Kritische Infrastruktur

Gefordert ist die Kunst der richtigen Priorisierung. Sollen Brücken instand gehalten oder auch rechtzeitig saniert werden – bevor sie schlimmstenfalls einstürzen wie die Dresdner Carolabrücke –, sind reale, belastbare Daten gefragt. Ein wichtiges Kriterium bei der Frage, wie hoch die Beanspruchung eines Bauwerks ist und ob dadurch eine Sanierung notwendig wird, ist die Achslast – also die Kraft, die von der Fahrzeugachse auf die Fahrbahn und dadurch auf das Bauwerk übertragen wird. Etwa die Hälfte der über 28 000 Brücken-Teilbauwerke der Bundesautobahnen in Deutschland stammt aus der Zeit vor 1985, in der sich weitaus weniger und vor allem deutlich leichtere Lkw über die Brücken schoben. Mittlerweile sind 40 Tonnen Gesamtgewicht und zehn Tonnen Last für Einzelachsen keine Seltenheit mehr. »Während es für den Verschleiß der Brücke ziemlich egal ist, wie viele Pkw täglich über sie hinwegdonnern, können zu große Achslasten von Lkw zu Rissen und Materialermüdung in der Baustruktur führen«, sagt Dirk Koster, Chief Scientist am Fraunhofer-Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IZFP.

Das Verbundprojekt ImaB-Edge soll eine stabilere Grundlage für die Brückenbewertung legen. Neben dem Fraunhofer IZFP, dem Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS sowie der Autobahn GmbH des Bundes sind sieben weitere Partner beteiligt. Gefördert wird ImaB-Edge mit rund 5,6 Millionen Euro vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt. Herzstück ist ein Sensorsystem – bestehend aus einem zentralen Knotenpunkt, dem Edge-Gateway, an den zahlreiche Sensor-Edges gekoppelt werden können, von denen jedes in der aktuellen Ausbaustufe wiederum 32 Sensoren bedienen kann. »Die Entwicklungsleistung liegt vor allem in der Datenreduktion und -bewertung direkt am ­Sensor unter Zuhilfenahme hochperformanter Elektronik sowie im Daten-Modell, das wichtige Informationen liefert, damit Bauingenieure auch vor Ort belastbare Vorhersagen zum Zustand der Brücke treffen können«, sagt Koster. Die Informationen, die die Sensoren in und an der Brücke erheben, werden aufgrund der gigantischen Datenmenge also nicht an eine Cloud geschickt, sondern vor Ort mittels Künstlicher Intelligenz analysiert und komprimiert. Lediglich gebündelte Informationen zum Zustand der Brücke landen auf dem Server des Betreibers.

In einem Reallabor auf dem Parkplatz des Fraunhofer IZFP haben die Forschenden das System bereits auf Herz und Nieren geprüft. Ziel ist eine kontinuierliche Überwachung der Brücken, um eine Verschlechterung des Zustands schnell detektieren zu können. So haben die Expertinnen und Experten jederzeit belastbare Daten zur Verfügung und können notfalls zeitnah einschreiten. Dazu nehmen im Straßenbelag verbaute Vibrations- und Temperatursensoren Tag für Tag 500 Gigabyte Daten auf, die via LAN oder Bluetooth an das Sensor-Edge übertragen und dort gemeinsam mit Infos aus der Wetterstation sowie einer angeschlossenen Kamera vorverarbeitet werden. Mithilfe der Vibrations­daten, die bei der Überfahrt eines Fahrzeugs entstehen, sowie der Asphalt- und Umweltbedingungen lassen sich die Achslasten der passierenden Fahrzeuge abschätzen. Die Kamera kombiniert diese Daten mit den realen Informationen der Fahrzeuge, beispielsweise der Geschwindigkeit und der Anzahl sowie Abstände der Achsen. Im Edge-Gateway werden diese und weitere Daten wie beispielsweise die Ergebnisse der Bauwerksprüfung von der KI analysiert und mit dem digitalen Modell der Brücke verbunden. Bis Ende Oktober 2025 möchte das Team ImaB-­Edge zudem in eine Autobahnbrücke integrieren. Perspektivisch soll ImaB-Edge auch kritische Zustände an Bahnanlagen, Tunneln und Dämmen frühzeitig erkennen. 

