schon vor ihrem Auftreten zu erkennen. Dadurch können Ausfallzeiten erheblich reduziert und unnötige Reparaturen vermieden werden. Digitale Zwillinge nutzen Daten aus Sensoren, Wartungshistorien und Analysen, um die Ressourcensteuerung präzise vorherzusagen. Das Resultat sind weniger Störungen und eine deutlich längere Lebensdauer der Infrastruktur. 

In Kolumbien liefert die DB Engineering & Consulting mit einem Pilotprojekt im ersten U-Bahn-System des Landes, das seit 25 Jahren in Betrieb ist, ein herausragendes Beispiel für den Erfolg dieses Ansatzes. Zwischen November 2023 und April 2024 arbeiteten wir hier an der Implementierung digitaler Zwillinge. Der Projektstart erfolgte mit einer detaillierten Abstimmung der Ziele und Strategien sowie umfassendem Wissenstransfer und Schulungen. Außerdem wurde das Projekt phasenweise angelegt, beginnend mit der Bewertung bestehender Daten, um den Bedarf an zusätzlichen Erhebungen oder Wartungsinformationen zu ermitteln. Ein besonders gut dokumentiertes U-Bahn-Unterwerk wurde als Pilotstandort ausgewählt. Drei zentrale Aspekte standen dabei im Fokus: die Analyse der verfügbaren Betriebs- und Wartungsdaten, die Festlegung des passenden Detaillierungsgrades und der Informationsgenauigkeit für die Building Information Modeling Strategie sowie die Definition der gewünschten Ergebnisse.    

Darüber hinaus waren die bestehenden Wartungsprozesse von Ineffizienzen geprägt, die nun durch die Integration der digitalen Zwillinge behoben werden sollten. Hierfür wurden Vor-Ort-Scans und Fotos erstellt sowie eine Punktwolke zur Entwicklung eines BIM-Modells angefertigt. Dieses Modell wurde mit Autodesk Tandem integriert und mit SAP synchronisiert, um einen nahtlosen Echtzeit-Datenaustausch und die Erfassung von IoT-Daten zu ermöglichen. Des Weiteren fand eine enge Zusammenarbeit mit den Projektbeteiligten statt, um sämtliche Unterlagen zu Architektur, elektrischen Systemen und Wartungsanforderungen zu sammeln.

Nach der Implementierung der digitalen Zwillinge konnten die Wartungsprozesse signifikant optimiert werden. Durch die Integration von Echtzeitdaten können Asset-Manager nun schneller und fundierter Entscheidungen treffen, die Kommunikation wird verbessert und Wartungsaufgaben lassen sich effektiver koordinieren. Die vorausschauende Wartung, unterstützt durch digitale Zwillinge, stellt einen zukunftsweisenden Ansatz dar, der nicht nur Kosten und Ausfallzeiten reduziert, sondern auch den Weg für ein effizienteres und zuverlässigeres Bahnsystem ebnet. 

Projektdaten

• Pilotprojekt: Erstes U-Bahn-System Kolumbiens 
• Projektphasen 
  • Strategie und Pilotbewertung  
  • Verstehen des bestehenden Managementprozesses 
  • Datenerhebung 
  • Modellbildung 
  • Verbindung und Integration 

Leistungsumfang

• Sensibilisierung und Wissenstransfer  
  • Schulungen von BIM-Grundlagen und digitaler Zwillinge  
• Einführung eines BIM-Pilotprojekts für das Asset-Management 
  • Definition kritischer Assets 
  • BIM-Strategie für die Entwicklung des Asset-Managements 
• Erstellen digitaler Zwillinge 
  • Datenerfassung als Punktwolke 
  • BIM-Modellierung: Scan to BIM 
  • Datenverbindung durch interaktive Anzeige (Autodesk Tandem, SAP, IoT)