IAM4RAIL – Holistic and Integrated Asset Management for Europe’s RAIL System
Europe’s Rail Flagship Project 3
IAM4RAIL – Holistic and Integrated Asset Management for Europe’s RAIL System
IAM4RAIL zielt darauf ab, die nächste Generation des intelligenten, integrierten Anlagenmanagements für die europäische Schieneninfrastruktur zu etablieren. Durch KI-gestützte Zustandsüberwachung und digitale Zwillinge werden Lebenszykluskosten gesenkt, Ausfallzeiten minimiert und die Sicherheit dauerhaft gesteigert.
Das Projekt FP3-IAM4RAIL umfasst sieben integrierte Demonstratoren für die Schieneninfrastruktur, die wegweisend für Forschung und Innovation im Schienenverkehrssektor sind. Im Zentrum steht die Integration von Zustandsdaten aus fortschrittlichen Überwachungssystemen in Entscheidungshilfen und Verkehrsmanagementsysteme. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz und digitaler Zwillinge verfolgt das Projekt einen ganzheitlichen, interoperablen und grenzüberschreitenden Ansatz auf europäischer Ebene. Ergänzend werden Technologien wie Robotik und additive Fertigung untersucht, um das Anlagenmanagement im Eisenbahnsektor nachhaltig zu optimieren.
Vereinfachtes Bayes’sches Netzwerk für die holistische Zustandsüberwachung von Weichen (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-04774-8_78/figures/2)
Mit insgesamt 93 Partnern zielt FP3-IAM4RAIL darauf ab, die nächste Generation des intelligenten, integrierten Anlagenmanagements für die europäische Schieneninfrastruktur zu etablieren. Durch innovative Lösungen für ortsfeste Anlagen und rollendes Material werden die Lebenszykluskosten minimiert und die Lebensdauer der Infrastruktur verlängert. Gleichzeitig werden höchste Sicherheitsstandards gewährleistet sowie die Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Wartbarkeit des gesamten Schienensystems gesteigert.
Das DLR trägt mit Forschung zu eingebetteten streckenseitigen und fahrzeugseitigen Zustandsüberwachungssystemen, KI-Verfahren für eine holistische Zustandsüberwachung, digitalen Zwillingen sowie föderierten Datenräumen zum Projekt bei.
Disclaimer: Finanziert durch die Europäische Union. Die darin zum Ausdruck gebrachten Ansichten und Meinungen sind jedoch ausschließlich die der Autor(en) und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der Europäischen Union oder des Gemeinsamen Unternehmens „Europe’s Rail“ wider. Weder die Europäische Union noch die Förderstelle können hierfür zur Verantwortung gezogen werden. Das Projekt „FP3-IAM4Rail“ wird vom gemeinsamen Unternehmen „Europe’s Rail“ und dessen Mitgliedern unterstützt.
Jahan, Kanwal und Heusel, Judith und Baasch, Benjamin und Roth, Michael und Shankar, Sangeetha und Groos, Jörn Christoffer (2026) Intelligent Shunter Locomotives for Supporting Maintenance in Industrial Railway Networks. In: Lecture Notes in Mechanical Engineering, Seiten 765-778. Springer. 8th International Congress and Workshop on Industrial AI and eMaintenance, IAI 2025, 2025-05-13 - 2025-05-15, Luleå, Schweden. doi: 10.1007/978-3-032-03725-1_54. ISBN 978-303038076-2. ISSN 2195-4356. Volltext nicht frei.
Samson, Henk und Tiecken, Jacques und Neumann, Thorsten und Baasch, Benjamin und Camacho de Miguel, Javier und Rodriguez-Arana, Borja und Alvarado, Unai (2025) Agile Multi-Sensor Platform Leonardo: Evaluation of new Monitoring Technologies in an Operational Environment. In: Transport Transitions: Advancing Sustainable and Inclusive Mobility, Proceedings of the 10th TRA Conference, 2024, Seiten 636-643. Transport Research Arena 2024, 2024-04-15 - 2024-04-18, Dublin, Ireland. doi: 10.1007/978-3-032-04774-8_92. ISBN 78-3-031-85577-1. ISSN 2196-5544.
