Die technische Überwachung ist ein zentraler Teilbereich des Infrastrukturmanagements mit einem wesentlichen Beitrag zur Sicherstellung von Anlagenverfügbarkeit und Sicherheit. Weiterhin ist er ein zentraler Informations- und Datenlieferant für das Lifecycle-Management und dem Ziel der Kostenoptimierung.  

Damit soll den zunehmenden Herausforderungen begegnet werden, mit welchen die Managementebene der Bahninfrastruktur und damit auch die technische Überwachung konfrontiert sind. Gestiegene Netzauslastung bei erhöhter Anlagenverfügbarkeit oder reduzierte Budgets für Überwachung und Unterhalt bei gleichzeitig hohen Sicherheitsanforderungen sind zentrale Schlagworte. Vor diesem Hintergrund erscheint die Digitalisierung als zentraler Hebel, um sowohl Effizienz als auch Effektivität der technischen Überwachung zu erhöhen. Besonders viel Aufmerksamkeit erfährt in diesem Zusammenhang derzeit der Ansatz einer Predictive Maintenance, verspricht er doch die Lösung für verschiedene Herausforderungen:

1. Erhöhung der Verfügbarkeit / Minimierung der Ausfälle
2. Senkung der Unterhalts- und Lebenszykluskosten
3. Verlängerung der Anlagenlebensdauer
4. Erhöhung der (Arbeits-)Sicherheit

Allerdings zeigt die Erfahrung, dass die Umsetzung nicht trivial ist. Zentral ist die durchgehende Betrachtung der Wertschöpfungskette von der Erfassung der Daten (Zustands-, Betriebsdaten und ergänzende Informationen) über deren Auswertung bis zur Ableitung von Instandhaltungsmaßnahmen. Eine Zustandsprognose erfordert eine hohe Qualität an Zustandsdaten, was in der Regel eine automatisierte Erfassung erfordert. Nur dann können belastbare Empfehlungen für Unterhaltsmaßnahmen abgeleitet werden. Vor diesem Hintergrund sollte eine Initiative zur Predictive Maintenance immer am Anfang der Wertschöpfungskette ansetzen und anhand eines strukturierten Vorgehens attraktive Use Cases identifizieren, bewerten und dann umsetzen.

Darauf aufbauend ist in der Regel eine Anpassung der Instandhaltungs- und Wartungsprozesse erforderlich. Alle Elemente müssen durch ein ausreichendes Skill-Set verbunden sein. Erst dieses Zusammenspiel erlaubt die vollständige Ausschöpfung des Potenzials von Predictive Maintenance. Wichtig ist auch, eine langfristige Betrachtungsweise einzunehmen, bis die Effekte umfänglich eintreten. Dann, auch das zeigt unsere Erfahrung bei infrastrukturgetriebenen Unternehmen, sind diese signifikant.

Nutzer der SAP Business IT Suite sehen sich der Herausforderung des (forcierten) Upgrades auf S/4HANA gegenüber – die Unterstützung der alten Versionen läuft in den kommenden Jahren aus und die recht komplexe Migration erfordert, sich bereits heute mit der Thematik zu befassen.

Dabei bietet S/4HANA gerade für anlagenintensive Unternehmen eine Reihe von Chancen. Die neue Suite ist auf Rechenleistung und Vernetzung ausgerichtet, welche den steigenden Datenmengen und -verarbeitungsvolumen aus der Digitalisierung u.a. des Anlagenmanagements gerecht wird. Es bietet den vernetzten Systemen das technologische Rückgrat, welches mittels Machine Learning und KI Struktur ein Verständnis in die Datenmengen bringen kann. Dazu wurden bestimmte Module z.B. bei der Instandhaltung, beim Building Information Modelling und der Prozesssteuerung hinsichtlich Rechenleistung und Funktionalisierung erweitert und erlauben nun weitgehende Automatisierungsoptionen.

Daneben ist zu prüfen, inwiefern die neue Business IT Möglichkeiten bietet, die Prozesse zu optimieren.

Nach unserer Erfahrung stellt der Prozessreview, gerade parallel zur bereits an sich herausfordernden technischen Implementierung, eine kritische Komponente beim Upgrade der Business IT dar. Bahnunternehmen haben richtigerweise als Chance erkannt, ihre Arbeitsabläufe und Schnittstellen zu optimieren. wie diese Struktur in Zukunft gestaltet werden muss, um der Komplexität des digitalen Zeitalters erfolgreich zu begegnen.

