Interview: ÖBB-Postbus auf der Suche nach Gold

Wir arbeiten seit einigen Jahren im Bereich Innovationen mit ÖBB-Postbus eng zusammen. Beim ersten Nagarro Turntable Event erzählte Ewald Koller, Head of Technology bei ÖBB-Postbus, dem Publikum von seinem ersten großen Data-Projekt, dass wir gemeinsam umsetzten. Aufgrund des großen Interesses an dem Projekt habe ich ihn gebeten seine persönlichen Erfahrungen auch in Form eines Interviews mit unseren Bloglesern und Leserinnen zu teilen.

Das Credo von ÖBB-Postbus sind zufriedene Kunden. Wie gelingt Ihnen das täglich aufs Neue, Herr Koller?

[Ewald Koller] Wir wollen, dass die Menschen so reibungslos wie möglich reisen und wohlbehalten ihr Ziel erreichen. Jeder Fahrgast soll Postbus mit einer komfortablen und pünktlichen Fahrt verbinden. Daher müssen wir ungeplante Ausfälle so gut wie möglich im Vorhinein vermeiden.

Kann man die erwähnten Ausfälle mit neuen Technologien vermeiden?

[Ewald Koller] Die gesamte Postbusflotte wird seit 2013 mit einem Fahrzeugdatensystem ausgestattet, um den Zustand der Busse kontinuierlich zu überwachen und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Flotte ordnungsgemäß genutzt, verwaltet und gewartet wird.
Die Fahrerampel z.B. ist eine Software mit einem vierfarbigen Display, welches auf dem Armaturenbrett der LenkerIn installiert ist, um Echtzeitinformationen über den Zustand des Fahrzeugs zu liefern. Diese Daten des Fahrzeugs, wie z.B. Leerlaufzeiten, Bremsverschleiß oder Motordrehzahl werden zudem an einen zentralen Server gesendet. Sie werden so dokumentiert und für allfällige Analysen gesichert. Gleichzeitig sind sie für die vorbeugende Fahrzeugwartung von Nutzen. Die Auswertungen aus dem Fahrzeugdatensystem sind hilfreich, aber wir sind überzeugt, dass unsere Servicezeiten mittels moderner Analysemethoden noch weiter optimierbar sind!

Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz in der Auswertung?

[Ewald Koller] Hinter der Überlegung, KI zum Einsatz zu bringen, steckt die Idee, erfasste Daten besser verstehen und Muster identifizieren zu können, die gegebenenfalls zur eigentlichen Ursache bei bestimmten Fahrzeugproblemen führen. Wenn es möglich wäre, einen Fehler zu identifizieren bevor er auftritt, könnte uns dies helfen Ausfälle zu reduzieren und Servicezeiten zu erhöhen. Da es bereits internationale Beispiele für erfolgreiche Predictive Maintenance Projekte gibt, sind wir beim Thema KI sehr zuversichtlich.

Wie genau können sich unsere LeserInnen das vorstellen?

[Ewald Koller] Wir versuchen, Variablen zu identifizieren, die eine gewisse Korrelation aufweisen und eine "WENN-Analyse" durchzuführen. Wir möchten verstehen, ob es Zusammenhänge zwischen Problemen und Symptomen gibt.  Dabei hat uns Nagarro maßgeblich geholfen.

An welchem Punkt haben Sie diese Reise umfangreiche Reise gestartet?