Bei ImaB-Edge handelt es sich um ein High-Performance-System, das Daten von Dutzenden oder gar Hunderten von Sensoren präzise erfasst. Bei einigen Bauwerken stehen statt einer komplexen Messung jedoch Schnelligkeit und geringer Stromverbrauch im Vordergrund: Zeigt sich bereits ein Riss, muss die Brücke umgehend überwacht werden. In solchen Fällen spielt das Monitoringsystem MAUS – kurz für »Multimodale Autarke Sensorplattform« – aus dem Fraunhofer IZFP seine Stärken aus. »Da das System MAUS sowohl die Funktion des Edge-Gateways als auch des Sensornetzes in einer einzigen Plattform zusammenfasst, kommt man innerhalb weniger Tage zu einer praktikablen Lösung. Anpassungen für eine erfolgreiche Implementierung sind innerhalb weniger Wochen möglich«, sagt Christoph Weingard, Wissenschaftler am Fraunhofer IZFP. »Nötig sind lediglich eine Spannungsversorgung, etwa ein haushaltsüblicher 230-Volt-Anschluss, sowie ein Kommunikationskanal wie LoRaWan oder 5G/LTE.« 

In abgelegenen oder schwer zugänglichen Bauwerksbereichen kann zur Stromversorgung eine Solarzelle genutzt werden. Auch der Aufbau gestaltet sich einfach: Die vier elektronischen Baugruppen, aus denen MAUS besteht – Basismodul mit Prozessorkern, Sensormodul, Kommunikationsmodul und Spannungsversorgung – lassen sich beliebig aufeinanderstecken. Dabei kann MAUS nicht nur handelsübliche einfache Sensoren für zum Beispiel Dehnung, Verschiebung, Durchbiegung, Neigung, Feuchte und Temperatur integrieren, sondern auch spezielle Vibrations-, Schall-, Ultraschall- oder Wirbelstromsensoren. Je nach Anforderung spürt Ultraschall beispielsweise Risse auf, Beschleunigungssensoren können die Eigenschwingung des Bauwerks erfassen, und Körperschall detektiert gerissene Spanndrähte. »Diese Bandbreite an Sensoriken im Brückenbau einzusetzen und das mit nur einer flexibel anpassbaren Monitoring-Elektronik, wird zur Lösung der aktuellen Probleme kritischer Infrastruktur einen entscheidenden Beitrag leisten«, weiß Weingard. Die erhobenen Daten werden verschlüsselt direkt an die Brückenbetreiber gesendet. Eine spezielle Konfiguration des MAUS-Systems ist unter anderem an einer Münchner Brücke implementiert und unterstützt den Betreiber bereits dabei, seinen Aufwand für die Zustandsüberwachung zu reduzieren.

»Die meisten Überwachungssysteme beziehen sich auf Betonbrücken – für Stahlbrücken dagegen mangelt es an Technologien«, so Dr.-Ing. Christoph Heinze, Wissenschaftler am Fraunhofer-Institut für Großstrukturen in der Produktionstechnik IGP. Erklärbar, da 90 Prozent aller deutschen Brücken aus Beton bestehen. Problematisch sind die fehlenden Technologien dennoch: Schließlich weisen Stahlbrücken mit Korrosion und Ermüdungsrissen andere Schadensbilder auf als solche aus Beton, wo unter anderem der Beton abplatzen kann oder Feuchtigkeit dem Bauwerk zusetzt. Heinze und sein Team wollen diese Lücke daher schließen. Im Projekt BIM-LeB – kurz für »BIM-gestütztes Lebenszyklusmanagement von Brücken« – arbeiten sie gemeinsam mit der TU Dortmund an einem Rundumschlag zur Schadensüberwachung bei Stahl- und Stahlverbundbrücken. »Wir betrachten den gesamten Zyklus: Angefangen bei der Zustandserfassung des Bauwerks – also dem Ist-Zustand – über das kontinuierliche Monitoring von Veränderungen, die wir in ein BIM-Modell einspeisen, bis hin zur Vorhersage der Schadensentwicklung samt Handlungsempfehlungen«, erläutert Heinze. Das BIM-Modell, kurz für »Building Information Modelling«, beschreibt computergestützte Methoden, um ein Bauwerk digital abzubilden. 

