Rail Safety and Standards Board (RSSB) uruchomiła narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, aby pomóc operatorom kolejowych przewozów towarowych skuteczniej zarządzać konserwacją zestawów kołowych, zmniejszając ryzyko wykolejenia i kosztownych zakłóceń. Narzędzie Wheelset Intervention Support Tool (WIST) wykorzystuje analitykę predykcyjną do identyfikacji potencjalnych problemów z zestawami kołowymi, zanim dojdzie do ich eskalacji. Zapewnia proaktywne podejście do bezpieczeństwa i konserwacji.
Obecnie około 100 pociągów towarowych jest wycofywanych z eksploatacji każdego roku w celu przeprowadzenia pilnej konserwacji wagonów, często związanej ze złym stanem zestawów kołowych. Usterki te nie tylko zwiększają zużycie torów, ale także podnoszą koszty napraw infrastruktury. Analizując dane z detektorów obciążenia kół i innych źródeł w celu monitorowania degradacji zestawów kołowych w czasie rzeczywistym, narzędzie RSSB ma na celu złagodzenie tych wyzwań.
Kluczowe korzyści WIST obejmują:
- Zwiększone bezpieczeństwo: Wczesne wykrywanie awarii zestawów kołowych zmniejsza ryzyko uszkodzenia infrastruktury kolejowej i potencjalnych incydentów związanych z bezpieczeństwem.
- Wydajność operacyjna: Zoptymalizowane harmonogramy konserwacji minimalizują przestoje i poprawiają niezawodność usług.
- Oszczędność kosztów: Proaktywna konserwacja obniża całkowity koszt cyklu życia zestawów kołowych i zmniejsza koszty napraw awaryjnych.
Aby udoskonalić narzędzie w oparciu o opinie użytkowników, RSSB uruchomiło program pilotażowy z wybranymi operatorami transportu towarowego. Pełna wersja, oferująca branży nowy sposób rozwiązywania długotrwałych problemów związanych z utrzymaniem wagonów towarowych, spodziewana jest w przyszłym roku.
