Neue Features für intelligenten Stromabnehmer

Auf diese Weise werden Anomalien noch präziser erfasst und Verschleißerscheinungen automatisch erkannt. Zugleich bildet die Methodik den Grundstein für den künftigen Einsatz maschineller Lernmethoden (Machine Learning), mittels derer Eintrittswahrscheinlichkeiten für bestimmte Szenarien und Ereignisse mit großer Genauigkeit bestimmt werden können. Die Basis hierfür bildet ein neuer Algorithmus, den der Kamener Systemanbieter beim „Smart Collector“ erstmals überhaupt zum Einsatz bringt. Das Software-seitige Update erlaubt es, über die gesamte Anlage hinweg kleinste Anomalien in Echtzeit zentimetergenau zu detektieren. In Kombination mit nochmals genaueren Vergleichswerten steigt die Präzision in puncto Analyse und Planung beträchtlich. Gleichzeitig bildet der neue Algorithmus eine solide Grundlage für zukünftige Entwicklungen – einschließlich des maschinellen Lernens.

Eine weitere neue Funktion ist die Erweiterung der Bewegungserfassung. Neben Hubbewegungen zeigt das System nun auch Auslenkungsdaten an. Darüber hinaus bietet der Smart Collector jetzt die Möglichkeit, permanent gesammelte Daten dem Schienensystem per Zoom-Funktion millimetergenau zuzuordnen. So können selbst kleinste Defekte untersucht werden, ohne gleich ein Wartungsteam mit einer Vor-Ort-Inspektion beauftragen zu müssen. Das „Smart Collector“-Release 1.2 ist ab sofort weltweit verfügbar. An das System können verschiedene Sensoren angeschlossen werden. Dadurch werden alle relevanten Informationen in einem Dashboard angezeigt. Grundsätzlich ermöglicht das Smart-Collector-System nicht nur das Tracking der Stromschienen selbst, sondern sämtlicher Bewegungen, die sich auf den Sensor übertragen. So erkennt es beispielsweise, wenn Vulkanrollen verschleißen, da dies zu einer Absenkung des Stromabnehmers führt oder Vibrationen am Fahrwerk. In Deutschland ist das Predictive-Maintenance-Tool von Vahle bereits erfolgreich im Einsatz.