Tools

Site ExplorerSite Explorer
Close site explorer

Магічний кристал для поїздів

7 лютого 2018 р.

Хельге Ауфдерхайде (зліва) і Герхард Кресс (праворуч) обговорюють методи аналізу даних в дата-центрі Siemens в Мюнхені.

Будь то Атланта, Мюнхен або Москва - всюди Центри обробки і аналізу даних від Siemens використовують отриманий при експлуатації рухомого складу комплексний потік даних для попереджувального сервісного обслуговування і, отже, підвищення експлуатаційної готовності поїздів.

Впровадження цифрових технологій на залізничному транспорті почалося вже давно. Традиційно обслуговування рейкового рухомого складу полягало в регулярному огляді в пунктах технічного обслуговування, усунення очевидних несправностей і проведенні регламентних робіт. Сьогодні цифрові технології дозволяють підняти обслуговування на абсолютно новий рівень. Заміри датчиків, повідомлення про помилки і протоколи дозволяють дистанційно отримати вичерпне уявлення про стан поїздів і залізничної інфраструктури.

З моменту введення в експлуатацію першого дата-центру в Мюнхені в 2015 році були відкриті ще два нові центри - в Атланті і Москві (2017 г.). В ці дата-центри стікаються потоки даних від локомотивів, високошвидкісних і регіональних поїздів з понад 15 країн. Щоб перетворити цей величезний обсяг даних в корисну інформацію, програмісти, фахівці по базах даних і керівники проекту розробили унікальну пропозицію для сервісного обслуговування в залізничній галузі, яка ґрунтується на отриманих даних. Воно включає моніторинг поїздів в режимі реального часу, прогнозування зносу і відмови компонентів, а також аналіз комплексних проблем рухомого складу.

Мобільний звіт датчиків на шляхах

Результатом роботи стало створення платформи Railigent, що супроводжує дані по всьому ланцюжку передачі інформації - від датчика на шляхах до звіту в смартфоні, включаючи рекомендації щодо необхідних дій. Переваги для операторів поїздів і обслуговуючого персоналу очевидні: більш висока експлуатаційна готовність, подовжений термін служби і значне підвищення ефективності обслуговування і експлуатації всіх компонентів поїздів та інфраструктури. «Ми знаємо, що необхідно зробити ще до того, як рухомий склад виявиться в ремонтному депо», - каже Герхард Кресс, голова Центру обробки та аналізу даних Siemens в Мюнхені. Завдяки цьому експлуатаційна готовність поїздів досягає 100%.

Дані, на які орієнтуються фахівці, - це не тільки стандартні параметри, такі як швидкість, гальмівні характеристики або пробіг, але також і поведінку компресорів, вага прикріплених вагонів і процеси автоматичного управління. Крім того, реєструється стан рейок, підйоми, спуски, погода в дорозі, а також синхронізація графіка руху поїздів. «Для майбутнього мобільного бізнесу вирішальне значення мають не тільки транспортні засоби, - вважає Кресс. - Для замовника важливі витрати на весь життєвий цикл транспортних засобів та їх ефективне використання. А це можливо тільки за умови отримання пов'язаних даних про транспортні засоби, інфраструктуру і умови експлуатації».

Це величезний масив даних: парк з 100 моторвагонних поїздів генерує щорічно від 100 до 200 мільярдів точок даних. Простого накопичення Великих Даних в цьому випадку недостатньо. Кресс і його команда аналізують дані, зіставляючи їх з параметрами еталонного об'єкта. Це дозволяє їм, зокрема, оптимізувати процеси обслуговування. Сьогодні Кресс і його команда можуть використовувати високоточні прогнозні моделі. Наприклад, для моторно-осьового підшипника приводу, самого критичного компонента на високих швидкостях, проблему можна визначити не менше ніж за три дні до її виникнення. В результаті зростає ступінь експлуатаційної готовності поїздів, а також істотно знижуються витрати.

Технологією зацікавився також німецький залізничний оператор Deutsche Bahn, який в жовтні 2016 року спільно з Siemens запустив експериментальний додаток для прогнозного обслуговування високошвидкісних поїздів Velaro D (ICE 3). Влітку 2017 року вантажний підрозділ компанії DB Cargo оголосив про свій намір оцифрувати за допомогою рішення Siemens весь парк рухомого складу. До 2020 року всі 2 000 товарних поїздів будуть оснащені діагностичним обладнанням. Введення платформи Railigent на австрійський ринок вже фактично почався.

100 поїздів щорічно генерують від 100 до 200 мільярдів точок даних

Повернемо гроші в разі затримки

Ефективність цього прийому доводить досвід експлуатації швидкісної ділянки мережі іспанських державних залізниць Renfe, що зв'язує Мадрид з Барселоною. Тут Renfe конкурує з авіаперевізниками. Renfe гарантує пасажирам повне відшкодування вартості проїзду в разі п'ятнадцятихвилинної затримки. Для забезпечення високої надійності руху Renfe створила спільне підприємство з Siemens, в завдання якого входить розширений аналіз даних поїздів. До теперішнього часу значна затримка, спричинена технічними проблемами, відбулася лише в 2 300 поїздках. Результат: якщо десять років тому при відкритті швидкісного руху по маршруту тільки 20% мандрівників вибирали поїздку по залізниці, сьогодні цей показник перевищує 60%.

У команди дата-центру є додаткова перевага: вона оперує не тільки масивами даних від різних парків транспортних засобів, але також може використовувати інформацію про парках поїздів, які експлуатуються в різних умовах - будь то Німеччина, Іспанія або Росія. Накопичений таким чином досвід знаходить відображення в підвищенні надійності залізничного транспорту. «Прогнози поломок і зносу, діагностика несправностей та оптимально сплановані цикли обслуговування - це тільки початок, - каже Кресс. - У майбутньому можна подумати над тим, щоб в Центрі обслуговування поїздів, подібно літакам, можна було по кабелю завантажувати повну базу даних про транспортний засіб і аналізувати будь які відхилення від норми»