Marginal Gains Demo / Simulator für die Bahn

Eine grosse Menge kleiner Optimierungen bewirkt in der Skalierung Grosses.

Im Rahmen der Strategie BAHN 2050 und der Energiestrategie 2050 gilt es, die Effizienz im Schienenverkehr drastisch zu erhöhen. Mit enormen Investitionen?

Rennradfahrer und Triathleten wissen es seit einigen Jahren: Auf höchstem Level noch schneller werden heisst, jedes kleinste Detail zu optimieren. Ein sauber geschmiertes Lager, gewachste statt geölte Kette, die richtige Reifenwahl, ein Watt mehr hier, ein Gramm weniger dort, bis hin zu aerodynamischen Socken – all das summiert sich. Wo früher die "Freaks" belächelt wurden, ist heute klar, dass hier gewaltiges Potential angezapft wird.

Dasselbe gilt im Bahnbereich: Viele kleine Verbesserungen an der Rad‑Schiene‑Schnittstelle ergeben grosse Effekte im gesamten System. Diese Effekte erkennt man nur mit präzisen, engmaschigen Messungen im Betrieb, intelligenter Datenanalyse und dem Verständnis der physikalischen Zusammenhänge zwischen Fahrzeugen, Infrastruktur und Umgebung.

Beispiel: Das Befahren einer engen Kurve kann aufgrund des spezifischen Rad-Schienen-Kontakts den Energieverbrauch um wenige Zehntel Kilowattstunden steigern und den Materialabrieb minimal erhöhen. Für sich genommen sind das extrem kleine Werte – über tausende Fahrten auf einem grösseren Schienenetz hinweg entsteht jedoch ein enormes Optimierungspotenzial.

Nebst Lärm lassen sich so Energieverbrauch, Materialverschleiss und der CO₂‑Footprint deutlich reduzieren. Parametric RET macht diese Effekte sichtbar – und ermöglicht, sie gezielt zu nutzen.

Dieser Simulator illustriert mit Beispieldaten das Konzept.

Ich will mehr wissen

(Hinweis: Es werden KEINE Daten gespeichert, die Simulation findet nur im Browser statt. Die Website wird in der Schweiz gehostet. Die Default‑Annahmen müssen nicht geändert werden – Sie können sie einfach so belassen. Die Werte sind transparent und können bei Bedarf jederzeit angepasst werden.)

RET Visual – Fahrwerk & Datenströme
Basiszahlen
Netz‑Komplexität
Default‑Annahmen (optional änderbar)

Sie müssen diese Werte nicht ändern; sie dienen als transparente Ausgangsbasis.

Eingaben mit Wert 0 werden rot markiert. Strecke ≤ 10 km wird automatisch auf 11 gesetzt.

Quellen & Annahmen (öffentliche Spannweiten)

Einzeln betrachtet – pro Durchfahrt (dynamisch)

Beispielwerte, gewichtet nach Ihrer Netz‑Komplexität. Diese Zahlen zeigen die Grössenordnung je Ereignis; unten sehen Sie die aufs Jahr summierten Einsparungen.

Ereignis Δ Energie [kWh] Δ Abrieb-Index Infra [%] Δ Abrieb-Index Fahrzeug [%]
Enge Kurve – – –
Weiche – – –
Bahnübergang – – –
Energie‑Ersparnis (realistisch, gewichtet)
–
–
–
Anteil am Energie‑Budget
Unterhalt‑Ersparnis Infrastruktur
–
realistisch, gewichtet
–
Anteil am Infra‑Budget
Unterhalt‑Ersparnis Flotte
–
realistisch, gewichtet
–
Anteil am Flotten‑Budget
CO₂‑Reduktion (realistisch, gewichtet)
–
pro Jahr
–
Anteil an Baseline‑CO₂

Alles auf einen Blick: Konservativ · Realistisch · Ambitioniert (gewichtet)

Gestapelte Balken zeigen die jährlichen Einsparungen je Szenario (Komponenten: Energie, Infrastruktur‑Unterhalt, Flotten‑Unterhalt). Bei sehr geringer Netz‑Komplexität fallen die Einsparungen entsprechend geringer aus; eine minimale Grundwirkung bleibt bestehen.

Komplexitäts‑Einfluss (vor Einsparung angewandt)

Energie‑Multiplikator
–
Infra‑Multiplikator
–
Baseline CO₂ (korrigiert)
–

Kurven, Weichen und Übergänge erhöhen die physikalische Arbeit im System → höhere Baseline. RET spart prozentual davon ein – wo’s ruckelt, spart man mehr.

FAQ (Fragen & Antworten)

Der Simulator nutzt offene Branchenkennzahlen und konservative Annahmen (Quellen unten). Er zeigt relative Wirkungen (Marginal Gains), keine versprochenen Absolutwerte. Die Validierung passiert mit RET-Messdaten im Betrieb.
Ja, sie liegen im Rahmen europäischer Referenzen (Shift2Rail, UIC, EBP). Der Simulator skaliert die Wirkung automatisch mit der Netz‑Komplexität; bei einfachen Netzen fällt der Effekt kleiner aus.
RET erfasst Schwingungs‑, Gyro‑ und Akustikdaten fahrzeugnah, korreliert sie mit Betriebs‑ und Wartungsdaten und identifiziert Hotspots (Kurven, Weichen, Übergänge) und deren Beitrag zu Energie, Abrieb und Komfort.
Das sind branchenübliche Richtwerte und frei editierbar. Wichtig ist nicht der absolute Betrag, sondern die relative Wirkung der Optimierung gegenüber der Baseline.
Ein aggregierter Belastungsindikator aus Beschleunigungen, Frequenzbändern und Stosssignaturen. Höherer Index → mehr Reibarbeit → mehr Energie, Abrieb und Lärm.
Genau das ist das Prinzip der Marginal Gains: viele kleine Verbesserungen, die sich tausendfach wiederholen. RET macht sie sichtbar, steuerbar und dauerhaft messbar.
Nein. Es sind plausible Richtwerte zur Orientierung. Die konkreten Einsparungen werden über RET im Betrieb gemessen und validiert.
Kurven, Weichen und Übergänge erhöhen die physikalische Arbeit und damit die Baseline. RET spart einen Anteil davon – höhere Belastung bedeutet höheres Potenzial.
Standardmässig mit 0.012 kg/kWh (Bahnstrom CH, Swissgrid). Andere Netze haben andere Werte – der Wert kann frei gesetzt werden, und CO₂ skaliert direkt mit den kWh.
Es gibt eine ganze Reihe von Massnahmen, um solche Optimierungen umzusetzen, zum Beispiel Schienenschmierung, gezieltes Radprofil-Schleifen, Reibwert-Modifikation, Weichen- und Federungs-Tuning oder smarte Betriebsstrategien. Was davon am besten wirkt, hängt vom Netz und Fahrzeug ab. Das erkennen wir mit RET-Messdaten. Für Details und eine Einschätzung Ihres Netzes sprechen Sie bitte direkt mit uns.
Das Tool ist ein Kommunikations‑ und Sensibilisierungs‑Modell. Die Detailsimulation und Validierung laufen im operativen RET‑System mit realen Messdaten.