@techreport{WinklerHayatRuester, author = {Winkler, Herwig and Hayat, Mubashir and R{\"u}ster, Moritz}, title = {KI-basierte Instandhaltungsplanung und -steuerung im {\"o}ffentlichen Verkehr: Status quo und konzeptionelle {\"U}berlegungen}, publisher = {Brandenburgische Technische Universit{\"a}t Cottbus-Senftenberg}, address = {Cottbus}, organization = {BTU Cottbus - Senftenberg, Lehrstuhl f{\"u}r Produktionswirtschaft}, doi = {10.26127/BTUOpen-7161}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-71612}, pages = {84}, abstract = {Durch eine sorgf{\"a}ltige Instandhaltung von Z{\"u}gen, Bussen und Flugzeugen l{\"a}sst sich die Verf{\"u}gbarkeit, Betriebssicherheit und Wirtschaftlichkeit dieser Verkehrsmittel maßgeblich sichern. Bislang wurden die daf{\"u}r relevanten planungsintensiven Prozesse in Zugwerkst{\"a}tten mit herk{\"o}mmlichen statischen Planungssystemen durchgef{\"u}hrt. Diese Systeme bilden zwar eine Grundlage f{\"u}r die Organisation der Instandhaltungsarbeiten, sind jedoch nicht in der Lage, optimierte Instandhaltungsprogramme zu erstellen. Infolgedessen treten w{\"a}hrend der tats{\"a}chlichen Durchf{\"u}hrung der Instandhaltungsmaßnahmen h{\"a}ufig ungeplante Zusatzaufgaben auf, die den Arbeitsablauf in den Instandhaltungswerkst{\"a}tten st{\"o}ren und sowohl die wirtschaftliche als auch die betriebliche Effizienz beeintr{\"a}chtigen. Es hat sich gezeigt, dass solche St{\"o}rungen h{\"a}ufig zu erh{\"o}hten Instandhaltungskosten, l{\"a}ngeren Durchlaufzeiten und einer verminderten Anlageneffizienz f{\"u}hren. Daher besteht ein wachsender Bedarf, bei der Instandhaltungsplanung und -steuerung im {\"o}ffentlichen Verkehrssektor von statischen zu dynamischeren, datengesteuerten Ans{\"a}tzen {\"u}berzugehen. K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) bietet in dieser Hinsicht ein erhebliches Potenzial, da sie die Entwicklung von Vorhersagef{\"a}higkeiten, dynamischer Planung und intelligenter Ressourcenzuweisung erleichtert. Zu diesem Zweck werden in dieser Studie bestehende Forschungsarbeiten zu KI Ans{\"a}tzen f{\"u}r die Wartungsplanung und -steuerung in diesen Bereichen des {\"o}ffentlichen Verkehrs systematisch untersucht und bewertet. Anhand einer deskriptiven Analyse werden neue Forschungstrends vorgestellt, w{\"a}hrend eine detaillierte Inhaltsanalyse die Ergebnisse der relevantesten Artikel in diesem Bereich zusammenfasst. Die Analyseergebnisse zeigen, dass sich die meisten Forschungsarbeiten isoliert auf bestimmte Aspekte wie die Vorhersage der verbleibenden Nutzungsdauer und die Fehlerdiagnose konzentrieren. In der Praxis umfasst die Wartungsplanung und -steuerung jedoch eine komplexe Koordination vieler Aktivit{\"a}ten (z B Inspektion, Ressourcenzuweisung und Personal und Aufgabenplanung usw.). Daher sind die Autoren der Ansicht, dass noch holistischere L{\"o}sungen erforderlich sind, die Instandhaltungsaktivit{\"a}ten und Werkstattbeschr{\"a}nkungen integrieren und {\"u}ber Einzelkomponentenvorhersagen hinaus zu einer Optimierung der Instandhaltung auf Systemebene f{\"u}hren, die in realen Instandhaltungsbetrieben validiert werden kann. Dar{\"u}ber hinaus wird in diesem Studienbericht ein konzeptioneller Rahmen vorgestellt der die Planung und Steuerung von Instandhaltungsauftr{\"a}gen in Instandhaltungswerkst{\"a}tten des {\"o}ffentlichen Nahverkehrs verbessern soll. Der vorgeschlagene Rahmen dient als Grundmodell f{\"u}r den Einsatz von KI Technologien zur Reduzierung von Ineffizienzen, zur Verbesserung der Terminplanung und letztlich zur Unterst{\"u}tzung einer zeitnahen und kosteneffizienten Instandhaltungsplanung und -steuerung f{\"u}r Z{\"u}ge.}, language = {de} }