Urs Gehrig, Leiter Competence Center Predictive Maintenance bei der SBB, gibt Einblicke in den erfolgreichen Einsatz innovativer Werkzeuge wie Predictive Maintenance und RCM.

Eisenbahnverkehrsunternehmen (EVU) mit eigener Instandhaltung von Schienenfahrzeugen sehen sich mit erhöhtem Kostendruck aus Wettbewerb sowie mit technisch zusehends komplexer konzipierten Fahrzeugen verschiedenen Herausforderungen gegenübergestellt. Aus möglichen Lösungsansätzen zur Reduktion der Instandhaltungskosten bei Sicherstellung des robusten Betriebs von Schienenfahrzeugen soll vorliegend der Weg zu „Predictive Maintenance“ beleuchtet werden. Dabei kommt dem Ansatz der Reliability-Centered Maintenance (RCM) eine Schlüsselrolle zu.

Ausgangslage

Die Schweizerischen Bundesbahnen (SBB) bewegen die Schweiz. In keinem anderen Land der Welt wird häufiger Bahn gefahren. Jeden Tag ist über eine Million Passagiere mit der SBB „unterwegs zuhause“. SBB Personenverkehr Operating produziert Bahn, wobei rund 7‘500 Mitarbeitende in der ganzen Schweiz dafür sorgen, dass die Schienenfahrzeuge termingerecht beschafft, professionell geplant, geführt, gereinigt und instand gehalten werden.

SBB Personenverkehr Operating (kurz: Operating) ist eine eigenständige Organisationseinheit, welche sich mit Beschaffung, Betrieb, Instandhaltung, Komponenten-Aufarbeitung und Modernisierung von Schienenfahrzeugen befasst.

Operating verantwortet damit mehr als 4‘500 Wagenkasten für den Regional- und Fernverkehr der SBB und wartet darüber hinaus auch Rollmaterial von Dritten, wie Wagenhaltern oder Eisenbahnverkehrsunternehmen (EVU). Ein wachsender Anteil des Rollmaterials wird von sog. Trieb- oder Gliederzügen gebildet, welche Lok-Wagen-bespannte Kompositionen zusehends verdrängen.

Damit die Instandhaltung an den im Betrieb nicht trennbaren Triebzügen betriebsnah und effizient in den natürlichen Stilllagern erfolgen kann, hat Operating die sog. „Modulare Revision“ eingeführt, um an den Fahrzeugen die Türsysteme, Klimageräte, Kompressoren, Frontkupplungen, o.ä. während kurzen Stillstandzeiten in der Nacht in geplanten Intervallen zu tauschen. Die Systeme werden danach vom betriebsnahen Unterhalt entkoppelt aufgearbeitet.

In den letzten Jahren wurden die Triebzüge technisch zusehends komplexer ausgestaltet, insb. aufgrund eines höheren Anteils an Elektronik, Software und Sensorik[1], bspw. bei der Leittechnik oder Zugbeeinflussung. Dabei sehen sich die Mitarbeitenden in den betriebsnahen Serviceanlagen vermehrt mit ungewohnten Störungsbildern konfrontiert. Die klassischen Berufsbilder mit Fokus auf die Instandhaltung von mehrheitlich mechanischen Systemen sind gefordert. Bei beschränkter Aufenthaltszeit in den Serviceanlagen kommt erschwerend hinzu, dass besagte Komplexität dazu führen kann, dass bei Software-bedingten, diffusen Störungsbildern ein Triebzug im Vergleich zu einer klassischen Lok-Wagen-Komposition eher ausgesetzt werden muss.

Lösungsansatz

Operating hat daher nach vertiefter Analyse entschieden, für modernes Rollmaterial den Reliability-Centered Maintenance (RCM) Ansatz zu verfolgen.

Der robuste Betrieb ist für das System Bahn von wesentlicher Bedeutung.

Mit dem zuvor eingeführten Konzept der „Modularen Revision“ und begleitenden IT-Massnahmen, wie etwa mobile Applikationen für Mitarbeitende in den Serviceanlagen, hat Operating eine wichtige Grundlage gelegt, um die Zuverlässigkeits-orientierte Instandhaltung nach RCM implementieren zu können.

Die Instandhaltung der Flotten des Personenverkehrs werden durch SAP ERP geführt und geplant. Wichtige Informationen über den Zustand der Fahrzeuge sind direkt in SAP oder in Expertensystemen, etwa für die Nachverfolgbarkeit der Radsatz-Instandhaltung, geführt. Der Einsatz der Digitalisierung macht auch vor den Fahrzeugen nicht Halt. Fahrzeug-Diagnose-Systeme zur Fernüberwachung gewinnen an Bedeutung auch für den operativen Bereich. Aufgrund der regulatorischen Umfelds im Rollmaterialsektor sind aber Änderungen am Fahrzeug jeweils kritisch zu hinterfragen.

Zur Optimierung der Instandhaltungsvorgaben ist daher der Betriebskontext einer Flotte von besonderer Bedeutung. Für die RCM-Analyse eines Systems, bspw. einer automatischen Frontkupplung, ist der Betriebskontext (Kompetenzen, Werkzeuge, Fahrzeug-Betriebseinsatz, Witterungsbedingungen, etc.)  von erheblicher Bedeutung. RCM bietet damit eine Handhabe, die Instandhaltung für ein System (bspw. Frontkupplung) nach der vorliegenden Konfiguration und Ausgestaltung zu optimieren. Der daraus resultierende Mix der Instandhaltungskonzepte oder –strategien (korrektiv, präventiv (zeitbasiert), zustandsorientiert) zeigt auch den sinnvollen Einsatz der Digitalisierung in der Instandhaltung auf.

