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Year 2038 problem graphic with binary code background in blue and red, highlighting the risks of Unix timestamp overflow in legacy systems.

Das Jahr 2038 Problem: Was passiert, wenn die Zeit abläuft?

Das Jahr 2038 Problem betrifft viele ältere Computersysteme, die Zeit als Anzahl der Sekunden seit dem 1. Januar 1970 speichern und dafür einen vorzeichenbehafteten 32-Bit-Unix-Zeitstempel verwenden. Dieser Zähler erreicht am 19. Januar 2038 seinen Maximalwert. Eine Sekunde später kommt es zu einem Überlauf, und der Wert springt auf einen negativen Wert zurück, den Systeme als den 13. Dezember 1901 interpretieren.

Dieser Rücksprung im Rahmen des Jahr 2038 Problems wird voraussichtlich dazu führen, dass viele Softwaresysteme abstürzen oder ein unvorhersehbares Verhalten aufweisen. Dabei handelt es sich nicht nur um eine theoretische Annahme: Bereits heute können Systeme betroffen sein, die zukünftige Daten berechnen oder deren geplante Lebensdauer über das Jahr 2037 hinausgeht.

Im Schienenverkehr, wo präzises Timing die Grundlage für einen sicheren und zuverlässigen Betrieb bildet, entsteht dadurch ein verstecktes, aber kritisches Risiko für fahrzeug- und infrastrukturseitige Systeme, Instandhaltungsgswerkzeuge usw. Entscheidend ist nicht das Ob, sondern das Wo des Eintretens.

Auch wenn das Ereignis „erst“ in einigen Jahren eintritt, ist es faktisch schon morgen – insbesondere in einer Branche wie der Bahnindustrie, die bei umfassenden Systemanpassungen als eher träge gilt.

Bei PROSE helfen wir Ihnen, betroffene Systeme zu identifizieren, ihre Wechselwirkungen zu verstehen und praktische Strategien zur Risikominderung zu definieren, die auf Ihren Betrieb und den Lebenszyklus Ihres Systems zugeschnitten sind.

Haben Sie Ihre Systeme bereits überprüft?

Visualisierung eines digitalen Schmiersystems mit Zug, Datenanalyse und streckenbasierter Überwachung im Depot.

Forschung schafft Mehrwert, wenn sie im Betrieb funktioniert

Unsere Forschung hat gezeigt, was intelligente, datenbasierte Schienenkopfkonditionierung leisten kann und wie sich dieses Verständnis systematisch entwickelt hat.

Der nächste Schritt ist entscheidend: die Übertragung der Forschungsergebnisse in ein reales Betriebsprojekt. Ein konkretes Beispiel dafür ist die Umsetzung bei BERNMOBIL, in Zusammenarbeit mit Substring als Technologiepartner.

Auf Basis der Erkenntnisse aus der Forschung wurde ein System implementiert, das:

  • den Schmierbedarf fahrzeugseitig erfasst
  • Lärm- und Betriebsdaten kontinuierlich auswertet
  • die Schmierung proaktiv und streckenspezifisch auslöst

Neu ist, dass die Schmierung nun bedarfsorientiert, datengestützt und flottenweit umfassend erfolgt. Die im Forschungsprojekt entwickelten Prinzipien wurden gezielt für den operativen Einsatz weiterentwickelt – mit Fokus auf Robustheit, Skalierbarkeit und Integration in bestehende Prozesse.

Das Ergebnis ist eine praxisnahe Lösung, die Lärm reduziert und Verschleiss minimiert, unter Berücksichtigung betrieblicher und ökologischer Anforderungen.

Weitere Einblicke in das Projekt finden Sie hier: https://prose.one/de/geraeusch-und-verschleissreduzierung-fuer-strassenbahnen-mit-ki-basierter-schienenkopfkonditionierung/

Konferenzszene mit Publikum und Vortragendem, ergänzt durch KI-, Zug- und Systemgrafiken zur intelligenten Bahnoptimierung.

Intelligente Systeme im Bahnverkehr müssen als Teil des Gesamtsystems betrachtet werden

Datenbasierte Schienenkopfkonditionierung kann Lärm, Verschleiss und Ressourceneinsatz erheblich beeinflussen. Gleichzeitig erkennen Betreiber zunehmend, dass solche Lösungen im Gesamtkontext von Traktion, Bremsen und täglichem Betrieb betrachtet werden müssen.