Es geht um zwei Kernfragen: Wie verändert sich die Brücke über die Zeit? Welchen Belastungen ist sie ausgesetzt? »Um sie zu beantworten, bauen wir gemeinsam mit den Lehrstühlen Stahlbau und Computergrafik der TU Dortmund digitale Modelle auf, etwa für Tragwerksberechnungen«, erläutert Heinze. Die Basis bilden Fotos, die die Forschenden per Drohne aufnehmen und aus denen sie über photogrammetrische Verfahren ein Modell erstellen. Sind die Anforderungen an die Messgenauigkeit höher oder das Bauwerk schlecht zugänglich, setzen sie auch andere Verfahren ein, beispielweise Laser-Scanner oder mobile Mapping-Systeme. Das Ergebnis ist bei jedem System eine 3D-Punktwolke, die sie zusammen mit Angaben zu den einzelnen Strukturen in ein BIM-Modell überführen. Vier Brücken haben die Forschenden bereits auf diese Weise digital modelliert, unter anderem eine 20 Meter lange Eisenbahnbrücke. Anhand der Modelle und aktueller Sensordaten sagen die Forschenden der TU Dortmund per Künstlicher Intelligenz die Schadensentwicklung vorher. Bleibt das Ausmaß eines Schadens über die Zeit annähernd gleich? Oder verschlimmert er sich rasant? 

Die Forschenden des Fraunhofer-Instituts für Experimentelles Software Engineering IESE und der Universität der Bundeswehr München sehen die Lösung für das Brücken-Dilemma ebenfalls in der Digitalisierung. Genauer gesagt im Digitalen Zwilling: Er soll alle Daten, die zu einer bestimmten Brücke existieren, an einem Ort vereinen und jederzeit greifbar werden lassen, angefangen bei Informationen zu Planung und Bau über Betriebsdaten bis hin zum Rückbau. Welche Materialien wurden wo auf welche Weise verbaut? »Der Digitale Zwilling erlaubt Einblicke in den aktuellen Zustand einer Brücke ebenso wie vorausschauende Analysen und ein effizientes Lebenszyklusmanagement«, sagt Tagline Treichel, Computerwissenschaftlerin am Fraunhofer IESE. »Die Sicherheit steigt, die Lebensdauer des Bauwerks wird verlängert, vorausschauende Wartungen werden möglich.«

Bekannt ist der Digitale Zwilling aus dem Bereich der Produktion: Dort bildet er den aktuellen Zustand ab und sagt vorher, wie das System auf Änderungen reagiert. Für die Brückenüberwachung greifen die Forscherinnen und Forscher des Fraunhofer IESE auf eine Open-Source-Software zurück, die sie ursprünglich für den Digitalen Zwilling in der Industrie entwickelt haben, und passen sie entsprechend an. Dabei liegt die Herausforderung vor allem darin, die riesige Menge an Daten zu integrieren: Da diese in verschiedenen Formaten vorliegen, die vielfach nicht kompatibel sind, übersetzen die Forschenden sie in eine einheitliche Sprache. Nochmal schwieriger wird es, wenn die Daten lediglich als Papierversion vorhanden sind: Das Team arbeitet in einem weiteren Projekt daran, diese Informationen automatisiert zu übertragen.

