Prognosemodelle -- Ressourcengrenzen im Eisenbahnbetrieb -- Methode zur Bestimmung eines Schadindexes -- Schadindex bei Anpassungen der Ressourcengrenzen -- Algorithmus zur Herleitung eines vorhersehbaren Schadindexes. .Ingo Heinrich untersucht die außerplanmäßige Instandhaltung und beschreibt die methodische Herleitung eines mathematischen Modells, um den Grad der Schädigung einer Flotte von Eisenbahnfahrzeugen in eine valide Korrelation mit vorhandenen betrieblichen Ressourcen zu bringen. Diese Wechselbeziehung wird in einen Schadindex überführt und mittels eines Prognosemodells in seinem zeitlichen Verlauf vorhersagbar dargestellt. Die Prognose berücksichtigt auch die Möglichkeit zur iterativen Anpassung, beispielsweise das zukünftige Schädigungsverhalten in Abhängigkeit einer veränderten Fahrzeugzahl oder einer Umstellung der Mitarbeiterbesetztzeiten in den Instandhaltungswerken. Damit erhalten Eisenbahnverkehrsunternehmen mehr Handlungsspielräume zur Verfolgung ihrer strategischen und wirtschaftlichen Ziele. Der Inhalt Prognosemodelle Ressourcengrenzen im Eisenbahnbetrieb Methode zur Bestimmung eines Schadindexes Schadindex bei Anpassungen der Ressourcengrenzen Algorithmus zur Herleitung eines vorhersehbaren Schadindexes Die Zielgruppen Lehrende und Studierende mit den Schwerpunkten Instandhaltungsplanung, Logistik, Verkehr, Flottenmanagement Ingenieure und Führungskräfte aus den Bereichen Instandhaltungsentwicklung und -planung Der Autor Dr.-Ing. Ingo Heinrich hat viele Jahre in den Bereichen Flottenmanagement und Instandhaltung von Schienenfahrzeugen gearbeitet. Seit 2017 beschäftigt er sich im Rahmen von SPNV-Wettbewerbsverfahren mit dem Vergabe- und Vertragsmanagement.


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    Titel :

    Außerplaninstandhaltung von Eisenbahnfahrzeugen : Algorithmus für einen vorhersagbaren Schadindex


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2017


    Format / Umfang :

    Online-Ressource (XX, 103 S. 44 Abb., 27 Abb. in Farbe, online resource)




    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch



    Klassifikation :

    BKL:    85.38 / 85.35
    RVK:    ZO 5300