DB Cargo AG hat in Europa über 4.200 Lokomotiven im Gebrauch, die derzeit nach einem festen Regelwerk gewartet werden. Trotzdem können Ausfälle nicht komplett vermieden werden. Eines der Hauptprobleme sind Motor-Totalschäden, verursacht durch Zentralschraubenbruch. Pro Schaden belaufen sich die Kosten auf ca. 200.000 €. Diese Kosten können vermieden werden, wenn frühzeitig das Ermüden der Zentralschraube erkannt wird und somit die Zerstörung des gesamten Motors vermieden wird. 

Bisherige analytische Verfahren hatten es nicht ermöglicht, frühzeitig Indikationen auf einen zukünftigen Schaden der Zentralschraube zu prognostizieren.

IS Predict hat ihre un-supvervised, self-learning PREDICTIVE INTELLIGENCE-Verfahren genutzt, um Anomalien aufzudecken, die zu dem Schaden führen. So konnten Ausfälle bis zu drei Wochen vor dem Eintreten verlässlich prognostiziert werden. Außerdem konnten die Ursachen erkannt werden: Aus den über 150 ermittelten Datenpunkten sind nur 8 für den Schaden verantwortlich. Diese Erkenntnisse bedeuten einerseits, dass die frühzeitigen Prognosen genug Zeit erlauben, die gefährdeten Lokomotiven aus dem Verkehr zu ziehen und zu reparieren, bevor der Motor einen Totalschaden erleidet. Andererseits können die mechanischen Ursachen und deren Konstellationen erkannt werden, die zu dem Schaden führen, so dass diese zukünftig vermieden werden.

Sehen Sie den interessanten Vortrag „Wenn die Lok leise flüstert- Un-supervised Machine Learning zur vorausschauenden Wartung von Britta Hilt, IS Predict, gehalten in Vertretung für Michael Fiebrig, Leiter Technical Mgmt. Components Locomotives, DB Cargo Rail AG, auf unserem Online-Zukunftsforum Daten. Hightech. Menschen.  am 09. März 2017.