Zatrzymanie pociągów zasilane sztuczną inteligencją

Flota Rhein-Ruhr-Express (RRX) kursuje przez całą dobę. Jednym z powodów jest sztuczna inteligencja.

Osiągnięcie do 100% dostępności systemu

Pociąg wjeżdża do zajezdni, bramy zamykają się, a załoga konserwacyjna wkracza do akcji - zegar tyka.

W ciągu kilku godzin pociąg Rhein-Ruhr-Express (RRX) musi wyjechać z Rail Service Center (RSC) obsługiwanego przez Siemens Mobility w Dortmundzie i wrócić na tor. Osiemdziesiąt cztery samochody Siemens Desiro HC łączyły Kolonię, Düsseldorf i region Zagłębia Ruhry od 2018 roku — działają przez całą dobę. TÜV SÜD potwierdziło, że flota RRX wykazała poziom dostępności prawie 100% w określonym czasie (ostatnia walidacja do września 2024 r.). Sekret: Sztuczna inteligencja pomaga monitorować stan komponentów pociągu, a wiele procesów jest zautomatyzowanych.

A team member checks the Health States dashboard for monitoring the condition of the bogies.

Członek zespołu sprawdza pulpit nawigacyjny Stanów Zdrowia w celu monitorowania stanu wózków.

Pociągi spędzają niewiele czasu w zajezdni, ponieważ naprawy można zaplanować z wyprzedzeniem dzięki monitorowaniu stanu. Jeśli pojawi się ślad wady, części, których dotyczy problem, zostaną wymienione dokładnie we właściwym czasie, innymi słowy, nie za wcześnie i nie za późno. To poprawia wydajność.

RSC działa jak pit stop Formuły 1: wjazd i wychodzenie z dołu tak szybko, jak to możliwe. Więcej pociągów w krótszym czasie, więc potrzeba mniej miejsca. RSC w Dortmundzie ma zaledwie 70 000 metrów kwadratowych powierzchni, co jest bardzo kompaktowe dla zajezdni obsługującej 84 pojazdy. To sprawia, że jest to wzór do naśladowania dla innych krajowych i międzynarodowych centrów konserwacji, w których pociągi są utrzymywane w dobrym stanie przez Siemens Mobility. Wszyscy klienci korzystają z wiedzy w sieci ekspertów Siemens, ponieważ na przykład algorytmy sztucznej inteligencji nieustannie się uczą.

Chcesz dowiedzieć się więcej o wyjątkowej dostępności systemu? Wskocz na Rhein-Ruhr-Express - w naszym filmie.

Płynna obsługa i bezproblemowe przejście na konserwację

Wcześniejsze planowanie jest kluczem do sprawnej pracy i zoptymalizowanych przystanków konserwacyjnych w zajezdni. Dlatego pojazdy wyposażone są w czujniki, które stale monitorują krytyczne komponenty mobilności podczas pracy.

Zebrane dane są przesyłane niemal w czasie rzeczywistym do Railigent X, zestaw usług i aplikacji zbudowanych na zasadach Siemens Xcelerator. Wykorzystując sztuczną inteligencję, system wykrywa anomalie i proponuje daty następnego okresu konserwacji.

Podczas pracy pociągu system automatycznie generuje zlecenia pracy w ramach systemu zarządzania konserwacją (CMMS). Kiedy pociąg wjeżdża do zajezdni, zespół konserwacyjny z odpowiednią wiedzą czeka na niego z odpowiednimi narzędziami na odpowiednim torze, a odpowiednie części zamienne już tam są. Często używane części mechaniczne, takie jak wsporniki do zestawów pierwszej pomocy, można zastąpić solidniejszymi wersjami drukowanymi na miejscu 3D, opartymi na doświadczeniu SMO w produkcji dodatków. Elementy metalowe są produkowane za pośrednictwem globalnej sieci produkcji dodatków Siemens Mobility, z drukarkami zlokalizowanymi na całym świecie. W połączeniu ze strategią inteligentnej konserwacji podejście to zmniejsza przestoje, optymalizuje dostępność części zamiennych oraz znacznie zwiększa zrównoważony rozwój i wydajność operacji kolejowych.

Ocena Celów Zrównoważonego Rozwoju przeprowadzona przez TÜV SÜD w 2024 r., w której oceniano usługi konserwacyjne, zapewnienie infrastruktury usługowej i czyszczenie pojazdów RRX w RSC, dała RSC znakomity wynik 91%. Dla porównania: średni wynik w podobnych ocenach zrównoważonego rozwoju przeprowadzonych przez TÜV SÜD w różnych branżach wynosi od 60 do 70 procent.

