Прогнозна поддръжка в жп транспорта

Поддържането на железопътната инфраструктура е постоянно предизвикателство, което изисква прецизност, ефективност и проактивни стратегии за осигуряване на безопасност и надеждност. През последните години железопътната индустрия възприема прогнозната поддръжка, използвайки нови технологии за предвиждане и решаване на проблеми, преди те да доведат до повреди и тежки последици. Промяната води до по-добра оперативната ефективност, намалява времето за планов и непланиран престой и в крайна сметка подобрява цялостната работа на железопътните мрежи.

Текст: списание Инфрабилд

Глобалният пазар на технологии за прогнозна поддръжка възлиза на 5,5 милиарда долара за 2022 г. Очаква се секторът да расте средно с по 17% до 2028 г., според оценка на IoT Analytics, доставчик на пазар ни проучвания в сферата на интернета на нещата (IoT). Водещ фактор за увеличението ще е интересът на предприятията, при които всеки непланиран престой струва скъпо. Когато всеки час бездействие коства значителни разходи, значението на точното прогнозиране на повредите на важните активи е колосално. Поправянето на аварията и стойността на щетите могат да възлизат на шестцифрени суми.Това ще рече, че инвестицията в прогнозна поддръжка може да се амортизира още с първата правилна прогноза, казват анализаторите.

От реактивен към проактивен модел

Традиционно поддръжката на железопътния транспорт следва реактивен модел. Проблемите се решават едва след като станат очевидни. Това често води до неочаквани смущения в работата на железниците. Разходите са значителни, а понякога и безопасността може да е под въпрос. Прогнозната поддръжка от своя страна разчита на навременното разпознаване на ранните признаци на проблем и проактивното поправяне или подменяне на компоненти. Това става възможно благодарение на натрупването на детайлни данни, събирани в реално време.

Прогнозната поддръжка в железниците започва с инсталирането на разнообразни сензори, които да следят вибрации, звуци, температура, електропроводимост, физически изменения. Сензорите предават събираните данни чрез различни технологии - по кабелни мрежи, през оптични влакна или безжични мрежи. Множеството разнообразни данни, пристигащи по различни канали в една централизирана база данни, са материализация на това, което се нарича „интернет на нещата“ или накратко IoT.

Данните се анализират с помощта на изчислителни системи. Така нареченото машинно самообучение използва алгоритми, които „научават“ какви са типичните стойности на даден показател. Ако сензорите отчетат стойност извън нормалното, алгоритмите могат да задействат аларми. Сега вече можем да забелязваме всяка нередност отрано, за да предвидим кога е вероятно даден компонент да се повреди - и да планираме неговото поправяне преди повредата да е довела до тежка авария. Това ще спести порочния кръг от внезапна повреда, прекъсване на работа, спешна поправка, компенсиране на щетите, недоволство у клиентите.

Ключови компоненти на прогнозната поддръжка в железниците

Сензорните мрежи полагат основата за прогнозната поддръжка. Различни датчици, включително за вибрации, за температура и акустични сензори, биват стратегически разположени по релсите, околорелсовото пространство и дори върху подвижния състав, за да докладват постоянно условията по всяко трасе. Сензорите предоставят данни в реално време. Данните са от решаващо значение за моделите за прогнозна поддръжка. Интегрирането на сензорите и други устройства чрез метода на IoT означава свързаност на всички измервателни уреди в обща инфраструктура за данни. В нейната сърцевина е централизираната платформа за агрегиране на данните. Това прави възможно да имаме цялостен поглед върху цялата железопътна мрежа. Имайки всички данни, доставени и обединени в централно хранилище и модул за анализи, вече можем да разбираме случващото се из цялата ЖП инфраструктура.

Това е важно, защото само наличието на сензори и комуникационни мрежи не е достатъчно за прогнозна поддръжка. Тя става възможна едва когато данните се анализи рат и разберат. Системите за анализ на данни с елементи на машинно самообучение подсказват къде трябва да обърнем внимание. Например, ако в дадена локация вибрационните и акустичните сензори подават данни за необичайна вибрация, която е различна от обичайната за този релсов път, можем незабавно да изпратим екип, който да провери състоянието на трасето. При наличието на сензори за близост можем дори да установим дали някъде в засегнатия участък има необичаен обект, за да дадем предварителна информация на екипа по поддръжка.

