{"id":6814,"date":"2025-12-11T17:22:44","date_gmt":"2025-12-11T16:22:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.futuremobilitylabs.eu\/?page_id=6814"},"modified":"2025-12-11T17:31:46","modified_gmt":"2025-12-11T16:31:46","slug":"simulation-und-optimierung-komplexer-schienennetzwerke-mit-einem-digitalen-zwilling","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.futuremobilitylabs.eu\/en\/projekte\/simulation-und-optimierung-komplexer-schienennetzwerke-mit-einem-digitalen-zwilling\/","title":{"rendered":"Simulation und Optimierung komplexer Schienennetzwerke mit einem Digitalen Zwilling"},"content":{"rendered":"
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Simulation und Optimierung komplexer Schienennetzwerke mit einem Digitalen Zwilling<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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September 2025 \u2013 M\u00e4rz 2026<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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M\u00fcnster<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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University of M\u00fcnster, Transdev<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Project description<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Dieses zukunftsweisende Projekt setzt den Fokus auf die Entwicklung und Konzeption eines ganzheitlichen Digitalen Zwillings zur Simulation und Optimierung komplexer Schienennetzwerke. Im Gegensatz zu isolierten lokalen \u00dcberwachungssystemen mit begrenzter Datenbasis nutzt dieser Ansatz eine dynamische Echtzeitsimulation, um das Netzverhalten nicht nur abzubilden, sondern zuk\u00fcnftige Zust\u00e4nde pr\u00e4zise vorherzusagen. Basierend auf vielen heterogenen Datenquellen wird versucht, die Realit\u00e4t ganzheitlich abzubilden. Mithilfe von Fahrpl\u00e4nen in Verbindung mit historischen Erfahrungen wird untersucht, wie weit sich in die Zukunft blicken l\u00e4sst. Besonderer Fokus liegt auf der Evaluierung von Infrastrukturkapazit\u00e4ten, der Simulation von \u201eWas-w\u00e4re-wenn\u201c-Szenarien sowie der intelligenten Entscheidungsfindung zur Aufl\u00f6sung operativer Konflikte.<\/p>

Der Digitale Zwilling unterst\u00fctzt Entscheidungstr\u00e4ger bei der strategischen und operativen Planung in Szenarien wie:<\/p>

  • Vorausschauende Erkennung von Zugfolgekonflikten und Knoten\u00fcberlastungen vor deren Entstehung<\/li>
  • Simulation von Fahrplan\u00e4nderungen und deren Auswirkungen auf die gesamte Netzstabilit\u00e4t<\/li>
  • Analyse von Kettenreaktionen bei punktuellen (k\u00fcnstlichen) St\u00f6rungen im hochfrequenten Verkehr<\/li>
  • Einfach zu Verstehende \u00dcbersicht zur Entscheidungsfindungen im Schienennetz<\/li><\/ul>

    Im Rahmen des Projekts arbeiten die Beteiligten mit realen Betriebsdaten, um eine interaktive Simulationsumgebung zu entwickeln, die Prognosen visuell aufbereitet und Handlungsempfehlungen transparent erkl\u00e4rt. Dieser Ansatz verbindet datengetriebene Forschung mit den konkreten Herausforderungen des modernen Schienenverkehrs und f\u00f6rdert die Entwicklung von Assistenzsystemen f\u00fcr die Mobilit\u00e4t von morgen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Project goals<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    • Entwicklung eines digitalen Zwillings zur Spiegelung der physischen Schieneninfrastruktur, Topologie und aktueller Betriebszust\u00e4nde<\/li>
    • Integration und Synchronisation heterogener Datenquellen von verschiedenen Teilen des Netzwerkes wie Echtzeitdaten, Fahrpl\u00e4ne, Versp\u00e4tungen zur Schaffung einer \u201eSingle Source of Truth\u201c<\/li>
    • Implementierung von Prognosemodellen zur pr\u00e4zisen Vorhersage von Netzengp\u00e4ssen, Knotenauslastungen und kritischen Zugfolgekonflikten<\/li>
    • Aufbau einer Simulationsumgebung zur Evaluierung von \u201eWas-w\u00e4re-wenn\u201c-Szenarien f\u00fcr die Validierung von Fahrplan\u00e4nderungen und Baustellenplanungen<\/li>
    • Konzeption eines intelligenten Entscheidungsunterst\u00fctzungssystems mit automatisierten L\u00f6sungsvorschl\u00e4gen zur Konfliktaufl\u00f6sung im St\u00f6rungsfall<\/li>
    • Entwicklung von Algorithmen zur vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) basierend auf historischen Fahrplandaten<\/li>
    • Evaluierung der operativen Resilienz durch den Vergleich simulierter Eingriffe mit historischen St\u00f6rausf\u00e4llen zur Optimierung der Reaktionszeiten<\/li>
    • Schaffung einer intuitiven Visualisierungsschicht zur Darstellung komplexer Netze f\u00fcr Disponenten und Netzplaner<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Project team<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Students<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      • Ailiyaer Maimaiti<\/li>
      • Isroil Khudoyberdiev<\/li>
      • Jiahui Tang<\/li>
      • Manali das Gupta<\/li>
      • Max L\u00fctkemeyer<\/li>
      • Nikita Gorobets<\/li>
      • Niklas Ruppel<\/li>
      • Stephanie Sabine K\u00f6lker<\/li>
      • Uroljon Khidirboev<\/li>
      • Valentin Lieberknecht<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Supervisor<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        • Mara Burger<\/li>\n
        • Jan vom Brocke<\/li>\n<\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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