D-AI-Y

Verbundprojekt: Do AI Yourself (D-AI-Y); Teilprojekt: AlaaS-basiertes Predictive Maintenance von Schienenfahrzeugen

Problemstellung & Motivation

Die starren und zeitlich festgelegten Wartungsfenster führen für den Antragssteller zu ineffizienten und kostenintensiven Instandhaltungsprozessen. Eine Lösung hierfür bietet die Umstellung von einer zeitbasierten auf eine zustandsbasierte Instandhaltung der Schienenfahrzeuge. Die Anwendung von künstlicher Intellgenz für KMU bietet dabei häufig Hürden hinsichtlich speziell ausgebildetem Personal und Methodik sowie die Überführung in servicebasierte Geschäftsmodelle.

Lösungsansatz

Das Ziel des Verbundprojekts D-Al-Y ist die Entwicklung und Evaluation einer D-Al-Y-Toolbox zur Befähigung von kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) zur Nutzung von Al as a Service (AlaaS) in ihren eigenen Geschäftsmodellen. Die D-Al-Y-Toolbox beinhaltet Geschäftsmodellmuster, Implementierungskonzepte, Methoden und Werkzeuge zur Entwicklung von AlaaS-basierten Dienstleistungen. Das Ziel des Teilvorhabens der Firma Reuschling ist die Implementierung einer AlaaS-basierten Predictive Maintenance Lösung für Schienenfahrzeugen.

Anknüpfend werden ein neues Geschäftsmodell und ein Implementierungskonzept für die AlaaS-basierte Lösung erstellt. Die spezifischen Modelle und Konzepte werden abstrahiert und in die D-Al-Y-Toolbox inkludiert. Die AlaaS-Lösung wird beim Antragssteller pilotiert und auf Funktionalität und Wirtschaftlichkeit evaluiert. In diesem Zusammenhang wird die Lösung ebenfalls mit den Pilotprojekten der Verbundpartner verglichen und die D-Al-Y-Toolbox evaluiert.

Projektpartner

Förderreferenz

Das Projekt D-AI-Y wird unter dem Förderkennzeichen: 02K23A077 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

Die Zuwendung gilt für den Zeitraum vom 01.01.2024 bis 31.12.2026 (Bewilligungszeitraum)