Der Instandhaltungs-Mix ist somit die Klaviatur, welche es zu beherrschen gilt und je System in der gesamten Vielfalt zum Zuge kommen kann.

Nach Durchführung einer RCM Analyse wird offensichtlich, bei welchen Ausfallarten der Einsatz von Predictive Maintenance sinnhaft oder zumindest prüfenswert ist.

Abbildung 1: Ein systematisch festgelegter Mix unterschiedlicher Instandhaltungsstrategien je System zeigt sinnvollen Einsatz von «Predictive Maintenance» auf.

Die sich aus diesem Vorgehen herauskristallisierenden Vorteile betreffen nicht nur den robusten Betrieb des Rollmaterials. RCM ermöglicht vor allem auch die systematische Abbildung der Fachexpertise aus Instandhaltung, Betrieb, Aufarbeitung, Systemtechnik und Life-Cycle-Management und sorgt für eine sich fortschreibende, kontinuierliche Weiterentwicklung der Instandhaltung. Damit sind wird das Expertenwissen gebündelt und organisationsweit als Standard etabliert. Mit der Erhöhung der Verfügbarkeit durch passgenaue präventive Tätigkeiten nach dem Motto „do the right thing“, geht aber auch eine konzisere und schnellere Diagnose im Störungsfall einher.

Einsatz der Digitalisierung

Mit einem durch RCM erarbeiteten Instandhaltungs-Mix wird deutlich, wo die Digitalisierung genutzt und wo sie bespielt wird. Das RCM-Konzept wird bei Operating daher auf ausgewählten Systemen einer modernen „prime fleet“ zur Erstanwendung kommen, welche bereits Fern-Diagnose-Funktionalität mit sich bringt. Flankierend werden im Rahmen von Innovations-Vorhaben neue Technologien zur Zustandserfassung mittels ortsfesten Anlagen aufgebaut und verprobt. Diesfalls soll die Digitalisierung spezifisch da „genutzt“ werden, wo sie gemäss Instandhaltungs-Mix zielführend ist. Gleichzeitig „bespielt“ dieses Vorgehen die Digitalisierung, indem die anfallenden Zustandsdaten zu Information verarbeitet, mit Daten aus weiteren Umsystemen angereichert, mit Intelligenz versehen und zur Entscheidreife aufbereitet werden – um letztlich operativ oder zum Nutzen des Kunden auch Wirkung zu zeigen.

Abbildung 2: RCM nutzt und bespielt die Digitalisierung, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Die voraussagende Instandhaltung (sog. Predictive Maintenance) gewinnt mit der Verfügbarkeit von Bigdata-Infrastruktur und Analytik-Kompetenz an zunehmender Bedeutung.

Im Bereich des Schienengüterverkehrs zeigt sich aber auch, dass bei wechselnde Bedingungen im Rahmen des Betriebskontext (etwa Witterung), eine Voraussage eines operativ relevanten Zustands mit einem Vorlauf von Tagen oder Wochen durchaus herausfordernd sein kann. Operating setzt daher insb. bei relevanten Systemen  Schwerpunkte bzgl. dem Einsatz von automatischer Zustandserfassung, Daten-Analytik und Machine Learning.

Im Bereich der Radsatz-Instandhaltung kann Operating auf eine fundierte Datenbasis zurückgreifen und hat Initiativen gestartet, um mittels Machine Learning eine optimierte und vorausschauende Planung der Instandhaltung (Reprofilierung oder Tausch) zu erreichen.

Fazit

Die Instandhaltungsstrategie „Predictive Maintenance“ ist eine Tastatur auf der Klaviatur des Instandhaltungs-Mix. „Predictive Maintenance“ ist eng mit dem Einsatz der Digitalisierung verknüpft. Mit dem Reliability-Centered Maintenance (RCM) Ansatz hat die Instand-haltende Organisation jedoch ein Mittel in der Hand, um die Digitalisierung gezielt zu nutzen und zu bespielen. RCM stützt sich dabei – mindestens initial –auf die vorhandene Fachexpertise der Organisation und entwickelt dabei die Organisation, wie auch die Instandhaltung an sich, weiter.

[1] Nowlan, F. S. ; Heap, Howard F.; Reliability-Centered Maintenance (1978); Nr. ADA066579; Seite 46;  http://www.dtic.mil/docs/citations/ADA066579

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Zur Person:

Urs Gehrig, lic.iur., Dipl. El-Ing. HTL
Senior Consultant Unternehmensentwicklung und seit Mitte 2017 Leiter des Competence-Center (CoC) Predictive Maintenance SBB. Herr Gehrig hat eine Ausbildung als Dipl. El.-Ing. HTL und lic.iur., arbeitete mehrere Jahre im Bereich des Patentwesens, bevor er 2012 bei SBB Cargo AG einstieg und als Führungsunterstützung des COO Asset Management (Rollmaterial) tätig war. Seit Ende 2015 ist er als Senior Consultant für die Weiterentwicklung der Instandhaltungsstrategie Bei SBB Personenverkehr Operating zuständig und Leiter des Innovationsmanagements für diese Organisationseinheit mit 7‘500 Mitarbeitenden. Operating ist mit der Beschaffung, Instandhaltung, Modernisierung und dem Betrieb sämtlichen Rollmaterials von SBB Personenverkehr verantwortlich. Als Leiter des CoC Predictive Maintenance setzt sich Herr Gehrig konzernweit dafür ein, dass der robuste Betrieb von Anlagen zu LC-optimierten Kosten durch geeigneten Instandhaltungs-Mix ermittelt werden kann.