Die »Übersetzung« steht so weit, fünf Brücken haben die Forschenden bereits digitalisiert. Etwa die Brücke Schwindegg im Landkreis Mühldorf am Inn: In ihr stecken zudem fast 140 Sensoren, die Daten zu Beschleunigung, Dehnung, Wetter und mehr sammeln, die ebenfalls in den Digitalen Zwilling einfließen. Ist es also realistisch, dass in den nächsten Jahren alle Brücken Deutschlands digitalisiert werden? »Aus technologischer Sicht ist das definitiv machbar – die Grundlagen sind vorhanden, und erste Pilotprojekte zeigen, wie es funktionieren kann. Die eigentliche Herausforderung liegt in der Koordination aller beteiligten Akteure, denn die Brückeninfrastruktur verteilt sich auf unterschiedliche Zuständigkeiten von Bund, Ländern und Kommunen«, sagt Treichel. 

Wie lassen sich Deutschlands alternde Brücken großflächig überwachen?
Durch genaues Hinhören, sind Forschende des Fraunhofer IDMT überzeugt.

Manche Brücken sind so kaputt, dass sie sich lautstark bemerkbar machen. »Wenn geschweißte Stützverbindungen, sogenannte Traversen, brechen, gibt es einen ohrenbetäubenden Knall, den auch Anwohner in einiger Entfernung deutlich hören«, erzählt Olivia Treuheit. »So weit wollen wir es erst gar nicht kommen lassen«, versichert die Wissenschaftlerin. Zusammen mit ihrem Team vom Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT im thüringischen Ilmenau hört sie deshalb aufmerksam hin, wenn Autos und Lkw über Brücken donnern und sie zum Vibrieren bringen. Die Forscherinnen und Forscher wollen bereits kleinere Schäden wie Mikrorisse oder gelockerte Schrauben sowie Verschmutzungen frühzeitig am Klang erkennen.

Die gesammelten Audiodaten wertet das Forschungsteam mithilfe von KI aus. Treuheit: »So können wir alle Störgeräusche wie Verkehrslärm, Regen, Vogelgezwitscher oder Autoradiomusik herausfiltern. Übrig bleibt ausschließlich der Eigenton der Brücke, der durch die Erschütterung beim Überqueren erzeugt wird.« Klangliche Abweichungen geben Hinweise auf mögliche Schäden – noch bevor diese sichtbar werden.

Ziel ist ein kontinuierliches akustisches Monitoring von gefährdeten Brücken, die älter sind als 25 Jahre. Dafür wollen die Forscherinnen und Forscher langfristig kostengünstige MEMS-Mikrofone mit einer hohen Empfindlichkeit nutzen, die an den Brücken installiert werden sollen. Die neuartigen mikroelektronischen Schallwandler sind besonders geeignet für Anwendungen, bei denen Platz und Energieverbrauch eine große Rolle spielen, und kommen daher beispielsweise auch in Smartphones zum Einsatz. Zunächst finden Messungen an zwei Testbrücken im sächsischen Pirna statt – die eine geschraubt, die andere geschweißt. Dabei wird das Forschungsteam von der MKP GmbH unterstützt, einem Ingenieurbüro, das sich auf das messtechnische Brückenmonitoring spezialisiert hat. Treuheit: »Wir wollen eine möglichst breite akustische Varianz aufzeichnen, nicht nur den Idealzustand.« Dafür werden die Fahrbahnen beispielsweise bewusst verschmutzt oder die Schrauben an einzelnen Stellen kontrolliert gelockert. Nur so kann die KI lernen, nicht allein Anomalien zu erkennen, sondern die Geräusche auch bestimmten Ursachen zuzuordnen. »Wir wissen aus der akustischen Überwachung in der industriellen Produktion, einem Forschungsschwerpunkt am Fraunhofer IDMT, wie sich der Klang von Schweißverbindungen verändert, wenn sie beispielsweise Risse enthalten. Unsere Expertise wollen wir jetzt für die Brücken nutzen.«

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler hoffen daher auf eine Folgefinanzierung für ihr Projekt AIrBSound, das zunächst bis Juni 2026 von der Bundesanstalt für Straßenwesen gefördert wird. Die Zeichen stehen günstig: Spätestens seit dem Einsturz der Carolabrücke in Dresden im September 2024 ist das Thema in den öffentlichen Fokus gerückt. Treuheit: »Es ist extrem motivierend, an einem gesellschaftlich und wirtschaftlich so relevanten Thema zu forschen. Besonders das institutsübergreifende Arbeiten im Fraunhofer-Verbund mit Expertinnen und Experten in den Bereichen Bauphysik, Prototyping oder Audio-Hardware bietet hier enormes Potenzial, gute Lösungen zu finden.«                                                    