Das Thema Cyber Security, vor allem auch im Hinblick auf zentrale Infrastrukturanlagen, ist derzeit ein bestimmendes Thema bei allen beteiligten Entscheidern. Eine entsprechend hohe Bedeutung besitzt es auch für den öffentlichen Verkehr und bei der Eisenbahninfrastruktur.

Digitalisierung von Geschäftsprozessen sowie die Vernetzung von Systemen, Anlagen und Dienstleistungen erhöht die Komplexität der IT-Infrastruktur. Daraus erhöht sich allerdings auch die Angriffsfläche für Cyber Security Attacken. Daneben müssen diverse, durch (ISO-) Normen und Frameworks vorgeschriebene, Mindeststandards an IT-Sicherheit berücksichtigt werden.

Ein Blick auf die Bahninfrastrukturunternehmen zeigt, dass die Thematik ernst genommen, aber häufig nur unzureichend umgesetzt wird. Man kann eine gewisse Unsicherheit beobachten, welche zusätzlich zur Komplexität der Digitalisierungsaufgaben berücksichtigt werden muss. Parallel stocken die Infrastrukturbetreiber Kapazitäten zur Abwehr von Cyber Security auf und entwickeln Konzepte, um ihre Angriffsfläche zu verkleinern.

Eine erfolgreiche Strategie gegen Cyber Security Angriffe setzt sowohl an der Organisation als auch der Technik an. Auf der Ebene der Organisation steht ein robustes Policy-Framework, welches den Regeln, Verantwortlichkeiten und Ressourcen einen Rahmen vorgibt. Der Fokus sollte hier ebenso auf der Schulung und Sensibilisierung aller Mitarbeiter wie auch der Abwehrkräfte mittels dezidierter Teams gelegt werden. Auf der Ebene der Technik verringert Standardisierung von Anlagentypen die technische Komplexität und somit auch die Vulnerabilität für Cyber Security Angriffe. Schlussendlich sollte Prävention die herausragende Rolle spielen, ohne die Bereiche Detektion und Reaktion zu vernachlässigen.

Mit der Digitalisierung von Anlagen und Prozessen haben auch agile Methoden des Projektmanagements Einzug in die Unternehmen gehalten. Diese sind mit ihren kurzen Feedback-Intervallen und Sprint-Zyklen besonders geeignet für die Schnelligkeit und Interaktivität digitaler Projekte. Allerdings stellt diese auch besondere Herausforderungen sowohl an die Projektorganisation per se als auch an das Portfolio-Management.  

Während allerdings im Bereich des agilen Projektmanagements auf erfahrene Projektleiter oder externe Unterstützung zurückgegriffen werden kann, ist die Lage bei der Portfoliosteuerung ungleich komplexer. Agil gemanagte Projekte sind tendenziell eher kleinteiliger, um die Vorteile an Flexibilität und Geschwindigkeit bei der Umsetzung voll nutzen zu können. Dies hat allerdings Auswirkung auf die Gesamtanzahl der Projekte sowie deren Interdependenzen, dessen Steuerung und Koordination dem Portfolio-Management zufällt.  

Die Integration zusätzlicher Elemente des Prozessmanagements (z.B. Scaled Agile Framework / SAFe) kann Abhilfe schaffen. Kerngedanke ist die Einnahme einer holistischen Betrachtung des Produktzyklus, welche neben der Organisation von verschiedenen, parallelen Projekten auch u.a. die strategische Unternehmensführung mit einbezieht. Der Ansatz gibt den Nutzern Leitplanken zur Umsetzung basierend auf mehreren Grundprinzipien und -werten an die Hand. Die eigentliche Implementierung sollte anschließend an die Besonderheiten der Organisation angepasst werden.  

Neben den Anforderungen an das Prozessmanagement bestehen Herausforderungen im Bereich Knowledge Management hinsichtlich der Skalierbarkeit von Kompetenzen und Wissen – die in agilen Teams gelebte Zusammenarbeit über Hierarchie und Organisationseinheiten (z.B. IT, F&E, Betrieb) sollte ebenso auch zwischen den Projektteams gelebt und Best Practices transferiert werden. Daneben sollten Portfoliomanager die Planungsfalle vermeiden: bei zu großem Mikromanagement entstehen Ineffizienzen aufgrund der zu zahlreichen Meetings zur Abstimmung und Überwachung. Abhilfe schafft hier die klare Definition und Kommunikation von Methoden und Praktiken zur Ordnung der Abläufe und Prozesse. Nur auf diese Weise kann eine weitgehende Autonomie der Projektteams gewährleistet werden, ohne dass das Portfoliomanagement den Überblick und somit seine Steuerungsfunktion verliert.