Einsatz von Prognosemodellen zur Verbesserung prädiktiver Instandhaltungsstrategien

Straßeninfrastruktur ist das Rückgrat moderner Mobilität, doch ihre Abnutzung stellt ein zunehmendes globales Problem dar. Steigende Verkehrsbelastung, extreme Wetterbedingungen und alternde Fahrbahnoberflächen beschleunigen den Verschleiß und führen zu kostspieligen Reparaturen sowie Sicherheitsrisiken. Traditionelle Instandhaltungsansätze basieren häufig auf reaktiven Maßnahmen, bei denen Schäden erst behoben werden, wenn sie bereits kritisch geworden sind. Doch was wäre, wenn sich Fahrbahnverschlechterungen vorhersagen ließen, bevor sie auftreten?

In unserem neuesten Whitepaper „Use of Forecasting Models to Improve Predictive Maintenance Strategies“ untersuchen Expertinnen und Experten von NIRA Dynamics und der Technischen Universität Dänemark (DTU), wie fortschrittliche Datenanalysen und Machine Learning die Straßeninstandhaltung revolutionieren können.

Die Leistungsfähigkeit vernetzter Fahrzeugdaten

Moderne Fahrzeuge sind mehr als nur Fortbewegungsmittel – sie sind mobile Datenplattformen. NIRA Dynamics nutzt Daten aus vernetzten Fahrzeugen, um den Zustand von Straßen kontinuierlich zu überwachen. Durch die Erfassung und Analyse von Informationen zu Fahrbahnunebenheit, Reibwerten, Anomalien und Verkehrsprofilen können prädiktive Modelle entstehende Instandhaltungsbedarfe identifizieren, lange bevor sichtbare Schäden auftreten.

Machine Learning für präzisere Prognosen

Unter Verwendung historischer vernetzter Fahrzeugdaten sowie Wetter- und Verkehrsmuster entwickelt die Forschung Machine-Learning-Modelle, die Veränderungen im Straßenzustand präzise vorhersagen können. Die im Whitepaper vorgestellte Studie untersuchte verschiedene Prognoseansätze, darunter:

• Lineare Modelle – einfach, aber effektiv bei der Identifikation direkter Zusammenhänge.
• Normalisierte lineare Modelle (NLinear) – höhere Genauigkeit durch Anpassung an veränderte Datenverteilungen.
• Dekompositionsbasierte Modelle (DLinear) – größere Flexibilität bei der Erkennung von Trends und saisonalen Mustern.
• Fast Iterative Filtering for Time Series (FITS) – ein komplexerer Ansatz zur Erfassung tieferer zeitlicher Abhängigkeiten.

Die Ergebnisse zeigen, dass selbst die einfachsten Modelle präzise Vorhersagen ermöglichen – und damit Straßenbehörden unterstützen, Instandhaltungsmaßnahmen effizienter und kostengünstiger zu planen.

Von der Forschung zum realen Nutzen

Durch den Einsatz dieser Prognoseverfahren können Städte und Verkehrsbehörden den Schritt von reaktiver Instandhaltung hin zu proaktivem Straßenmanagement vollziehen. Dieser Wandel reduziert Störungen, verlängert die Lebensdauer von Fahrbahnen, erhöht die Verkehrssicherheit und optimiert die Budgetnutzung. Mit zunehmender Datenerfassung werden prädiktive Modelle weiter an Leistungsfähigkeit gewinnen und die Infrastrukturplanung sowie Nachhaltigkeit immer genauer unterstützen.

Whitepaper herunterladen und mehr erfahren

Sind Sie bereit, die Zukunft der prädiktiven Straßeninstandhaltung zu erkunden? Laden Sie unser Whitepaper herunter, um tiefere Einblicke in Methoden, Ergebnisse und reale Anwendungsfälle dieser Prognosemodelle zu erhalten. Erfahren Sie, wie vernetzte Fahrzeugdaten und Machine Learning das Straßenmanagement transformieren – und den Weg zu sichereren, intelligenteren und kosteneffizienteren Infrastrukturlösungen ebnen.