Technicians receive their work orders digitally on mobile devices, as seen here during a visual inspection of a train.

Łączenie ludzkiej wiedzy i sztucznej inteligencji

Pomimo całej automatyzacji pojazdy RRX oczywiście nie naprawiają się. Ludzie nadal odgrywają wiodącą rolę w zajezdni. Sztuczna inteligencja pomaga im podejmować właściwe decyzje.

Despite all the automation, humans continue to play the leading role in repairing the vehicles.

Pomimo całej automatyzacji ludzie nadal odgrywają wiodącą rolę w naprawie pojazdów.

Sztuczną inteligencję można znaleźć w kilku podprocesach, które opierają się na sobie:

Condition monitoring: Sensors mierzą drgania w kołach i wózkach. Algorytmy wykrywają anomalie w pomiarach. Sercem systemu jest specjalne narzędzie diagnostyczne dla wózków, które wykorzystuje czujniki przyspieszenia do wykrywania wad.
Wsparcie w podejmowaniu decyzji: Aplikacje w Railigent X wykorzystują te informacje do ekstrapolacji nieprawidłowości w eksploatacji pociągu. Stan wózków można śledzić w Stany zdrowotne pulpity nawigacyjne. Pozostała użyteczna żywotność jest uzupełniającą aplikacją do stanu kół. AI oblicza optymalny czas konserwacji z wyprzedzeniem, na przykład w przypadku kalibracji i wymiany kół.

Szczególne jest to, że sztuczna inteligencja może widzieć nawet kilka miesięcy w przyszłość. Ponieważ każdy pociąg musi jechać do zajezdni w regularnych odstępach czasu, niezbędne naprawy mogą być również uwzględnione w planowaniu. Każdy pojazd przechodzi kompleksową kontrolę ogólną co osiem lat. Chociaż sztuczna inteligencja nie jest jeszcze w stanie dostrzec tak daleko w przyszłość, nieustannie się uczy każdego dnia - i będzie to robić w przyszłości z innych lokalizacji, w których Siemens Mobility obsługuje podobne modele konserwacji. Pewnego dnia sztuczna inteligencja rzeczywiście mogła przewidzieć następną ogólną inspekcję.

Do tego czasu prawie 100 procent zleceń pracy może być automatycznie wydawanych przez sztuczną inteligencję, w porównaniu z 80 procentami dzisiaj. To zawsze człowiek decyduje, czy zlecenie jest rzeczywiście wykonywane — nadal. W zajezdni w Dortmundzie pociąg przechodzi przez bramę przed halą, gdzie wokół niej zainstalowane są kamery. W przyszłości sztuczna inteligencja może wykryć uszkodzenia lub graffiti i automatycznie wydać zlecenie pracy - bez żadnego personelu do czasochłonnej inspekcji wizualnej. To projekt badawczy, ale cel jest jasny: ludzie nie musieliby już wykonywać pracochłonnych inspekcji, a przeszkolony personel mógłby skupić się na naprawdę trudnych problemach.

The RRX is the largest rail infrastructure project in the German state of North Rhine-Westphalia.

RRX to największy projekt infrastruktury kolejowej w niemieckim stanie Nadrenia Północna-Westfalia. Ma na celu zapewnienie optymalnych połączeń między obszarami metropolitalnymi stanu - w tym Kolonią.

Przyszłość transportu publicznego

Klienci, sojusz pięciu regionalnych stowarzyszeń transportowych, umownie uzgodnili z Siemens Mobility do 2050 r., jakie usługi mają być świadczone, takie jak dostępność pojazdów.

Gdy pociągi kursują niezawodnie i terminowo, korzystają nie tylko operatorzy pociągów, ale także ich klienci, pasażerowie. To zwiększa atrakcyjność transportu publicznego. Rhein-Ruhr-Express jest zatem czymś w rodzaju planu transportu publicznego przyszłości - na całym świecie.

O railigent

Railigent X jest częścią ekosystemu Siemens Xcelerator. Pakiet aplikacji oparty na danych dla systemów kolejowych łączy aplikacje typu software-as-a-service do zarządzania sprzętem kolejowym i oprogramowaniem. Zbiera dane z pociągów i infrastruktury kolejowej, przetwarza je inteligentnie i pomaga usprawnić operacje, optymalizować konserwację, obniżyć koszty i zwiększyć dostępność do prawie 100 procent. Railigent X jest już wykorzystywany w wielu projektach transportu pasażerskiego, infrastrukturalnego i kolejowego transportu towarowego na całym świecie.