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Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der unterschiedlichen Abnützung von Bremsscheiben einer regional eingesetzten Personentriebzugflotte (Desiro) der österreichischen Bundesbahnen. Das Hauptziel der Arbeit ist, den vorhandenen Bremsscheibenverschleiß regional zu erkennen, um diesen mit Maßnahmen kostengünstig zu optimieren. In der Arbeit werden drei Regionen (Linz, Graz und Villach) hinsichtlich Streckenlänge, Höhenmeter- und Haltestellenanzahl verglichen. Diese Auswertungen bilden die Basis für in dieser Arbeit diskutierte Optimierungsmöglichkeiten.
Die Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) und die vorausschauende Wartung (Predicted Maintenance) gelten als Schlüsselinnovationen der Industrie 4.0. Im Zuge dessen arbeiten Forscher der Professur Intelligente
Maschinensysteme an einem Kunststoffgleitlager, welches eine integrierte Sensorik besitzt, die dem Anwender die Überwachung von Betriebsdaten ermöglichen soll. Die aus einem elektrisch leitfähigen Kunststoff hergestellte Sensorik trägt dazu bei, dass in Echtzeit sowohl eine Aussage zur Lagertemperatur als auch zum Verschleißgrad des Lagers getroffen werden kann.
Damit lassen sich Wartungsintervalle besser planen und ein
prophylaktischer Austausch von noch gebrauchsfähigen Lagern kann vermieden und damit Kosten gesenkt werden. Dafür sind umfangreiche numerische Untersuchungen zum mechanischen, thermischen und elektrischen Verhalten des Gleitlagers durchgeführt worden. Außerdem sind die Auswerteelektronik und Werkstoffe entsprechend den Anforderungen der Sensorik entwickelt bzw. ausgewählt worden.