ライン・ルール・エクスプレス（RRX）の艦隊は24時間運行しています。その理由の一つは人工知能です。
列車がデポに入り、ゲートが閉まり、メンテナンスクルーが動き出します。時間は刻々と過ぎています。
数時間以内に、ライン・ルール・エクスプレス（RRX）の列車は、ドルトムントのシーメンス・モビリティが運営する鉄道サービスセンター（RSC）からロールバックし、線路に戻らなければなりません。2018年以降、84台のシーメンスデシロHC車両がケルン、デュッセルドルフ、ルール地方を結び、24時間運行しています。テュフズードは、RRX艦隊が一定期間にわたってほぼ 100% の可用性レベルを示したことを検証しました（最終検証は2024年9月まで）。秘密：人工知能は列車のコンポーネントの状態を監視するのに役立ち、多くのプロセスは自動化されています。
チームメンバーがHealth Statesダッシュボードをチェックして、台車の状態を監視しています。
状態監視のおかげで修理を事前に計画できるため、列車はデポでほとんど時間を過ごしません。欠陥の兆候がある場合は、影響を受けた部品を適切なタイミングで交換します。つまり、早すぎたり遅すぎたりしません。これにより効率が向上します。
RSCはF1のピットストップのように機能します。できるだけ早くピットに出入りします。短時間でより多くの列車があるので、必要なスペースも少なくて済みます。ドルトムントのRSCのスペースはわずか70,000平方メートルで、84台の車両を扱う倉庫としては非常にコンパクトです。そのため、シーメンス・モビリティが列車を正常に運行している国内外の他のメンテナンスセンターのロールモデルとなっています。たとえば、AIアルゴリズムは常に学習を続けているため、すべての顧客がシーメンスの専門家ネットワーク内の知識から恩恵を受けることができます。
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デポでの円滑な運営と最適なメンテナンスストップには、事前の計画が重要です。そのため、車両には運転中にモビリティの重要なコンポーネントを継続的に監視するセンサーが装備されています。
収集されたデータは、ほぼリアルタイムでに送信されます レイリジェント X、シーメンスXceleratorの原則に基づいて構築された一連のサービスとアプリケーションです。人工知能を使用して、システムは異常を検出し、次のメンテナンス間隔の日付を提案します。
列車が運行している間、システムはすでに保守管理システム（CMMS）内で作業指示を自動的に生成しています。その後、列車がデポに入ると、適切な専門知識を持つメンテナンスチームが、適切なツールを適切な線路に用意して待っています。適切なスペアパーツはすでに揃っています。応急処置キットのブラケットなど、頻繁に使用される機械部品は、積層造形におけるSMOの専門知識に基づいた、より堅牢な現場での3Dプリントバージョンと交換できます。金属部品は、シーメンス・モビリティのグローバルなアディティブ・マニュファクチャリング・ネットワークを通じて製造され、世界中にプリンターがあります。このアプローチをインテリジェントなメンテナンス戦略と組み合わせると、ダウンタイムが短縮され、スペアパーツの入手可能性が最適化され、鉄道運用の持続可能性と効率が大幅に向上します。
2024年にテュフズードが行った持続可能な開発目標の評価では、RSCでのメンテナンスサービス、サービスインフラの提供、およびRRX車両の清掃が評価され、RSCは91％という優れたスコアを獲得しました。比較すると、テュフズードがさまざまな業界で行った同様の持続可能性評価の平均スコアは60〜70パーセントです。
すべての自動化にもかかわらず、RRX車はもちろん自分で修理しません。倉庫では引き続き人間が主役を演じています。しかし、人工知能は彼らが正しい判断を下すのに役立ちます。
すべての自動化にもかかわらず、車両の修理では人間が主導的な役割を果たし続けています。
AIは、相互に構築される複数のサブプロセスに含まれています。
特別なのは、AIが最大で数か月先の未来を見ることができるということです。すべての列車は定期的にデポに行かなければならないので、必要な修理も計画に含めることができます。各車両は8年ごとに包括的な一般検査を受けます。AIはまだそれほど遠い未来を見通すことができませんが、毎日絶えず学習を続けています。将来的には、シーメンス・モビリティが同様のメンテナンスモデルを実施している他の場所からも学習するようになるでしょう。いつの日か、AIは次の一般検査まで予測できるようになったかもしれません。
その頃には、現在の80％と比較して、作業指示のほぼ 100% がAIによって自動的に発行されるかもしれません。作業指示が実際に実行されるかどうかを決めるのは常に人間です-それでも。ドルトムントのデポでは、電車はホールの前のゲートを通過します。ゲートにはカメラが設置されています。将来的には、AIが損傷や落書きを検出し、自動的に作業指示を出すことができます。他の方法では時間のかかる目視検査のための人員は一切必要ありません。それは研究プロジェクトですが、目標は明確です。人間が面倒な検査を行う必要がなくなり、訓練を受けたスタッフは本当に難しい問題に集中できるようになります。
RRXは、ドイツのノルトライン・ヴェストファーレン州で最大の鉄道インフラプロジェクトです。ケルンを含む州の大都市圏間の最適な接続を提供することを目的としています。
顧客は、5つの地域交通協会の提携で、2050年までにシーメンス・モビリティと、車両の在庫状況など、どのサービスを提供するかについて契約を結んでいます。
列車が確実かつ時間通りに運行する場合、恩恵を受けるのは鉄道事業者だけでなく、その顧客、乗客にもメリットがあります。それは公共交通機関の魅力を高めます。したがって、ライン・ルール・エクスプレスは、世界中の未来の公共交通機関の設計図のようなものです。
レイリジェント X シーメンスXceleratorエコシステムの一部です。鉄道システム用のデータベースベースのアプリケーションスイートには、鉄道のハードウェアとソフトウェアを管理するためのSoftware-as-a-Serviceアプリケーションがバンドルされています。鉄道や鉄道インフラからデータを収集してインテリジェントに処理し、運用の改善、メンテナンスの最適化、コストの削減、可用性のほぼ 100% 向上に役立ちます。Railigent Xはすでに世界中の多くの乗客、インフラ、鉄道貨物輸送プロジェクトで使用されています。