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铁路行业的智能维护意味着利用数字化的潜力。可能的解决方案包括优化现有维护过程,通过有效地利用现有资产和实施新的商业模式和服务来减少生命周期成本。感觉和连接是一个重要的主题,来自不同来源的数据的可用性和利用率是成功的决定因素。需要创建和处理大量数据的基础架构。数据分析技术,知识发现和人工智能在过去几年中迅速发展,是未来十年的核心竞争力。在实施智能维护时,新知识的部署和应用在实施智能维护时同样重要和巨大的挑战。

什么是智能维护,为什么我们需要它?

数据分析使用机器学习和现代统计方法创建型号超出数据。提供正确的数据,工作数据管理至关重要。这包括数据架构,数据存储和数据传输。必须讨论“边缘与云体系结构”或“流与批处理”等一般问题,并对各个用例回答。

在可以分析任何数据之前,需要记录数据。船上和路边传感器变得更加常见。轨道运营商和基础设施运营商之间的数据交换可以利用成功。其他可用数据越来越频繁,良好的示例是用于基础架构的健康评估的无人机镜头或卫星数据。此外,在现代系统中可以轻松获得损坏报告的手动数据。增强因素是云系统的信任正在增加,计算能力和存储越来越便宜,机器学习正在迅速改善。

通过正确的数据和工作数据流水线来分析数据,可以实施健康评估。最常见的方法是基于条件的监测,以评估组件的当前健康状况以及预测维护,以预测剩余的使用寿命。下一步将是规范性的维护,它会自动生成关于运行条件的建议,并智能地时间表和计划维护。

该过程随后使用了产生关于系统健康的知识,以便维护计划产生经济价值。进一步的系统,如企业资源规划(ERP),事件管理系统(IMS),作业调度和部分管理系统可以集成在整体解决方案中。

最后一步是将上一个结果集成在维护执行中。状态诊断目前占据维护执行中的30%。研究表明,随着智能维护,这些成本可以减少18%。为工人提供新解决方案的智能系统可以提高效率。智能维护系统的概述可以在图1中找到。

图。1

智能维护系统概述

智能维护如何工作?

传统上,铁路部门的维护是根据日历或运行时的严格计划完成,以及在组件失败时维修。这意味着目前的维护工作目前正在为特定组成部分的要求进行早期或太晚执行。随着更多数据可用,概念将从无功变为预测性维护,如前所述。这意味着可以实际和不断地完成健康评估。

健康评估有不同的发展阶段。条件基于维护可以评估组件的当前HEATH(状态)。最简单的实现将是两个状态的分类:工作而不工作。进一步的发展可以添加更多州,例如:新的,工作良好,良好的损害迹象,不起作用。随着模特发展到预测性维护,挑战是预测国家未来的工作有多远。该值通常被描述为剩余的使用寿命。在大多数情况下,模型是通过机器学习培训的。在测试模型后,它可以应用于实时数据以预测剩余的使用寿命。然后,该值用于在时间增加时间或节省成本的时间来调度维护或节省成本。

您如何实施智能维护?

更多系统每年获得数字化,大多数公司现在都提供了一些数据。数据类型可能因情况而异,但是数据很少用于进一步的分析并实现基于条件或预测性维护。为了解决这个问题,重要的是,公司有一个捆绑努力和成本效益的数据策略。智能维护具有巨大的潜力,但在花费时间和努力之前,应小心选择正确的用例的选择。此外,需要使用多种用例来成功需要结构化方法。

图2

首先,应该进行初始化阶段,需要一个技术和域专家的跨学科团队。重要的是在该过程中包含所有利益相关者群体。域专家可以对商业详细信息提供有价值的见解,并可以验证使用情况。技术专家可以判断当前基础设施的判断,以及未来项目缺少的内容。在定义一个或多个用例后,可以进行首次快速检查。应分析数据可用性,质量和数量,并且可以进行探索性数据分析。可以测试第一假设,可以找到异常和模式。

如果第一阶段成功,则下一步正在开发工作系统。软件开发过程对成功很重要。专业开发团队将处理架构,集成(CI / CD),验证,审查和测试,文档。除了所有古典软件开发主题,数据分析挑战,如特征工程,选择框架和算法,需要处理框架和算法,模型培训和优化和可视化。

完成工作分析系统后,必须将结果集成到操作中。维护执行系统和刀具链各不相同,并且解决方案之间的接口需要相应地进行调整。在运营分析系统后,连续验证是长期成功的关键。系统的参数可以改变例如,基础架构设置可能会随着时间的推移而变化。应监测性能以检测模型漂移,调整可以相应地进行。优雅的解决方案是在运营正在进行时继续学习的系统。这些系统的认证是,特别是在欧洲,一个持续的挑战,但程序也有望改变。

结论

智能维护是铁路核心创新主题之一,并直接导致铁路行业中持续的数字化。可以减少成本,并且可以显着增加滚动储备和基础设施的可用性。维护系统在组件故障或严格的基于时间的周期趋向主动维护后从无功行为开发。可以以不同的方式解决铁路系统各种而智能维护,但首先可以快速实现效果,而无需大量努力。结构化方法可以帮助节省资源,避免错误,这具有长期的业务影响。由于这是一个创新主题,仍有挑战,并且随着新系统实现的新系统以进行更多使用案例,仍然存在挑战。ITK Engineering开放开放,以便与铁路行业的合作伙伴合作。

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