Deshalb ordnen wir das Thema in einen breiteren technischen Kontext ein:

Am 23. April 2026 in Wien wird Dr Felix Saur, unser Experte für Rad-Schiene-Systeme, auf der 23. Oberbremsrätekonferenz und der 21. Internationalen Mitteleuropäischen Konferenz – einer Veranstaltung der Knorr-Bremse GmbH Österreich – einen Vortrag halten zum Thema: Intelligente Traktionsoptimierung von Schienenfahrzeugen.

Die Konferenz bietet eine wichtige Plattform für den Austausch zwischen Betrieb, Technik und Forschung, insbesondere dort, wo Reibung, Traktion, Bremsen und Fahrdynamik zusammenkommen.

Kontaktieren Sie Dr Felix Saur oder Josef  Kometer, um sich vor Ort zu vernetzen. Wir freuen uns auf den Austausch und die Diskussion mit der Fachwelt.

Weitere Informationen zur Veranstaltung finden Sie hier: https://www.oberbremsraetekonferenz.eu/cms/

Zwei Züge in Dresden und Wien mit KI-Symbolen, die intelligente Schienenkopfkonditionierung, akustisches Monitoring und datenbasierte Bahnoptimierung darstellen.

Von Dresden nach Wien: eine gemeinsame Herausforderung

In den vergangenen zwei Wochen hat PROSE das Thema intelligente Schienenkopfkonditionierung in zwei zentrale Branchenforen in Dresden und Wien eingebracht. Diese Veranstaltungen haben wir genutzt, um Ideen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und uns mit denjenigen auszutauschen, die täglich mit diesen Herausforderungen arbeiten.

In Dresden, auf der 21. Internationalen Schienenfahrzeugkonferenz, lag der Fokus auf intelligenter Schienenkopfkonditionierung für Strassenbahnen. Die Kombination aus Messtechnik, KI-gestützter Datenanalyse und praktischen Betriebsergebnissen stiess auf grosses Interesse und führte zu zahlreichen technischen und betrieblichen Rückfragen.

In Wien, beim 30. Sitzung der Arbeitsgruppe Schall und Vibrationen (Schienenfahrzeuge), verlagerte sich der Schwerpunkt auf fahrzeugbasierte akustische Überwachung. Das Thema der akustischen Datenerfassung als Grundlage für eine gezielte Schienenkopfkonditionierung sowie die Überwachung von Fahrzeugen und Infrastruktur führte zu intensiven Diskussionen.

Was bei beiden Veranstaltungen deutlich wurde:

Das Bewusstsein wächst, dass sich Lärm, Verschleiss und Ressourceneinsatz nicht isoliert optimieren lassen. Für Betreiber:innen, Instandhalter:innen und Ingenieur:innen rückt zunehmend eine zentrale Frage in den Fokus: Wie lassen sich Daten in verlässliche, skalierbare Entscheidungen für den täglichen Betrieb überführen?

Diese Gespräche knüpfen direkt an die Erkenntnisse aus unserem Forschungsprojekt zur intelligenten Schienenkopfkonditionierung an und helfen, diese in praktische, skalierbare Lösungen zu überführen.

 

Intelligente Schienkopfkonditionierung: Prozess von Forschung über Validierung und Veröffentlichung bis zur Implementierung im urbanen Bahnbetrieb.

Von der Forschung zum Fachartikel

Unser Forschungsprojekt zur intelligenten Schienkopfkonditionierung hat gezeigt, was technisch möglich ist, wenn Schmierung auf Basis realer Betriebsdaten gesteuert wird.

Nun ist das Thema auch in der fachlichen Diskussion angekommen.

