Anhand von gesammelten Daten vorhersagen, wann Maschinen oder einzelne Komponenten ausfallen und vorausschauend Wartungsmaßnahmen einleiten, um ungeplante Stillstände oder Ausfälle durch Defekte zu verhindern – das und mehr verspricht Predictive Maintenance, zu Deutsch „vorausschauende Instandhaltung“.

Wartung und Instandhaltung von Schieneninfrastruktur und rollendem Material ist ein kostspieliges, aber notwendiges Übel, um einen reibungslosen und für die Passagiere sicheren Betrieb gewährleisten zu können. Gerade mit steigendem Verkehrsaufkommen auf der Schiene und einer erhöhten Konnektivität einzelner Systeme können Ausfälle für Verkehrsbetreiber teuer werden, und es gilt diese zu vermeiden. Mittlerweile haben viele Unternehmen Projekte zur Implementierung von Predictive Maintenance umgesetzt und das Potenzial vorausschauender Wartung und Instandhaltung erkannt – auch wenn es noch nicht gänzlich ausgeschöpft wird, wie eine im Jahr 2021 von BearingPoint durchgeführte Umfrage zeigte. Doch in den letzten Jahren galt oftmals: Wo Predictive Maintenance auf dem Etikett steht, ist Condition Monitoring drin. Wo also besteht der Unterschied zwischen diesen beiden Ansätzen?

PREDICTIVE MAINTENANCE IN ABGRENZUNG ZU TRADITIONELLEN WARTUNGSANSÄTZEN
Die Eisenbahninstandhaltung ist weltweit eine der anspruchsvollsten Aufgaben für Eisenbahninfrastrukturbetreiber, da sie einen hohen Zeit- und Kostenaufwand erfordert. Ein Eisenbahndienst oder eine Anlage muss in hohem Maße zuverlässig sein. Um dies gewährleisten zu können, muss die Ausrüstung in einem guten Betriebszustand gehalten werden, und eine
regelmäßige Instandhaltung ist unerlässlich.

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