Technologien wie Sensornetzwerke und Digitaler Zwilling lassen sich auch auf andere Bauwerke übertragen. Dennoch sind bei der Infrastrukturüberwachung von Tunneln und Schienen die Lasertechnologien führend. Bei Tunneln liegen die Herausforderungen vor allem in Hohlstellen und Wassereinbrüchen. Wie viele Tunnel in Deutschland von solchen Schäden betroffen und sanierungswürdig sind? Belastbare Zahlen fehlen. Bislang erfolgt die Überprüfung der Tunnel händisch: Bautrupps klopfen die Tunneloberfläche mit einem definierten Hammer ab und lauschen dem Nachhall. Klingt es hohl? Was hemdsärmelig klingt, ist ein genormtes Verfahren und Stand der Technik. Doch ist die Lokalisierung von Schäden recht ungenau, da die Prüfer diese nur grob in den Tunnelplan einzeichnen.

»Wir ersetzen den mechanischen Hammer durch einen Laserpuls«, beschreibt Prof. Alexander Reiterer, Abteilungsleiter am Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM, das Projekt LaserBeat, an dem er gemeinsam mit dem Fraun­hofer IGP arbeitet. »Dazu fokussieren wir einen Laserstrahl so stark, dass vor der Tunneloberfläche ein Plasmablitz gezündet wird, der wiederum eine Schockwelle auf der Oberfläche induziert.« Die Forschenden klopfen quasi an der Oberfläche, ohne sie zu berühren. Ein Lasermikrophon nimmt den entstehenden Ton auf. Ebenso wie bei der manuellen Untersuchung stellt sich auch hier die Frage nach dem hohlen Klang. Von einem Standort aus lässt sich die Tunneloberfläche jeweils zwei Meter in jede Richtung analysieren – ortsgenau und, anders als beim menschlichen Hörtest, ­objektiv.

Während sich die Forschenden des Fraunhofer IPM vor allem der Hard- sowie Teilen der Software widmen, analysieren die Kolleginnen und Kollegen des Fraunhofer IGP die erzeugten Daten via KI. Den acht Kilometer langen Albvorlandtunnel zwischen Stuttgart und Ulm hat das Forscherteam bereits vermessen, nun sollen zwei weitere Testtunnel folgen. Dabei ist das Verfahren nicht auf Tunnel beschränkt, vielmehr eignet es sich für alle Betonstrukturen. »Das Interesse signalisiert, dass der Markt auf diese Technologie gewartet hat«, freut sich Reiterer. In zwei Jahren könnte der »Laserhammer« für Tunnelbetreiber und Co. einsatzbereit sein.

Sei es bei der Überwachung von Brücken, Tunneln oder Schienen: Der Verkehrsablauf sollte möglichst unbehelligt bleiben. Bei Tunneln kann das künftig so aussehen: Statt sie für Inspektionen zumindest teilweise sperren zu müssen, sitzen die Messeinheiten an Zügen, die ohnehin über die Schienen rattern, bei Straßentunneln an Inspektionsfahrzeugen. Dies Realität werden zu lassen, daran arbeitet Reiterer mithilfe neuer Laserscanning-Verfahren. »Mit sehr schnell moduliertem Laserlicht und speziell rotierenden Spiegeln können inzwischen mehrere Millionen 3D-Punkte pro Sekunde erfasst werden. Herausragend dabei ist, dass nicht nur die Geometrie, sondern auch weitere Merkmale wie die Feuchtigkeit bestimmt werden können«, erläutert Reiterer. Und das quasi im Vorbeifahren.

