ASaG
Das ASaG Team bei der Gleisbegehung im Rangierbanhnhof Nürnberg.
Mit Sensorik ausgestattete Kamerabrücke am Gleis.
Automatisierte Schaderkennung an Güterwagen
Die Leistungs- und Wettbewerbsfähigkeit des Schienengüterverkehrs (SGV) ist durch technische und operative Hemmnisse stark beeinträchtigt. Ein großer Kostenblock in der Produktion von Schienentransportleistungen ist die laufende Überwachung und Erhaltung der Betriebstauglichkeit von Güterwagen, wobei über 500 verschiedene Arten an Mängeln und Schäden festgestellt und behoben werden müssen. Insbesondere das Erkennen dieser Mängel und Schäden (Befundung) ist heute ein aufwändiger, manueller Prozess.
Im ASaG Konsortium wird daher die Digitalisierung und Automatisierung des Befundungsprozesses von Güterwagen in der Zugbildung (wagentechnische Untersuchung) und in der Instandhaltungsbeauftragung untersucht und vorangetrieben. Hierbei kommen erprobte und neue Kameratechniken sowie modernste Methoden der Bildverarbeitung und der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz, die heute bereits in anderen Industriedomänen erfolgreich eingesetzt werden, jedoch im SGV noch fehlen. Parallel wird untersucht, wie die Transformation vom heutigen manuellen Vorgehen hin zu (teil-)automatisierten Prozessen bzw. der Kooperationen zwischen Mensch und digitaler Maschine (KI) sowohl aus Sicht der Mitarbeiter, aber auch aus unternehmerischer Perspektive gelingt.
Das TMDT trägt zu diesem Gesamtziel durch die Konzeptionierung, Entwicklung und Evaluation der KI-Algorithmen für die teilautomatisierte Schadbefundung bei. Das Ziel besteht darin, den aktuellen Stand der Technik im Bereich der Nutzung von künstlicher Intelligenz für die Lokalisierung und Klassifizierung von Fehlern in Bilddaten einzubringen, etablierte Methoden aus dem akademischen Umfeld für den vorliegenden Anwendungsfall zu adaptieren und zu erweitern.
Klassifikation von Schäden in den Böden von Güterwaggons