In der aktuellen Ausgabe der ZEVrail wurde ein ausführlicher Fachartikel veröffentlicht. Darin wird das gemeinsame Projekt von  BERNMOBIL, Substring und PROSE, gefördert vom Bundesamt für Verkehr (BAV), vorgestellt. Der Beitrag beschreibt unter anderem:

  • Das Konzept der bedarfsgerechten Schienkopfkonditionierung
  • Akustisches Monitoring über 15 Tramfahrzeuge
  • KI-basierte Auswertung von Audio-, Meta- und Wetterdaten
  • Prädiktive Auslösung der Schmierung auf Basis von Lärmkarten
  • Den Übergang von statischer Schmierung zu datengetriebener Systemsteuerung

Was als Forschungsfrage begann  „Wie lassen sich Kurvenquietschen und Verschleiss mit minimalem Einsatz von Schmierstoffen reduzieren?“ hat sich zu einem validierten und skalierbaren Systemansatz entwickelt.

Die Veröffentlichung zeigt, dass intelligente Schienkopfkonditionierung zunehmend Teil der technischen Diskussion über nachhaltigen urbanen Bahnbetrieb wird.

Hier können Sie den Artikel lesen: https://www.zevrail.de/artikel/die-intelligente-schienenkopfkonditionierung

 

Intelligente Schienenkopfkonditionierung mit datenbasierter Überwachung, Schmier- und Analysesystemen im urbanen Schienenverkehr.

Was folgt nach der Validierung der intelligenten Schienenkopfkonditionierung?

Unser Forschungsprojekt zur intelligenten Schienenkopfkonditionierung  hat gezeigt, dass eine intelligente, datengestützte Schienenkopkonditionierung unter realen Betriebsbedingungen funktioniert.

Es hat sich jedoch auch gezeigt, dass noch Fragen hinsichtlich der Stabilität der Auswirkungen auf verschiedenen Strecken, Fahrzeugen und unter verschiedenen Betriebsbedingungen offen sind. Weitere Fragen betreffen das Zusammenspiel zwischen Schienenkopfkonditionierung und Spurkranzschmierung sowie die Frage, wie datengestützte Systeme skaliert werden können, ohne die Komplexität für die Betreiber:innen zu erhöhen.

Der Schwerpunkt des Projekts verlagert sich vom Nachweis der Machbarkeit hin zur Optimierung und Erweiterung der gewonnenen Erkenntnisse:

  • Ausweitung des Systems auf weitere Strecken und Fahrzeugtypen
  • Integration einer intelligenten Spurkranzschmierung neben der Schienenkopfkonditionierung
  • Analyse der Wechselwirkungen zwischen Fahrzeugen, Infrastruktur und Betriebsbedingungen
  • Stärkung der Überwachung, Steuerungslogik und Betriebsrobustheit

Ziel ist es, von isolierten Anwendungen zu skalierbaren, betriebsfähigen Lösungen überzugehen, die die Instandhaltung von Anlagen, die Kosteneffizienz und die Umweltleistung während des gesamten Lebenszyklus unterstützen. Das Projekt markiert somit den Übergang von Forschungsergebnissen zu einer Grundlage für die langfristige Anwendung.

Weitere Informationen zu Zielen und Umfang finden Sie hier: https://www.aramis.admin.ch/Default?DocumentID=74023&Load=true

Marco Pagani zum Co-Direktor der PROSE-Geschäftseinheit Schweiz ernannt, abgebildet mit Lukas Müller, Rolf Mühlemann und Jochen Helmlinger, CEO.

Marco Pagani wird Co-Direktor der PROSE Business Unit Schweiz

Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass Marco Pagani ab dem 1. Mai 2026 die Position des Co-Direktors unserer Business Unit Schweiz übernehmen wird. Zusammen mit Lukas Müller wird er die Weiterentwicklung unserer Aktivitäten in der Schweiz leiten und dabei eng mit Kund:innen, Partner:innen und Kolleg:innen zusammenarbeiten.

Marco Pagani verfügt über umfangreiche Erfahrung in den Bereichen Flottenstrategie, Asset Management und Beschaffungsprogramme im europäischen Eisenbahnsektor. Er war für internationale Lokomotivflotten und bedeutende Investitionsprojekte verantwortlich und wirkt derzeit an nationalen ERTMS- und Hochgeschwindigkeitszugprogrammen in der Schweiz mit. Mit seiner technischen, strategischen und finanziellen Expertise hat er internationale Teams geführt und komplexe Initiativen in der gesamten Bahnbranche erfolgreich umgesetzt. Diese Erfahrung gewährleistet Kontinuität und eine starke Führung für die PROSE Business Unit Schweiz.

