TY  - RPRT
T1  - Predictive Maintenance: Vorhersage von Stromrichterausfällen bei Güterzügen
A1  - Schmidt, Dennis
Y1  - 2017
T2  - TU Darmstadt
N2  - Die DB Cargo verfolgt im Rahmen des „Techlok“-Projektes das Ziel, ein Predictive Maintenance
System für ihre Flotte zu entwickeln und kooperiert hierzu mit der Technischen Universität
Darmstadt. Als Teil dieser Kooperation untersucht die vorliegende Masterarbeit die Vorhersage
von Stromrichterausfällen bei Lokomotiven der Baureihe 185. Hierzu wurde von Kauschke et
al. (2016) bereits ein erster Prototyp entwickelt. Die Masterarbeit baut auf diesem auf und
untersucht im Rahmen der ersten Forschungsfrage, ob es möglich ist, die Vorhersagequalität
durch alternative Ansätze zu steigern. Hierzu werden in drei der vier grundlegenden Bestandteile
des bisherigen Systems Änderungen vorgenommen bzw. neue Algorithmen entwickelt. Die
Ergebnisse zeigen, dass die Vorhersageleistung durch die Neuerungen gesteigert werden kann.
Des Weiteren wird im Rahmen der zweiten Forschungsfrage untersucht, ob es neben einer
Warnung des Lokführers vor einem drohenden Stromrichterausfall auch möglich ist, eine
Vorhersage über die Zeit bis zum Ausfall zu geben. Hierzu wird ein Multiklassen-Ansatz
eingeführt und das zuvor entwickelte System angepasst. Die Ergebnisse zeigen, dass die
Genauigkeit der Zeitvorhersage mit Hilfe dieses Ansatzes gering ausfällt und die Zeitvorhersage
somit nicht für eine praktische Anwendung geeignet ist. Zuletzt wird das entwickelte System
im Rahmen der dritten Forschungsfrage aus wirtschaftlicher Sicht untersucht. Als zentrales
Ergebnis liefert die Arbeit hierbei ein Kostenmodell, welches zur Bewertung des Systems
genutzt werden kann.
ER  -