Man will ein System entwickeln, das auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI), die mittels maschinellen Lernens erzeugt wurde, Vorhersagen treffen kann. Das Ziel des Projekts sei es, die Wirtschaftlichkeit der Busse zu verbessern, indem die Wartung optimal in den laufenden Betrieb integriert wird. Das System soll ermöglichen, ungeplante Stillstandzeiten zu vermieden, Ersatzteile frühzeitig zu bestellen und Personal im Voraus einzuplanen.
„Durch frühzeitige Wartung können Folgefehler, bzw. unnötige sekundäre Belastungen nebenliegender Komponenten vermieden werden. Dadurch kann die Lebensdauer des Busses generell erhöht werden“, teilt Buses4Future mit. Die Datenbasis zum Anlernen der KI wurde durch den mehrjährigen Einsatz mehrerer Wasserstoffbusse generiert.
Das erklärte Ziel sei es auf lange Sicht, die Verfügbarkeit der Busse auf annähernd 100 Prozent zu erhöhen. Dazu soll zunächst ein Predictive Maintenance System erstellt werden, welches die Brennstoffzelle und den Antriebsstrang überwacht. Nach und nach sollen dann weitere Komponenten, sowie die Peripherie in die Überwachung integriert werden. Um dieses Ziel zu erreichen habe das Unternehmen Investitionen in Personal und Hardware getätigt, sowie ein Antrag auf Förderung beim „Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand“ (ZIM) eingereicht.
Das Projekt wird im Verbund mit der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg, sowie dem Unternehmen Synergeticon entwickelt.