Selbstlernende KI-gestützte Schienenkopfkonditionierung zur Lärmvermeidung und Verschleissreduktion bei BERNMOBIL

BERNMOBIL ist das lokale ÖV Unternehmen im städtischen Gebiet Bern. Die über 1000 Mitarbeitenden mit den 57 Trams und 160 Bussen stellen den Nahverkehr für die jährlich rund 100 Millionen Fahrgäste sicher.

Lärm und Verschleiss sind zwei Herausforderungen, denen sich BERNMOBIL im Betrieb ihrer Tramflotte täglich stellt. Aktuell findet die Schienenkopfkonditionierung ausschliesslich an stationären Anlagen statt, welche strategisch an bekannten lauten Stellen in der Fahrbahn eingelassen werden. Die Herausforderung bestand darin herauszufinden, ob eine dynamische und bedarfsgerechte Lösung implementiert werden kann, welche die neu verfügbaren mobilen Konditionierungsanlagen auf den Fahrzeugen nutzt. Dadurch sollen auch exogene Faktoren wie das Wetter bei der Schmierung des Schienenkopfes besser berücksichtigt werden und so dank optimierter Konditionierung sowohl die Umweltbelastung durch die verwendeten Schmierstoffe als auch der Lärm und Verschleiss reduziert werden.

Mittels einer Machine Learning Lösung basierend auf Akustik wurde eine dynamische Schienenkopfkonditionierung implementiert, welche am direkt am richtigen Ort, an welchem Lärm entstehen würde, bedarfsgerecht konditioniert. Dadurch konnte der Lärm massgeblich reduziert werden.