Nach elf Jahren bei PROSE wird Rolf Mühlemann das Unternehmen verlassen, um sich neuen beruflichen Herausforderungen zu widmen. Wir danken ihm für sein langjähriges Engagement und für das Fundament, das er innerhalb der Business Unit mit aufgebaut hat.

Mit diesem Führungswechsel bekräftigen wir unser Engagement, unsere Kund:innen weiterhin mit unabhängiger Expertise und zuverlässigen, massgeschneiderten Lösungen im Bereich der Bahntechnologie zu unterstützen.

Bitte heissen Sie Marco Pagani in seiner neuen Position herzlich willkommen.

Visualisierung intelligenter Schienenkopfschmierung mit Rad-Schiene-Interaktion, Verschleissmechanismen und datenbasierter Bahntechnik.

Die Reduzierung von Lärm und Verschleiss beginnt damit, zu verstehen, warum sie auftreten

Die Ergebnisse unseres Forschungsprojekts zeigen, was eine intelligente Schienenkopfkonditionierung in der Praxis leisten kann. Um beobachtete Effekte in robuste und übertragbare Lösungen zu überführen, ist jedoch ein vertieftes Verständnis der Mechanismen erforderlich, die Verschleiss und Lärm im Rad-Schiene-System verursachen.

Aus diesem Grund war eine spezifische Literaturstudie zu Verschleissmechanismen integraler Bestandteil des Forschungsprojekts zur intelligenten Schienenkopfkonditionierung. Die Studie fasst den aktuellen Stand der wissenschaftlichen Erkenntnisse zu folgenden Themen zusammen:

  • Schienenwelligkeit und Schlupfwellen
  • Radpolygonisierung
  • Reibungsinduzierte Schwingungen und Resonanzen
  • Die Rolle der Schmierung in verschiedenen Betriebsszenarien

Eine wichtige Erkenntnis: Welligkeit und polygonaler Verschleiss haben nicht nur eine einzige Ursache. Sie entstehen durch das Zusammenspiel von Fahrzeug, Gleis, Betrieb und Reibung. Dies hat direkte Auswirkungen für die Betreiber:innen: Massnahmen, die in einem Kontext funktionieren, können in einem anderen Kontext unerwünschte Nebenwirkungen entfalten.

Eine gezielte, datengestützte Schmierung muss daher mit einem Verständnis auf Systemebene einhergehen.

Die Ergebnisse der Literaturstudie tragen dazu bei, die Schienenkopfkonditionierung in einen breiteren Kontext zu stellen und bilden eine wichtige Brücke zwischen Forschungsergebnissen und zukünftiger Anwendung und Skalierung.

Die vollständige Literaturstudie ist hier verfügbar: https://www.aramis.admin.ch/Dokument.aspx?DocumentID=73690

 

Fachvortrag zur intelligenten Schienenkopfkonditionierung mit digitalen Visualisierungen zur Bahntechnologie und PROSE Branding.

Warum intelligente Schienenkopfkonditionierung kein Nischenthema ist

Die Ergebnisse unserer Forschung zeigen deutlich, dass Lärm, Verschleiss und Ressourceneinsatz nur gemeinsam optimiert werden können, wenn Entscheidungen auf der Grundlage von Daten getroffen werden.

Aktuell bestehen bei den Betreiber:innen zahlreiche offene Fragen, die nur durch einen offenen Dialog zwischen Betreiber:innen, Wartungsunternehmen, Forscher:innen und Technologieexpert:innen beantwortet werden können.

Deshalb möchten wir das Thema der intelligenten Schienenkopfkonditionierung in verschiedenen Fachformaten verbreiten und unser Wissen weitergeben. Zwei Veranstaltungen in den kommenden Wochen bieten hierfür eine wichtige Plattform und bieten unterschiedliche Perspektiven:

Wir freuen uns auf offene Diskussionen, kritische Fragen und den Austausch von Erfahrungen.

Intelligente Schienenkopfkonditionierung mit KI zur Reduktion von Kurvenquietschen, Verschleiss und Schmiermittelverbrauch im urbanen Schienenverkehr

Was ist möglich, wenn die Schienenkopfkonditionierung intelligent gesteuert wird?

