Effizienzsteigernde Fernüberwachung für Züge

Viele Bahnbetreiber stehen unter erheblichem Kostendruck. Dieser resultiert nicht nur aus der zunehmenden Liberalisierung innerhalb der Branche, sondern auch aus der Konkurrenz zu alternativen Transportmitteln. Hinzu kommt, dass die Bahn-Kunden – den oft stark ausgelasteten Streckennetzen zum Trotz – von ihren Zügen natürlich auch Pünktlichkeit und Zuverlässigkeit erwarten. „In einem solchen Umfeld bedeutet jeder überflüssige Stillstand einen echten Rückschritt – nicht nur in Sachen Kundenzufriedenheit, sondern auch in punkto Rentabilität“, erläutert Filip Rosengren, Leiter des Eisenbahn-Segments bei SKF: „Denn je weniger ungeplante Ausfälle es gibt; je seltener die Züge in den Betriebswerken stehen und je kürzer die dortigen Aufenthalte sind, desto wirtschaftlicher und kundenfreundlicher operiert das gesamte Unternehmen.“

Damit die Bahnbetreiber derartige Optimierungspotenziale erschließen können, hat SKF einen cleveren Lösungsansatz entwickelt: Modernste Zustandsüberwachungstechnologie trägt dazu bei, die Instandhaltungsarbeiten an den Radsatzlagern auf ein sicherheitstechnisch vertretbares Minimum zu reduzieren. Das drahtlose System namens ‚SKF Insight Rail‘ analysiert kontinuierlich den aktuellen Zustand der Radsatzlager und erkennt einsetzenden Verschleiß in einem extremen Frühstadium. Dadurch kann es nicht nur überraschenden Ausfällen vorbeugen, sondern auch helfen, die Wartungsphasen auszudehnen – nämlich auf vorhersehbare Zeitpunkte, zu denen der zustandsbedingte Austausch eines Radsatzlagers tatsächlich erforderlich ist.

„Das befreit den Betreiber von kostenintensiven, starr getakteten und damit teilweise überflüssigen Instandhaltungsroutinen“, so Franz Wittmann, Großkundenbetreuer für Bahntechnik bei SKF in Schweinfurt, „was unter dem Strich gleich zwei vorteilhafte Effekte hat: Während die Verfügbarkeit der Züge steigt, sinkt zugleich der Instandhaltungsaufwand dafür. Beides zusammen wirkt sich positiv auf die Bilanz des Bahnbetreibers aus.“

Bei SKF Insight Rail handelt es sich im Kern um kleine Sensoreinheiten, die kaum größer sind als eine Zigarettenschachtel. Die Sensoren lassen sich leicht an den Radsatzlagereinheiten montieren beziehungweise nachrüsten. Sie erfassen schon kleinste Schwingungsveränderungen der Lager, wobei eine ausgefeilte Signalverarbeitung in Kombination mit komplexen Algorithmen dafür sorgt, dass die Analyse der Sensor-Daten auf einer verlässlichen Daten-Basis beruht.

„Außerdem ist jeder einzelne Sensor netzwerkfähig“, ergänzt Paul Meaney, Leiter der Produktentwicklung für den Bahntechnikbereich bei SKF im Schweinfurt, „und kann drahtlos direkt mit der Cloud kommunizieren. Selbst für seine Stromversorgung ist keine Verkabelung erforderlich, weil er über eine integrierte, langlebige Batterie verfügt. Das macht einen ebenso umständlichen wie kostenintensiven und schadensanfälligen Verkabelungsaufwand überflüssig.“

Auf Basis der Sensoren lassen sich verschiedenste Messungen von Lagerzuständen entlang des kompletten Zuges durchführen, wie etwa Schwingung oder auch Temperatur. Zudem ist jeder einzelne Sensor mit einem GPS-Modul ausgestattet, das Rückschlüsse auf die Geschwindigkeit ermöglicht. Hinzu kommen Triaxial-Beschleunigungsaufnehmer, Bewegungsmelder, Temperaturfühler, ein hochempfindlicher Hochfrequenz-Schwingungsaufnehmer und eine Echtzeituhr. Dabei lässt sich jeder einzelne Sensor bequem aus der Ferne konfigurieren, was dem Anwender nicht zuletzt eine komfortable Anpassung an individuelle Überwachungs- oder auch Betriebspläne erlaubt.

Mit Hilfe der Schwingungsanalyse per SKF Hüllkurvenbeschleunigung lassen sich Lagerschäden frühzeitig aufzeigen. Dabei wird eine Standard-Schwingbeschleunigungsmessung über einen Bandpass gefiltert, der unerwünschte Signalanteile unterdrückt. Anschließend wird die Hüllkurve des Signals abgebildet. Auf das so erhaltene Signal wird schließlich mit der Software SKF Aptitude Observer eine hochmoderne Verarbeitungs- und Trendermittlungstechnik angewandt. „Durch dieses Verfahren kann man sogar sehr präzise ermitteln, welche Lagerkomponente genau von einem sich anbahnenden Schaden betroffen ist; also beispielsweise Rolle, Käfig oder auch Außen- beziehungsweise Innenringlaufbahn“, berichtet Meaney.

Abgesehen von reinen Lagerfehlern könne das System zudem Flachstellen oder Ovalitäten an den Rädern (wie sie beim Abbremsen entstehen können) erkennen. „Normalerweise werden dafür schienenseitige Detektoren genutzt. Unser System kann diese wichtige Funktion gleich mit übernehmen – ein weiterer Kostenvorteil“, meint Meaney.

Die entlang des Zuges gesammelten Sensordaten lassen sich problemlos an eine Ferndiagnosezentrale übertragen. Da kaum ein Bahnbetreiber über die erforderlichen Ressourcen bzw. Spezialkenntnisse verfügt, um die anfallenden Datenmengen zeitnah und kompetent auszuwerten beziehungsweise zu interpretieren, bietet SKF eine hochqualifizierte Online-Überwachung und -Beratung via Cloud an. In einem weltumspannenden Netzwerk von Remote Diagnostic Centres achten die dort verfügbaren Wälzlager-Experten an sieben Tagen die Woche und 24 Stunden am Tag auf individuell auffällige Werte und sprechen dem Kunden im Bedarfsfall konkrete Empfehlungen für die optimale (Gegen-)Maßnahme aus. So muss sich der Bahnbetreiber nicht mehr selbst mit der Verarbeitung und Interpretation der Vielzahl von Daten beschäftigen.

Das System ist inzwischen in mehreren Ländern auf seine Praxistauglichkeit geprüft worden. Die schwedische Eisenbahngesellschaft SJ beispielsweise testet die Lösung an ausgewählten Zügen schon seit 2015. Hier hat das Sensorsystem (samt Fernüberwachung durch SKF) drei sich anbahnende Schäden ebenso zuverlässig wie frühzeitig und präzise identifiziert. Das versetzte SJ in die Lage, die erforderlichen Wartungsarbeiten weit im Voraus zu planen.

Und damit nicht genug: „Nach intensivem Austausch mit mehreren anderen Bahnbetreibern gehen wir davon aus, dass sich durch die kontrollierte Verlängerung des Wartungsintervalls von vier auf fünf Jahre an einem Zug mit einer jährlichen Laufleistung von ca. 250.000 km rund 2.000 Euro pro Drehgestell und Jahr sparen lassen“, schätzt Filip Rosengren. „Langfristig bieten sich sogar zusätzliche Einsparpotenziale, weil dank der Frühwarnungen des Systems auch Lagerbestände für Ersatzteile reduziert oder gar ,Reserve-Fahrzeuge‘ abgeschafft werden können.“