[Ewald Koller] In der heutigen Zeit sind die richtigen Daten wertvoller als Gold. Wir haben dem Nagarro-Team den Zugang zu einem enormen Datenvolumen ermöglicht, mit der Bitte, hier nach spezifischen Zusammenhängen zu suchen. Es geht dabei um drei Haupttypen von Daten:

• Erstens Streaming-Daten für rund 22 Fahrzeuge von 2015 bis März 2019. Diese Sensor-Rohdaten enthalten Informationen, wie z.B. Datum und Uhrzeit und wurden in der Vergangenheit zur Überwachung des Zustands der Fahrzeuge verwendet.
• Zweitens Informationsdatenüber Ausfälle, die in den Fahrzeugen im oben genannten Zeitraum aufgetreten sind. Diese ermöglichen es dem Team, die Rohdaten mit den aufgetretenen Fehlern abzugleichen.
• Und drittens gibt es Daten zu Reparaturdetails der jeweiligen Fahrzeuge. Auf diese Weise soll sichergestellt werden, dass anhand der vorliegenden Informationen der richtige Fehler identifiziert wurde.
  
  

Sind Sie beim „Datenschürfen“ auf Gold gestoßen?

[Ewald Koller] Ja. Es hat sich etwa herausgestellt, dass eine über einen längeren Zeitraum niedrige Generatorspannung zur Folge hat, dass eben dieser Generator ausfällt. Diese konkrete Schlussfolgerung war zwar nicht für eine Fehlerprognose verwendbar, weil die zeitliche Distanz zwischen Trigger und Fehler zu gering ist, wir können diese Erkenntnis aber trotzdem zur operativen Optimierung verwenden. Es gilt, die Ursache für die niedrige Generatorspannung herauszufinden. Somit erhalten wir einen konkreten Ansatzpunkt, einen sich ankündigenden Ausfall künftig zu verhindern bzw. die Ursache zu beheben. Wir arbeiten daran, Anomalien früher zu erkennen.

Das klingt vielversprechend. Gab es noch weitere Erkenntnisse im Rahmen des Projektes?

[Ewald Koller] Ein weiteres interessantes Ergebnis ist, dass Fahrzeugkomponenten, die oberflächlich betrachtet nicht zusammenhängen, trotzdem gegenseitig einen Ausfall verursachen können. Mit Hilfe einer Korrelationsmatrix können wir also herausfinden, wann ein Ausfall von Komponente 1 auftritt und wie lange es dauern wird, bis der Ausfall von Komponente 2 eintritt. Sofern eine solche Wechselwirkung gesichert ist, könnte künftig dem Ausfall der zweiten Komponente durch Reparaturmaßnahmen vorgebeugt werden.

Hat sich diese „Suche nach Gold“ aus Ihrer Sicht gelohnt?

[Ewald Koller] Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir im Rahmen dieses Projekts viele nützliche und aufschlussreiche Erkenntnisse gewonnen haben. Aber dies ist erst der Anfang unserer Datenreise. Wir haben mit dem ersten Schritt, den wir setzen ,bereits wertvolle Ansätze gewinnen können. Ich bin der festen Überzeugung, dass sich weitere Optimierungen realisieren lassen.

Was wäre Ihr Rat an all jene Unternehmen, die eine ähnliche Reise starten möchten?

[Ewald Koller] Solch eine Datenreise ist lang, erfordert viel Geduld und ähnelt oft einem Experiment. Nicht alle Ergebnisse sind immer sinnvoll, aber andererseits wissen wir dann, in welche Richtung wir nicht weiterdenken brauchen. Der richtige Weg zeichnet sich so immer deutlicher ab, die Geduld lohnt sich auf jeden Fall.

Was steht für Sie am Ende Ihrer Daten-Reise?

[Ewald Koller] Nachdem diese Reise gerade erst begonnen hat, kann ich noch nicht sagen, wo oder wann oder ob sie jemals endet. Vielleicht stoßen wir ja auf weitere, noch unbekannte Zusammenhänge, die wiederum Lösungen für andere Probleme bieten können. Ich denke, dass es diesbezüglich noch einiges zu entdecken gibt und sehe in Nagarro den idealen Partner bei dieser Reise.

Nun, ich würde sagen das sehen wir beide so! 😊 Danke, dass Sie Ihre Erkenntnisse mit uns geteilt haben, Herr Koller!


Weiterführende Links:

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