Von den Gleisen zu den Daten: Wie digitale Eisenbahnen Ingenieurdienstleistungen neu definieren

Während des größten Teils der Geschichte des Schienenverkehrs mussten Menschen die Strecke zu Fuß abgehen, um den Zustand einer Bahnstrecke manuell zu überprüfen. Die Inspektoren legten ihren Streckenabschnitt zu Fuß zurück, begutachteten die Schienen und den Schotter mit bloßem Auge – und viele tun dies auch heute noch. 

Zunehmend liefert jedoch der Einsatz von Technologie das beste Bild vom Zustand einer Bahnstrecke: Kameras unter vorbeifahrenden Zügen, Sensoren an Weichenantrieben, Signalanlagen, die wissen, wo sich jeder Zug gerade befindet.

Dieser Wandel vollzieht sich vor dem Hintergrund stetig steigender Investitionen im Schienenverkehr. Die jüngste „World Rail Market Study“ der UNIFE, die im September auf der InnoTrans vorgestellt wurde, prognostiziert für den globalen Eisenbahnausrüstungsmarkt ein durchschnittliches jährliches Wachstum von 3,2 %. Damit würde der Markt von rund 221 Milliarden Euro im Zeitraum 2023–25 auf 266,8 Milliarden Euro im Zeitraum 2029–31 ansteigen.

Die für Arbeiten an den Gleisen verfügbaren Stunden nehmen jedoch nicht im gleichen Maße zu. In einem stark frequentierten Netz schränkt jeder zusätzliche Zug auf den Gleisen das Zeitfenster für Wartungsarbeiten weiter ein.

Die digitale Transformation der Eisenbahn ist daher eine betriebliche Frage. Kann ein Betreiber die von seinen Anlagen gelieferten Daten in die richtigen Maßnahmen im richtigen Zeitfenster umsetzen – und zwar mit Belegen, die einer genauen Prüfung standhalten? Den Betreibern dabei zu helfen, wird zunehmend zur Kernaufgabe von Eisenbahndienstleistern.

Die Bahn verfügt bereits über die Daten

Anfang 2019 fotografierten die Überwachungszüge von Network Rail die Gleise im Abstand von 0,8 mm – das sind etwa 70.000 Bilder pro Sekunde bei einer Geschwindigkeit von 125 mph. Sie hatten bereits manuelle Inspektionen auf 8.500 Meilen Gleis ersetzt. Und erst Mitte 2020 hatte die Deutsche Bahn 28.000 Weichen mit Sensoren verbunden, die die von jedem Weichenmotor aufgenommene Leistung messen und Unregelmäßigkeiten melden. Diese Technologie hat der DB dabei geholfen, 3.600 Mängel zu verhindern.

Intelligente Signaltechnik fügt einen weiteren Datenstrom hinzu. Elektronische Stellwerke können jede Fahrwegstellung und Weichenbewegung protokollieren, und die kommunikationsbasierte Zugsteuerung (CBTC) verfolgt die Position jedes Zuges kontinuierlich statt blockweise. Erweitert man das Internet der Dinge (IoT) im Schienenverkehr noch weiter – auf Lager, Stromabnehmer, Türen und Rolltreppen –, wird die Datenmenge zum Problem.

Eine Kamera, die 70.000 Bilder pro Sekunde aufnimmt, trifft keine Entscheidungen. Jemand – ein Mensch oder ein intelligentes System – ermittelt, welche dieser Bilder einen Defekt zeigen, der noch im heutigen Wartungsfenster behoben werden muss, und welche warten können. Der Engpass hat sich von der Erfassung zur Entscheidungsfindung verlagert.

Was dies von den Ingenieurdienstleistern im Eisenbahnbereich verlangt

Betreiber und Erstausrüster haben Ingenieurdienstleistungen traditionell stückweise eingekauft: Entwerft dieses Drehgestell, testet diese Stellwerkstechnik, betreut diese Flotte. Die digitale Eisenbahn erfordert etwas Anspruchsvolleres, nämlich die technische Gestaltung der gesamten Kette vom Sensor bis zum Arbeitsauftrag. Vier Fähigkeiten sind dabei am wichtigsten.

Beginnen wir am Rand. Ein mit Kameras ausgestatteter Zug kann mehr Bildmaterial erzeugen, als eine mobile Verbindung praktisch übertragen kann; daher erfolgt die Erkennung zunehmend an Bord – auf Hardware, die Vibrationen und Staub standhält.

