16. Februar 2017 | Hanau

Big Data Summit 2017

Gerhard Kreß über das Internet of Trains

06. Februar 2017

Gerhard Kreß ist bei Siemens Mobility verantwortlich für den Bereich „Data Services“. In dieser Rolle erstellt er mit seiner Abteilung neue Dienstleistungen für Kunden auf Basis der Daten von Zügen und der Eisenbahninfrastruktur. Beim Big Data Summit 2017 spricht er über das "Internet der Züge". Einen kurzen Einblick gewährt er uns schon heute:

 

Welchen Beitrag können Big-Data-Technologien leisten, um den Schienenverkehr als Lebensader moderner Metropolregionen weiter zu entwickeln?
Gerhard Kreß: Durch Big Data Technologien wird der Schienenverkehr verlässlicher, effizienter und kostengünstiger. Verlässlicher, weil vorhandene Strecken besser ausgenutzt werden, es weniger ungeplante Ausfälle von Komponenten und damit Verspätungen im Fahrplan gibt und Dispositionsplanungen auf der Basis besserer Daten erfolgen können. Effizienter, weil mit der vorhandenen Infrastruktur und den vorhandenen Fahrzeugen mehr Leistung erbracht werden kann und kostengünstiger, weil Lebenszykluskosten der Fahrzeuge und der Infrastruktur sinken. Das alles brauchen moderne Metropolen, um den Schienenverkehr zu befähigen, seine Rolle als Lebensader auch in Zukunft ausfüllen zu können und die Lebensqualität in den Metropolen zu verbessern.

Wie werden bei Bahnunternehmen die Mobility Data Services angenommen, die von Ihrem Team entwickelt werden?
Kreß: Im Allgemeinen werden die Data Services von unseren Kunden gut angenommen. Am Anfang besteht oft eine gewisse Skepsis ob wir tatsächlich die Ergebnisse liefern können, die wir den Kunden in Aussicht stellen. Daher fangen wir sehr oft mit klar abgegrenzten Pilotprojekten an, in denen wir auf agile Art und Weise ein konkretes Problem beim Kunden lösen und den Wert der Methoden beweisen. Danach sind die Kunden meist sehr interessiert, auch weitere Themen gemeinsam anzugehen und sich unsere Fähigkeiten zu Nutze zu machen. Die Herausforderung ist dabei jedoch oft, dass Daten noch manuell aus den Fahrzeugen abgeholt werden müssen und wir daher oft zuerst noch Connectivity-Projekte mit den Kunden anfangen müssen. Bei den modernen Schienenfahrzeugen ist alles viel einfacher. Dort besteht direkter Zugang zu den Daten, die Daten sind werthaltig und wir schaffen schnell anfassbaren Wert für unsere Kunden.

Wie kann es gelingen, die Ergebnisse von Ansätzen des maschinellen Lernens  mit eisenbahnspezifischem Ingenieurswissen zu verknüpfen?
Kreß: In unseren Data Services entwickeln wir die analytischen Ansätze Hand in Hand mit den Experten für Fahrzeuge oder für Infrastruktur. Wenn wir beginnen, Modelle zu erstellen informieren wir uns intensiv bei den Fachkollegen über die Komponenten, deren Auslegung und Verhalten. Dieses Wissen geht sowohl in die Vorbereitung der Daten als auch in die Struktur der Modelle ein. Auch während der Entwicklung der Modelle halten wir den engen Draht zu den Fachkollegen, um bei der Erstellung der Hypothesen und den Grundansätzen nicht in die Irre zu laufen. Zusätzlich verwenden wir oft auch Daten aus der Auslegungsplanung oder aus Simulationen als zusätzliche Informationen oder Randbedingungen für die Modelle. Im letzten Schritt, während die Modelle validiert werden, sprechen wir auch viele Verhaltensweisen der Modelle mit den entsprechende Kollegen durch, um sicherzugehen, aussagekräftige Handlungsempfehlungen formulieren zu können.
Wenn die Modelle operativ eingesetzt werden, nutzen wir oft auch unser Support Center, die dortigen Kollegen haben meist ca. 20 Jahre Erfahrung in der Inbetriebsetzung, um den Kunden zu unterstützen und unser Modell weiter zu verbessern.

Wie wird ein so kritisches System wie der Schienenverkehr in Zukunft aussehen?
Kreß: Der Schienenverkehr der Zukunft wird aus meiner Sicht in Metropolenregionen ein immer wichtigerer Bestandteil werden. Auf der Schiene kann man eine sehr große Anzahl an Personen schnell und komfortabel in die Städte befördern, ebenso kann man große Mengen an Gütern kosteneffizient transportieren. Insofern denke ich, der Schienenverkehr wird auch weiterhin das Rückgrat der Mobilität und der Logistik für Städte bilden. In Zukunft wird er jedoch viel enger getaktet, die Transportwege werden optimiert sein und vieles wird automatisiert oder auch autonom ablaufen.
Eine wichtige Veränderung aus meiner Sicht wird jedoch sein, dass der Schienenverkehr immer stärker mit anderen Transportmodi verwoben werden wird und somit den Fluss von Passagieren oder Gütern über die gesamte Wegstrecke optimiert. Hierfür werden die Daten der der Fahrzeuge, der Infrastruktur und der Leitsysteme aller Modi kombiniert werden um die Herausforderungen der immer weiter wachsenden Städte zu erfüllen.

 

Mehr dazu und weitere spannende Insights aus den Bereichen Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) erfahren Sie beim 5. Big Data Summit am 16. Februar 2017 in Hanau. Jetzt noch schnell Tickets sichern!

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