По подобен начин и в много други случаи прогнозната поддръжка разчита на анализа напостъпващите данни, обработката на огромни количества информация, генерирана от сензорите и устройствата за наблюдение, и съпоставянето им с моделите на традиционния начин на работа. Чрез използване на усъвършенствани алгоритми могат да бъдат идентифицирани тенденции и аномалии, които могат да ни говорят за проблем или прогресивно увреждане. Това дава представа за всяка малка промяна в здравето на железопътните активи.

Възможни сценарии

Какви биха могли да са приложенията на прогнозната поддръжка? Ето няколко примера. При наблюдението на релсовия път постоянният мониторинг дава възможност за навременно реагиране при аномалии. Ако в даден участък започнат да регистрират необичайни вибрации при преминаване на влаковете, веднага може да се изпрати екип, за да провери крепежните елементи, баласта в коловоза, здравината на трасето. Ако лазерни датчици отчетат грапавини и малки пукнатини по дадена релса, то тя може да се ремонтира или подмени в първия възможен момент, преди пукнатината да се е разширила и да направи преминаване то опасно.

Ако IoT сензори покажат опасни изменения на времето, например необичайно обилни валежи, то това може да е „аларма“ за повишаване на готовността на екипите по поддръжка за справяне с ефектите от наводнения, свличания, паднали скали или дървета. Чрез наблюдение на надземни електропроводи и системи за електрификация потенциалните проблеми могат да бъдат предвидени и адресирани проактивно. Например, AI алгоритми непрекъснато анализират данни от енергийната инфраструктура, за да открият аномалии, като колебания на напрежението или признаци на износване на надземните проводници. Ранното идентифициране на такива проблеми позволява на екипите за поддръжка да предпремат подмяна навреме, избягвайки прекъсвания на електрозахранването и прекъсвания на влаковите услуги.

Предимства на прогнозната поддръжка в железниците

Намаляването на плановия и непланирания престой е едно от основните постижения на прогнозната поддръжка. Чрез идентифициране на потенциални проблеми, преди те да ескалират, железопътните оператори могат да сведат до минимум прекъсванията на услугите и да оптимизират дейността на подвижния състав и инфраструктурата.
Намаляването на разходите е друго следствие. Прогнозната поддръжка позволява по-ефективно разпределение на ресурсите. Като се справят отрано с нуждите от подмяна и поправка, операторите могат да избегнат скъпи аварийни ремонти. Освен това доброто планиране на дейностите по поддръжка позволява да се използват компоненти на по-добри цени, да се избегнат неустойки и всичко това в крайна сметка води до спестяване на разходи.

Подобрената безопасност е сред основните мотиви за прилагането на прогнозна поддръжка. Безопасността на пътниците и персонала е от първостепенно значение в железопътната индустрия. Прогнозната поддръжка допринася за безопасността, като предотвратява неочаквани повреди, намалява риска от инциденти и гарантира, че всички компоненти отговарят на стандартите за безопасност. Подобрява се дълготрайността на активите: проактивното справяне с нуждите от ремонт въз основа на прогнозни анализи може да удължи живота на железопътните активи. Чрез предотвратяване на преждевременно износване и справяне с проблеми още в ранните им етапи, операторите могат да увеличат максимално дълготрайността на релсите и всички други инфраструктурни компоненти.

Оптимизирането на производителността е следствие от всичко изброено. Прогнозната поддръжка допринася за цялостното усъвършенстване на работа на железопътната мрежа. Като гарантират, че всички компоненти са в отлично състояние, операторите могат да подобрят ефективността на влаковите операции, да спазват всички графици и да предоставят надеждна транспортна услуга.

Предизвикателства

Прогнозната поддръжка революционизира железопътните операции, но предизвикателства не липсват. Интегрирането на технологии за предсказуема поддръжка изисква значителни инвестиции както в инфраструктурата, така и в обучението на работната сила. Освен това гарантирането на сигурността и поверителността на огромните количества данни, генерирани от IoT устройства, е съображение, което изисква предпазливост и далновидност.
Друг голям проблем остават фалшивите позитиви. Точността на много решения за прогнозна поддръжка е далеч от безупречна.

Това създава главоболия за организациите за поддръжка. Нерядко се оказва, че те се насочват към даден актив, само за да установят, че е напълно изправен - а подобни ситуации подкопават доверието в цялото решение. Сред големите предизвикателства е и анализирането на данните. Много от „злополучните“ проекти за IoT и прогнозна поддръжка катастрофират заради факта, че данните се събират, но никой не ги анализира. Това в крайна сметка е нелепо: направена е скъпа инвестиция, а резултат от нея няма. Ръководните мениджъри се разочароват и се отказват да развиват технологията, което е голям пропуск.