Eingesetzt werden solche Verfahren des Fraunhofer IPM auch für die Schiene, insbesondere um ihre Bewegungen auszumachen: Sackt der Schotter ab, ändert sich vielfach auch die Position des Gleises. So scheinen defekte Betonschwellen die Ursache für das Zugunglück von Burgrain im Sommer 2022 gewesen zu sein, bei dem vier Frauen und ein 13-Jähriger starben und 78 Menschen teils schwer verletzt wurden. Auf einem Zug angebracht, kann der Laserscanner solche Verschiebungen exakt detektieren. Das System an sich funktioniert, es wird sowohl von der Deutschen Bahn als auch außerhalb Deutschlands bereits eingesetzt. Bisher scannt es zwar noch von Messfahrzeugen aus, doch arbeiten die Forschenden am Transfer auf den Regelzug. »Die erforderliche kleine Baugröße haben wir bereits realisiert, nun folgt die Evaluierung«, erklärt Prof. Alexander Reiterer, Abteilungsleiter am Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM,. In den nächsten sechs bis neun Monaten stehen erste Tests des miniaturisierten Systems auf der Schiene an – das dann auch den regulären Weg in ICEs und Co. finden könnte.

Sollen die Prüfsysteme künftig in Regelfahrzeugen stecken, ist auch eine entsprechende Datenauswertung gefragt: Bei Zügen, die unablässig im Einsatz sind, müssen die Daten in Echtzeit analysiert und per Funk übertragen werden. Leisten kann dies das System MUM-Mini aus dem Fraunhofer IPM. Auf der Größe eines Schuhkartons finden sowohl mehrere Laserscanner als auch Kamerasystem und Prozessionseinheit für die Datenauswertung Platz. Ursprünglich wurde das System für die Straße entwickelt, wo es Objekte wie Laternen, Schachtdeckel, Bordsteinkanten sowie unterschiedliche Straßenbeläge detektiert. Um diese Ausgangsversion auf die Bahn anzupassen und für den Einsatz an Regelzügen zu miniaturisieren, haben die Forschenden an zahlreichen Schräubchen gedreht. »Unter anderem haben wir ein Messverfahren integriert, das das reflektierte Laserlicht über sehr kleine Spiegel wieder einfängt«, sagt Reiterer. Die größte Herausforderung liegt jedoch darin, die Daten via KI in Echtzeit direkt in der Messbox auszuwerten. Bis das System an Regelzügen eingesetzt werden kann, sind noch etwa ein bis zwei Jahre Entwicklungsaufwand nötig. 

Elementar bei der Wartung von Schienen ist darüber hinaus die Abnutzung des oberen Schienenteils. Diese sogenannten Schienenköpfe werden im Laufe der Zeit vor allem an der Innenseite abgeschliffen – die Fahrt wird holpriger, was den Verschleiß der Schienenköpfe abermals vorantreibt. Bilden sich Mikrorisse, kann dies die Schiene auf Hunderten von Metern aufbrechen lassen: ein Szenario, das unbedingt vermieden werden muss. Auch hier kommen derzeit spezielle Messzüge zum Einsatz. An ihrer Unterseite projizieren Sensoren eine Laserlinie auf den Schienenkopf und nehmen diese per Kamera auf. Anhand der Verformung der Laserlinie lässt sich submillimetergenau ablesen, wie es um die Schienenköpfe bestellt ist. »Wir konnten die Kosten des Systems durch günstigere Messtechnik erheblich senken, zudem werden die Daten über eine neue Algorithmik direkt am System ausgewertet«, sagt Reiterer. Damit ebnet die Technologie den Weg der Testsysteme in die Regelzüge auch in puncto Schienenkopf-Überprüfung.

Soll es noch kostengünstiger werden, gilt es, die optischen Systeme zu ersetzen. Eine Möglichkeit dafür liegt in Beschleunigungsgebern – Low-Cost-Sensoren, die in jedem Handy stecken. Wie sie sich einsetzen lassen, untersucht Reiterer in den kommenden Monaten mit seinem Team. »Ist der Schienenkopf in schlechtem Zustand, wackelt der Waggon. Aus der Charakteristik des Wackelns lässt sich errechnen, wie es um die Schienenköpfe bestellt ist«, sagt Reiterer. Also einfach drei bis vier Beschleunigungssensoren in jeden ICE kleben – und schon weiß man, wie es um die Schiene steht? Ganz so einfach ist es nicht: Die Krux liegt in der Datenauswertung. »Zwar weisen die Daten aus dem Sensor bei intakten Schienen eine andere Struktur auf als bei Fehlstellen, doch sind diese Muster individuell. Es sind somit massenhaft Daten nötig, um die KI zu trainieren«, weiß Reiterer. Diese Daten werden die Forschenden von einem Nebenbahnbetreiber erhalten, an dessen Personenzügen sie Sensoren anbringen dürfen. 

