In einem pragmatischen Erfahrungsbericht erklärt Siemens Mobility wie sie mit der Railigent Plattform die Digitalisierung in einem sehr traditionellen Umfeld etablieren. Dabei ist immer der erzielte Nutzen im Fokus des Projektes. Betreiber von Zügen profitieren von einem daten-getriebenen Ansatz durch reduzierte Wartungskosten und optimierten Nutzungsgrad. Visuelle Analytik ist nur der Anfang, wenn Predictive Analytics Zusammenhänge aufzeigt und Echtzeit-Informationen Entscheidungen beim operationalen Betrieb der Züge verbessern.

Zielpublikum: Entscheider, CDO, CIO, Leiter CC, Architekten
Voraussetzungen: Basic understanding of buisiness value in analytics
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:
Business Challenge:

To prevent delays due to equipment failures, Siemens Mobility needed to provide fast, accurate insights to customers through its app. The company needed real-time analytics for both IoT and legacy data.

Solution:

With the Railigent platform, Siemens customers get insights via Railigent, the Siemens Mobility app. The app allows for automated corrective action and quick decision-making.

Predicting failures before they occur is possible with data analysis at the edge. Siemens collects every piece of data it can – most of which is collected via sensors at the edge – then cleans and prepares it for analysis. Some trains have nearly 2,000 components that must be monitored while they are traveling; for example, to detect vibration patterns of train bearings. Older trains pose difficult data challenges, but the company still needs to be able to monitor and measure their performance and make improvements.