Umstellung auf digitale Bahnsysteme erzeugt Bedarf für Big Data-Technologien

Frankfurt/M., Starnberg, 19. März 2015 – Mobiltelefonie und das Internet der Dinge machen den Einsatz von Big-Data-Plattformen in der Bahnindustrie notwendig…

Zum Hintergrund: Die weltweite Bahnindustrie steht vor großen Chancen durch die Einführung von Big Data-Technologien. Ein Teil der Signalanlagen auf dem Schienennetz ist schätzungsweise 80 Jahre alt, aber erste Investitionen in die aktuelle Generation von Bahnsystemen wurden bereits getätigt, u.a. in computer-gestützten Weichenantrieb und Stellwerke. Die Umstellung von analogen zu digitalen Bahnanlagen, welche die Aufzeichnungen von Aktivitäten als auch die Echtzeit-Erkennung der Systemintegrität ermöglicht, hat dafür gesorgt, dass sich dieser Industriezweig nunmehr Big Data-Technologien zuwendet. Im Jahr 2020 wird es demnach geschätzt weltweit mehr als 50 Milliarden Geräte mit Zugang zum Internet geben, d.h. um wettbewerbsfähig zu bleiben, muss sich auch die Bahnbranche mit Hilfe von Big Data-Technologien auf diese Entwicklungen vorbereiten.

  • Dies ist das Fazit einer nun veröffentlichten Studie von Frost & Sullivan (1) mit dem Titel Strategic Analysis of Big Data in Rapid Transit. Danach sollen sich die weltweiten jährlichen Big Data-Investitionen in der Bahnindustrie auf 2,14 Milliarden US-Dollar bis 2021 belaufen und hierfür getätigte Investitionen werden um mindestens 60,3 Prozent ansteigen. Die Studie untersucht die Bereiche Hardware, Big Data-Distributionen, Daten-Management Komponenten, Analytik und Visualisierung sowie Dienstleistungen.
  • Der Einsatz von Big Data  in der Bahnindustrie kann sich zudem auf Zahlungssysteme, raumbezogene Analysen, Transit-Zeitplanung und das Umsatz-Management ausdehnen. Solche Big Data-Funktionen könnten laut Report die Prozessstruktur der Branche vollständig transformieren und dadurch ein nahtlos verknüpftes Management über verschiedene Funktionen hinweg ermöglichen. Mit der Ausbreitung des mobilen Internets über alle Komponenten des Bahn-Ökosystems werden auch die unstrukturierte Daten ansteigen und damit den Bedarf an Predictive Analysis Tools bzw. Big Data erhöhen.

Trotz der positiven Auswirkungen einer Big Data-Architektur, schreitet die Implementierung innerhalb der Industrie derzeit nur langsam voran. Die Unwissenheit in Bezug auf die Erkennung relevanter Datenstrukturen/-typen und deren Nutzbarkeit für Visualisierungen, um daraus resultierende umsetzbare Entscheidungen zu treffen, hat das bisherige Investment in Big Data-Plattformen von Bahnunternehmen laut Frost & Sullivan gebremst. Auch automatisch gesammelte Daten könnten problematisch sein, was u.U. mit inkorrekten Metadaten des Sensors zusammenhängt. 


“Predictive Analytics ist das hauptsächliche Ziel der Industrieteilnehmer bei der Implementierung von Big Data-Technologien,” erläutert Frost & Sullivan Automotive & Transportation Research Analyst Shyam Raman. “Die Integration von Analysen zur Verbesserung der Sicherheit der Schieneninfrastruktur und Nutzlast sind weitere Haupteinsatzbereiche.”

Quelle (1): Die Studie Strategic Analysis of Big Data in Rapid Transit ist Teil des Growth Partnership Service ProgrammsTransportation & Logistics, das außerdem Analysen zu den folgenden Bereichen umfasst: Turkish Rail Market, Latin American Rail Freight Market, Global Rail Industry 2014, and Global Rail Passenger Volumes. Sämtliche Studien im Subskriptionsservice basieren auf ausführlichen Interviews mit Marktteilnehmern und bieten detaillierte Informationen über Marktchancen und Branchentrends.

http://ww2.frost.com/research/industry/automotive-transportation/

Titel der Studie: Strategic Analysis of Big Data in Rapid Transit (M9BA-13)

http://www.frost.com