Die Ergebnisse unserer Forschung sind eindeutig. Auf einer PoC-Strecke im urbanen Betrieb wurden folgende Effekte gemessen:

  • −98,5 % Kurvenquietschen
  • bis zu −60 % Schmiermittelverbrauch
  • Simulationen zeigen ein Potenzial zur Reduktion des Radlaufflächenverschleisses um bis zu 12 %

Eine wichtige Erkenntnis für Betreiber: Entscheidend ist nicht hochwertige Hardware, sondern eine robuste Datenbank, ein sinnvoll definierter Quietschindex, der gemeinsam mit Substring entwickelt wurde, und ein Verständnis für den Rad-Schiene-Kontakt während des gesamten Betriebs.

Intelligente Schienenkopfkonditionierung reduziert Zielkonflikte: weniger Lärm bei geringerem Ressourceneinsatz sowie weniger Verschleiss bei stabileren Lebenszykluskosten. Damit wird sie zu einem Baustein für nachhaltige Mobilität und konsequente Lebenszyklusoptimierung im urbanen Schienenverkehr.

Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für Austausch, Weiterentwicklung und den nächsten Schritt in Richtung praktischer Anwendung.

Für alle, die mehr erfahren möchten:

Strassenbahn in enger Kurve mit Rad-Schiene-Kontakt, Funkenbildung und digitalen Overlays zu Lärm, Wetterdaten und KI-gestützter Schienenkopfschmierung.

Warum die herkömmliche Schienenkopfkonditionierung an ihre Grenzen stösst

Der urbane Schienenverkehr steht unter ständigem Druck. Enge Kurvenradien, hohe Taktfrequenzen und steigende Umweltanforderungen führen zu bekannten Herausforderungen: Kurvenquietschen, erhöhter Rad-Schiene-Verschleiss und der Einsatz von Schmierstoffen mit negativen Umweltauswirkungen.

Die konventionelle Schienenkopfkonditionierung arbeitet meist statisch – mit festen Schmiermengen an festen Orten, unabhängig von Wetterbedingungen oder dem tatsächlichen Bedarf. Daraus entsteht häufig ein Zielkonflikt zwischen Lärmminderung, Verschleissreduktion und Umweltschutz.

Genau hier setzt das Forschungsprojekt zur intelligenten Schienenkopfkonditionierung an. Die Anforderungen werden datenbasiert ermittelt, unter Einbezug von:

  • akustischen Sensoren direkt am Fahrzeug
  • kontinuierlichem Lärmmapping entlang der Strecke
  • Wetter- und Betriebsdaten
  • KI-gestützter Auswertung

So wird die Schmierung situationsabhängig und vorausschauend ausgelöst,  basierend auf realen Betriebsdaten. Dies ist der Ausgangspunkt unserer Forschung.

Mehr Hintergrund zum Forschungsprojekt Intelligente Schienenkopfkonditionierung, inklusive Zielsetzung, Vorgehen und Systemarchitektur, finden Sie hier:

– Projektbeschreibung:
https://www.aramis.admin.ch/Default?DocumentID=73688&Load=true

– Projektpräsentation (Überblick und Aufbau, nur auf Deutsch):
https://www.aramis.admin.ch/Default?DocumentID=73691&Load=true

Moderner Personenzug, der die digitalisierte Instandhaltung von Schienenfahrzeugen, die Flottenoptimierung und das datengesteuerte Lebenszyklusmanagement von PROSE veranschaulicht.

Drei Lösungen für die Mobilität von morgen

Die Zukunft der Mobilität wird nicht allein durch Konzepte gestaltet. Ohne Umsetzung bleiben Strategien Theorie, Flotten fallen zurück und Chancen für Effizienz und Nachhaltigkeit gehen verloren. Was den Unterschied macht, ist die Umsetzung von Plänen in die Tat.

Durch die Verbindung von Digitalisierung, Flottenstrategie und Instandhaltungssoptimierung macht PROSE den Bahnbetrieb sicherer, effizienter und nachhaltiger.

Hier finden Sie konkrete Beispiele dafür, wie wir dies in die Praxis umgesetzt haben:

Bei welcher Herausforderung können wir Ihnen helfen?

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