Nicht nur Straßen und Brücken werden stetig voller, auch der Personen- und Güterverkehr auf der Schiene soll sich aktuellen Prognosen zufolge bis 2040 verdoppeln. Die Antwort der Österreichischen Bundesbahnen ÖBB lautet: Digitalisierung. Wie lässt sich das gesamte Streckennetz der Bahn digital erfassbar, bewertbar und vorhersagbar machen? Dies untersuchten die ÖBB mit rund 20 Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft im Projekt Rail4Future. Für das Teilprojekt »Smart Rail« holte sich das Unternehmen das Fraunhofer IZFP ins Boot, gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Verkehrswegebau der TU München. »Durch die Klimaveränderungen erwärmen sich die Schienen mitunter auf über 60 Grad Celsius – einige Grad mehr, als bei der Auslegung angenommen wurden«, sagt Michael Becker, der das Unterprojekt leitete. »Die Schienen stehen somit unter größerer Längsspannung als erwartet.« Insbesondere dort, wo die Schienen fest mit dem Untergrund verbunden sind wie in Bahnhöfen oder an Brücken, kann es zu Verwerfungen kommen, die die Waggons aus der Schiene springen lassen.

Schienenbetreiber möchten die lokalen Neutraltemperaturen des Schienennetzes daher exakt kennen, sprich die Temperatur, bei der ein Gleisabschnitt komplett spannungsfrei ist. »Beim Aufbau der Schiene liegt die Neutraltemperatur zwischen 20 und 30 Grad, doch kann sich diese über die Betriebszeit verändern«, weiß Becker. Übliche Messmethoden erfordern etwa 30 bis 40 Minuten Messzeit pro Standort und liegen damit fernab von dem, was ohne Streckensperrungen machbar wäre. Die ÖBB möchten jedoch bestehende Lücken im regulären Fahrplan für die Messungen nutzen.

Im ersten Schritt überprüften die Forschenden bestehende Messmethoden: ­Lassen sie sich für die Analyse am Gleis adaptieren? Genügen Prüfgeschwindigkeit und Präzision? Das Rennen machten Ultraschall und magnetische Messmethoden. Darauf folgte eine Kalibrierung in den Laboren der TU München. Die Forschenden spannten eine zwei Meter lange Schiene in einen Messstand und brachten hydraulisch eine Zug- und Drucklast von 70  000 Kilogramm auf. Beim Ultraschall tüftelten sie vor allem daran, Materialunterschiede zwischen den Schienenabschnitten von Spannungen im Gleis trennen zu können. Für die magnetische Messung lag die Herausforderung darin, verschiedene unbekannte Schienenabschnitte miteinander vergleichbar zu machen. Als diese Hürden genommen waren, folgte ein einwöchiger Großversuch im Gleisbett bei Rasdorf. Das Ergebnis kann sich sehen lassen: Eine Messung dauert lediglich zwei Minuten, benötigt wird nicht mehr als eine kleine Messbox und ein Laptop. Die methodische Entwicklung ist abgeschlossen, nun soll die Validierungsphase an den verschiedenen Schienennetzen folgen.

