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DIGITALE BAHN
Die Umsetzung der Digitalisierung durch das Eisenbahnsystem ist ein Schlüsselelement, das die Entwicklung der anderen oben beschriebenen Trends ermöglicht und auch die Möglichkeit eröffnet, neue digitale Dienstleistungen und Unternehmen zu schaffen.
CAF führt technologische Entwicklungen durch, die darauf abzielen, die Quantität und Qualität der gesammelten Daten zu verbessern, neue Kommunikationsmittel zu implementieren und Algorithmen zu entwickeln, die die physische Modellierung von Komponenten mit fortschrittlicher Datenanalyse unter Verwendung künstlicher Intelligenz verbinden, um “digitale Zwillinge” des Zuges zu erzeugen.
SENSOREN UND DATENERFASSUNG
Der Entwurf einer modularen Architektur, bestehend aus einem Sensor- und Bildverarbeitungsnetzwerk, das sich sowohl außerhalb als auch innerhalb des Zuges befindet, ermöglicht die Integration von Bildverarbeitungs- und Bilderkennungsalgorithmen.
Dazu wird ein zuverlässiges System der Umgebungswahrnehmung verwendet, das die Daten der Sensoren und des künstlichen Sehens zusammenführt.
Eine adäquate Auswahl an in die Hauptfahrzeugsysteme integrierten Sensoren, kombiniert mit den im Zugbeeinflussungssystem generierten Informationen und deren anschließender Erfassung, Vorverarbeitung und Übertragung von Daten, macht die Daten bereit für die Speicherung und spätere Verwendung in mehreren Anwendungen mit Big Technologien.
BIG DATA UND CLOUD-COMPUTING
Die weit verbreitete Digitalisierung erzeugt eine wachsende Menge an Daten.
Dank der Big-Data-Technologien ist es möglich, die Verwaltung, Übertragung, Verarbeitung und Speicherung von Daten so wirtschaftlich und effizient wie möglich zu gestalten.
Diese Zunahme des Datenvolumens erfordert eine angemessene Dimensionierung des Bedarfs, der durch die zu verwaltenden Bestände entsteht. Dafür sind flexible und an die Bedürfnisse anpassbare Systeme erforderlich. Die Nutzung der Cloud sowohl für die Datenspeicherung als auch für die Datenverarbeitung ermöglicht angemessene, effiziente und wettbewerbsfähige Lösungen, die auf der Kenntnis der verschiedenen auf dem Markt verfügbaren Produkte, Systeme, Technologien und Werkzeuge beruhen.
KOMMUNIKATION
La digitalización requiere conectar la fuente de datos con la infraestructura de almacenamiento. Tecnologías como el 5G abren nuevas puertas que permitirán soluciones técnicas y arquitecturas hasta ahora inviables.
Disponer de activos conectados hace que los sistemas inteligentes estén más expuestos, por lo que no se debe descuidar la implantación de una gestión integral de la ciberseguridad aplicada en toda la cadena de valor:
- Diseño del SW y HW que controla y monitoriza los sistemas.
- Herramientas de configuración y gestión de activos.
- Sistemas de comunicaciones utilizados para integrar las nuevas funcionalidades en los sistemas.
- Big Data, Analytics, Sistemas de acceso a los datos para su explotación.
CYBERSICHERHEIT
Die Digitalisierung bringt erhebliche Vorteile für die betriebliche Effizienz im Verkehr; Verfügbarkeit, Kapazität, Pünktlichkeit und Wartungsfähigkeit sowie eine bessere Erfahrung und mehr Komfort für die Fahrgäste mit sich. Doch zwangsläufig macht sie uns auch anfälliger gegenüber Cyberattacken.
Der Ansatz für Cybersicherheit muss einen umfassenden Schutz zur Abwehr von Cyberattacken bieten. Gleichzeitig müssen Verkehrsunternehmen gewährleisten, dass sie zur Erfüllung der Compliance-Verpflichtungen bereit sind.
ERWEITERTE DATENANALYSE UND KI
Physikalische Modellierung, fortschrittliche Signalanalyse, Expertenwissen und ML/KI-Techniken werden kombiniert, um komplexe Probleme in vielen verschiedenen Bereichen zu lösen:
- Systeme zur Überwachung des Betriebszustands für die zustandsorientierte Instandhaltung.
- Energieoptimierung.
- Verschleiß der Federungen
- Traktionsstrategien.
- Konstruktion auf der Grundlage realer Anforderungen.
Eine optimale Problemlösung ist nur mit einem ganzheitlichen Ansatz unter Verwendung aller verfügbaren Informationen und Techniken möglich.
Der „digitale Zwilling“ der relevanten Teilsysteme ist ein anschauliches Beispiel. Die Kombination aus physikalischer Modellierung und datenwissenschaftlichen Techniken ermöglicht die Erzeugung eines “Zwillings” des realen Systems, wodurch Folgendes möglich wird
- Optimierung des aktuellen Verhaltens.
- Verbesserung künftiger Entwürfe.
- Erkennung von Systemfehlfunktionen durch Vergleich des tatsächlichen Verhaltens mit dem erwarteten Verhalten des intakten Zwillings.