BVG mit Wissenschaftspartner TH Wildau Instandhalter des Jahres
(lifepr) Wildau, 05.09.2016 - Die Berliner Verkehrsbetriebe (BVG) sind anlässlich des diesjährigen Instandhaltungskongresses MainDays für ein gemeinsam mit der Technischen Hochschule Wildau, dem Deutschen Forschungsinstitut für künstliche Intelligenz und der Condat AG umgesetztes Forschungsprojekt zum „Instandhalter des Jahres 2016“ gekürt worden. Den begehrten Maintainer-Award erhielt das Unternehmen für das Verbundprojekt PLuTO („Portable Lern- und Wissensplattform zum Transfer episodischen Wissens in Organisationen“), das mit Fördermitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung in der Komponenteninstandsetzung von U-Bahn-Werkstätten realisiert wurde.
Vor dem Hintergrund langer Lebenszyklen der U-Bahn-Züge, die zum Teil seit 60 Jahren im Einsatz sind, sollte die Fahrzeug-Wartung in die Lage versetzt werden, schnell auf relevante Informationen zurückgreifen zu können. Insbesondere das situativ erforderliche Erfahrungswissen älterer Mitarbeiter, das nicht in Handbüchern etc. niedergelegt ist, galt es, direkt am Arbeitsplatz und im Kontext des jeweiligen Arbeitsprozesses zu erfassen und bereitzustellen, sowie das technische Wissen neuer Mitarbeiter schnell in die Wissensdrehscheibe des Unternehmens einzubinden.
Im Rahmen des Projektes wurde für die Fahrzeugwartung ein integriertes IT-System entwickelt, das neben der Arbeitsplanung aus einer Wissensdatenbank und einem mobilen Assistenten für Wissensabruf und -erfassung besteht. Einen besonderen Clou bietet die in die mobile Lösung integrierte Augmented-Reality-Komponente, die eine automatische Objektidentifizierung ermöglicht.
Die Forschungsgruppe Telematik der TH Wildau unter Leitung von Prof. Dr. Ralf Vandenhouten entwickelte für das elektronische Assistenzsystem komplexe Algorithmen der Bildverarbeitung zur Unterstützung der logistischen und Arbeitsprozesse in den altersgemischten Technik-Teams von U-Bahn-Werkstätten. Dazu zählen die automatische Erkennung und Lokalisierung von Bauteilen der U-Bahn-Züge (z.B. von Antriebsmotoren) und Verfahren der Augmented Reality (Einblendung von textlichen, bildlichen oder auch Audio- bzw. Videodateien), die im Kontext der so ermittelten Bauteile stehen.
Vor dem Hintergrund langer Lebenszyklen der U-Bahn-Züge, die zum Teil seit 60 Jahren im Einsatz sind, sollte die Fahrzeug-Wartung in die Lage versetzt werden, schnell auf relevante Informationen zurückgreifen zu können. Insbesondere das situativ erforderliche Erfahrungswissen älterer Mitarbeiter, das nicht in Handbüchern etc. niedergelegt ist, galt es, direkt am Arbeitsplatz und im Kontext des jeweiligen Arbeitsprozesses zu erfassen und bereitzustellen, sowie das technische Wissen neuer Mitarbeiter schnell in die Wissensdrehscheibe des Unternehmens einzubinden.
Im Rahmen des Projektes wurde für die Fahrzeugwartung ein integriertes IT-System entwickelt, das neben der Arbeitsplanung aus einer Wissensdatenbank und einem mobilen Assistenten für Wissensabruf und -erfassung besteht. Einen besonderen Clou bietet die in die mobile Lösung integrierte Augmented-Reality-Komponente, die eine automatische Objektidentifizierung ermöglicht.
Die Forschungsgruppe Telematik der TH Wildau unter Leitung von Prof. Dr. Ralf Vandenhouten entwickelte für das elektronische Assistenzsystem komplexe Algorithmen der Bildverarbeitung zur Unterstützung der logistischen und Arbeitsprozesse in den altersgemischten Technik-Teams von U-Bahn-Werkstätten. Dazu zählen die automatische Erkennung und Lokalisierung von Bauteilen der U-Bahn-Züge (z.B. von Antriebsmotoren) und Verfahren der Augmented Reality (Einblendung von textlichen, bildlichen oder auch Audio- bzw. Videodateien), die im Kontext der so ermittelten Bauteile stehen.