Verlässliche und präzise Messwerte erhalten, ohne den Schienenverkehr zu beeinträchtigen: Dieses Ziel verfolgte auch das im Januar 2025 abgeschlossene Projekt SenseTrain, in dem das Fraunhofer-In­stitut für Lasertechnik ILT mit der DB Systemtechnik und drei weiteren Partnern kooperierte. Der Clou: Die Sensoren messen den Verschleiß an den Schienen aus der Mitte eines Bauteils heraus – in diesem Fall eines Radlagerdeckels im ICE. »Wir haben eine Technologie entwickelt, mit der wir Sensorik in 3D-gedruckte Bauteile integrieren können«, erläutert Dr. Tim Lantzsch, Abteilungsleiter am Fraunhofer ILT. »Auf diese Weise erhält man einerseits Messwerte aus dem Bauteilinneren statt lediglich von der Oberfläche, andererseits ist die Sensorik vor Öl und anderen unwirtlichen Umgebungsbedingungen geschützt.« Da sich aus den Daten nicht nur Informationen zu den Gleisen ziehen lassen, sondern sie auch zur vorausschauenden Planung von Wartungszyklen an den Zügen dienen können, wurden als Testflotte ICEs der ersten Generation gewählt. Gemessen werden die Kräfte, die während der Fahrt im Fahrwerk entstehen: Treten nur an einigen Streckenabschnitten höhere Belastungen auf, ist dies mit großer Wahrscheinlichkeit auf eine Abnutzung der Schienen zurückzuführen. Sind hohe Kräfte dagegen beispielsweise stets ausschließlich in Rechtskurven zu verzeichnen, dürfte die Ursache im Zug liegen. Eine erste Testfahrt brachte das System bereits erfolgreich hinter sich: Die Datenaufnahme aus dem fahrenden Zug heraus funktioniert.

Instandhaltung von Infrastruktur betrifft nicht nur das Schienennetz, sondern auch die Züge an sich. So müssen unter anderem die Radsätze in regelmäßigen Abständen untersucht werden. Dies kann zum einen händisch passieren: Die ausgebauten Radsätze werden mit einem kleinen Handgerät via Ultraschall inspiziert – mit 16 000 bis 17 000 Euro eine verhältnismäßig günstige Variante, die etwa 20 bis 40 Minuten pro Radsatz in Anspruch nimmt. Die Daten werden jedoch nicht gespeichert, was für die Prüfer rechtliche Schwierigkeiten nach sich ziehen kann. Eine Alternative bieten vollautomatisierte Radsatzprüfanlagen namens AURA: Sie speichern die erhobenen Daten, erfordern jedoch eine Investition von etwa einer Million Euro plus benötigter Infrastruktur.

Forschende des Fraunhofer IZFP haben im Projekt PASAWIS gemeinsam mit der RailMaint GmbH und der Evident GmbH eine halbautomatisierte Version entwickelt, die lediglich mit etwa 250 000 Euro zu Buche schlägt. »Sie speichert die Prüfdaten im DICONDE-Format – einem offenen Standard – und bringt Prüfer damit auf die sichere Seite«, freut sich Stefan Caspary, Wissenschaftler am Fraunhofer IZFP. Mit 15 Minuten ist die Prüfung bis zu dreimal schneller als die händische Version. Ein weiterer Vorteil: Während die vollautomatische Testung zwei Prüfarten erfordert – Ultraschall und Wirbelstrom – und die Mitarbeitenden daher zwei Schulungen benötigen, kommt PASAWIS mit dem Ultraschallverfahren aus. »Die Besonderheit liegt jedoch weniger im Prüfverfahren als vielmehr in der Software«, stellt Caspary richtig. »Der Prüfer wird von Anfang bis Ende durch die Prüfung geführt, die Ergebnisse werden automatisch in Berichten gespeichert und mit der digitalen Signatur des Bearbeitenden versehen. Ebenso werden alle Prüfdaten vollständig aufgezeichnet und können jederzeit wieder ortsunabhängig geladen werden.« Mehrere PASAWIS-Anlagen haben die Forschenden bereits gebaut, mittlerweile kann das VPI- und DB-zertifizierte System über den Industriepartner Evident bezogen werden.

Geld ist mit dem Sondervermögen vorhanden. Jetzt geht es darum, es möglichst schnell und möglichst punktgenau dort einzusetzen, wo es am wichtigsten ist. Fraunhofer-Technik kann dabei helfen – und auch dabei, die Belastungen für die Reisenden so gering wie möglich zu halten.