ZUR SOFORTIGEN VERÖFFENTLICHUNG Nr. 3262

Bei diesem Text handelt es sich um eine Übersetzung der offiziellen englischen Version dieser Pressemitteilung, die nur als Hilfestellung und Referenz bereitgestellt wird. Ausführliche und/oder spezifische Informationen entnehmen Sie bitte der englischen Originalversion. Im Falle von Abweichungen hat der Inhalt der englischen Originalversion Vorrang.

Mitsubishi Electric stellt ein System zur Überwachung und Analyse der Bahndaten für die neuen Züge der 2000-Serie für die U-Bahn-Linie Marunouchi der Tokyo Metro bereit

Vollständige Nutzung von IoT und Big Data für einen sichereren und zuverlässigeren Bahnbetrieb

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TOKIO, 19. Februar 2019 – Mitsubishi Electric Corporation (TOKIO: 6503) gab heute die Bereitstellung des von ihr entwickelten Systems zur Überwachung und Analyse der Bahndaten (Train Information Monitoring and Analysis, TIMA) für die neuen Züge der 2000-Serie für die U-Bahn-Linie Marunouchi bekannt, die im Auftrag der Tokyo Metro Company betrieben werden. Ab dem 23. Februar 2019 wird das TIMA-System schnellere Reaktionen bei Betriebsproblemen ermöglichen und die Zeitplanung für Inspektionen und den Austausch von Teilen optimieren. Durch das neue System werden das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) und Big Data zur Visualisierung und Analyse von Daten der Züge in Betrieb vollständig genutzt, um einen besonders sicheren und zuverlässigen Bahnbetrieb zu ermöglichen.

Übersicht über das TIMA-System von Mitsubishi Electric

Zug der 2000-Serie der U-Bahn-Linie Marunouchi der Tokyo Metro

Mitsubishi Electric unterstützt TIMA, indem das Unternehmen der Tokyo Metro IoT-basierte Dienste zur Überwachung und Analyse der Bahndaten bereitstellt, um die Zeitplanung der geplanten und zustandsorientierten Instandhaltung zu optimieren. Zudem plant Tokyo Metro die Nutzung von ausgewählten Big Data, die mithilfe von TIMA gesammelt und gespeichert werden, in Form von Open Data als Zusatzleistung für den Personenverkehr. Diese Daten werden über Smartphone-Apps oder andere Technologien bereitgestellt.

Auf der U-Bahn-Linie Marunouchi sind 336 Triebwagen auf einer Strecke von 24,2 km mit 28 Bahnhöfen im Einsatz. Die U-Bahn-Linie erstreckt sich zwischen den Bahnhöfen Ogikubo in Westtokio und Ikebukuro im Norden der Stadt. Die Linie verläuft durch das Zentrum von Tokio und das Geschäftsviertel Marunouchi, nach dem die Linie benannt ist. Angaben von Tokyo Metro zufolge wurde die Linie im Jahr 2017 täglich durchschnittlich von 1,60 Millionen Fahrgästen genutzt.

Produktmerkmale

1)
Visualisierung des Status von Zügen in Betrieb, indem Daten zur Verarbeitung im Rechenzentrum gesammelt werden
- Das neueste Datenverwaltungssystem für die Zugsteuerung (Train-control Information Management System, TIS) von Mitsubishi Electric sammelt Daten über Züge in Betrieb, wie z. B. Standort, Innentemperatur und Auslastung, und überträgt die Daten über eine drahtlose Hochgeschwindigkeits-Datenverbindung mit hoher Kapazität an ein Rechenzentrum, um den aktuellen Status von Zügen zu visualisieren und bei Bedarf Vergleiche mit den gespeicherten Daten anzustellen.
­ Die Visualisierung des Zugstatus, einschließlich der historischen Daten, erfolgt durch die Speicherung der gesammelten Daten.
2)
Schneller, präziser Informationsaustausch zwischen dem Zugbetreiber und den Mitarbeitern des Control Centers zur Minimierung von Zugausfallzeiten
- Das TIS überwacht die Zugausrüstung und gibt über ein Rechenzentrum Warnmeldungen zu Auffälligkeiten, wie Fehlerstatus und Standort des Zuges, schnell an das Control Center und die Depots weiter.
- Die Bildschirme des Führerstands sind auch für das Kontrollzentrum und die Depots sichtbar. So können Informationen schnell und präzise ausgetauscht werden, um wirksame Gegenmaßnahmen einzuleiten und so die Zugausfallzeiten zu minimieren.
3)
Zukunftssichere Analyse von Zugausrüstungsdaten zur Optimierung der Zeitplanung für Inspektionspositionen und der Dauer des Teileaustauschs
- Die durch das TIS gesammelten Zugausrüstungsdaten, wie z. B. Strom und Spannung, können analysiert werden, um die Zeitplanung für Inspektionen und den Austausch von Teilen zu optimieren.
- Ermöglicht die Optimierung von Inspektionspositionen und der Dauer des Teileaustauschs basierend auf den Ergebnissen der Big Data-Analyse, bei der Daten der Zugausrüstung gesammelt werden.

Hinweis: Die Pressemitteilungen sind zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung korrekt. Sie können jedoch ohne vorherige Ankündigung geändert werden.