Dann folgt die Integration verschiedener Technologiegenerationen. Bahnanlagen haben eine Lebensdauer von Jahrzehnten, sodass auf einer Strecke Relais-Stellwerke, Halbleitersysteme und neue Sensoren verschiedener Anbieter nebeneinander vorkommen können. Die Analyse von Bahndaten funktioniert erst, wenn jeder Messwert zu einem bestimmten Zeitpunkt einer bestimmten Anlage zugeordnet werden kann.

Sicherheit ist der dritte Punkt. Eisenbahnsoftware wird nach Sicherheitsnormen wie EN 50716 entwickelt, und alles, was eine Sicherheitsentscheidung beeinflusst, benötigt Nachweise, die ein Prüfer akzeptiert. KI verdient ihren Platz dadurch, dass sie Probleme frühzeitig erkennt und priorisiert. Qualifiziertes Personal und zertifizierte Systeme behalten das letzte Wort.

Schließlich muss Sicherheit bereits bei der Konzeption berücksichtigt werden, da jeder vernetzte Sensor auch einen Angriffspunkt darstellt. Die Verbände der Bahnindustrie UNIFE, CER und UITP beschreiben das europäische Gesetz zur Cyber-Resilienz (Cyber Resilience Act) als ein Gesetz, das Produkte „von Smartphones bis hin zu Lokomotiven“ abdeckt. Seit September 2026 müssen Hersteller aktiv ausgenutzte Sicherheitslücken melden, und die wichtigsten Verpflichtungen gelten ab Dezember 2027.

Keine dieser Funktionen ist für sich genommen neu. Sie zu einem einheitlichen System zu integrieren, ist jedoch neu – und genau das unterscheidet ein Pilotprojekt von einem Programm.

Worauf sich LTTS konzentriert

Unsere Arbeit im Schienenverkehr konzentriert sich auf den Schnittpunkt von Daten und Sicherheit: intelligente Signaltechnik, Gleisinspektion und Zustandsüberwachung.

Im Bereich der intelligenten Signaltechnik arbeiten unsere Ingenieure sowohl an Streckenrelais-Stellwerken, Halbleiter-Stellwerken und CBTC als auch an Zugsteuerungen und Systemtechnik. Diese Bandbreite ist wichtig, da in den meisten Netzen alte und neue Signaltechnik noch jahrelang nebeneinander betrieben werden.

Bei der Gleisinspektion nutzt unser KI-basiertes TrackEi™-System Deep Learning auf der NVIDIA Jetson™ Edge-KI-Plattform. Mithilfe hochauflösender Kameras und Laserprofilierung kann es während der Fahrt beschädigte Schienen, Risse und Fehlausrichtungen erkennen, wobei die Verarbeitung an Bord erfolgt, um Latenzzeiten und Bandbreitenbedarf zu reduzieren. Bei einem Kundenprojekt lief TrackEi™ bei Geschwindigkeiten von über 100 km/h und trug dazu bei, die Inspektionseffizienz zu verdoppeln und gleichzeitig den Inspektionsaufwand um 40 % zu senken.

Im Bereich der Zustandsüberwachung entwickeln wir IoT-gestützte Diagnoselösungen und vorausschauende Instandhaltung, die dabei helfen, Signale von Anlagen in Instandhaltungsprioritäten umzuwandeln. Vorausschauende Instandhaltung im Schienenverkehr zahlt sich nur dann aus, wenn die Warnmeldungen in einer Form eingehen, auf die ein Planer reagieren kann.

Für uns bedeutet „Engineering Intelligence“ im Schienenverkehr genau das: KI, die im Zug und direkt an der Anlage arbeitet – also dort, wo das Problem liegt –, und nicht erst im Nachhinein auf einem Dashboard.

Entwicklung der Intelligenzebene im Schienenverkehr

Die nächste Phase der digitalen Transformation im Schienenverkehr wird nicht davon abhängen, wer die meisten Sensoren installiert. Sie wird davon abhängen, wer für jeden neuen Datenstrom drei Fragen beantworten kann: Welche Entscheidung verändert sich dadurch? Wer ist dafür verantwortlich, darauf zu reagieren? Können wir nachweisen, dass es sicher und geschützt ist?

Intelligente Signaltechnik, Gleisinspektion, Zustandsüberwachung und KI sind die Bausteine digitaler Bahnlösungen. Sie zu einem System zu integrieren, dem die Menschen vertrauen können, ist die eigentliche Herausforderung – und genau das sollten Betreiber von ihren Partnern im Bereich Bahntechnik erwarten.

Inspektoren werden auch in den kommenden Jahren noch die Gleise ablaufen. Der Unterschied besteht darin, dass sie wissen werden, worauf sie achten müssen.