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mantenimiento predictivo

Análisis de datos y mantenimiento predictivo para vehículos ferroviarios
DB Systems Engineering GmbH

Cada año, Deutsche Bahn transporta más de 100 millones de pasajeros en el transporte de larga distancia nacional e internacional. Con la digitalización integral, se está preparando para el futuro.

Junto con optiMEAS DB Systemtechnik GmbH está desarrollando un sistema de mantenimiento predictivo con el objetivo de predecir el "estado de salud" de los componentes de accionamiento relevantes de los ICE y poder programar trabajos de mantenimiento específicos en los depósitos y talleres.

Para desarrollar algoritmos de mantenimiento predictivo, primero se necesitan modelos matemático-físicos que describan el comportamiento habitual. Para poder comparar estos modelos con las condiciones reales, hay que registrar los datos de funcionamiento de los componentes.

Para ello, en varios ICE de la Deutsche Bahn smartRAIL-sistemas de captación en relación con smartI/O-módulos de optiMEAS instalado.

Los datos de las mediciones se adquieren a altas velocidades de muestreo y se almacenan en la nube central (optiCLOUD(llamados FALKOS en DB) se proporcionan como datos históricos para los análisis.

Cada día se juntan unos 50 gigabytes de datos. Para poder procesar esta cantidad de "big data" según los modelos, DB utiliza un clúster de análisis basado en Hadoop para el procesamiento en paralelo. Se utilizan métodos actuales de aprendizaje automático y profundo y de determinación de parámetros para redes neuronales. Tecnológicamente, marcos de código abierto como Tensorflow o Keras están detrás.

Para poder aplicar la inteligencia artificial en la práctica, quizá el componente más importante sea el conocimiento del dominio de los departamentos y talleres especializados. Esta es también la experiencia de los ingenieros de DB Systemtechnik: sólo combinando conocimientos matemáticos, informáticos y de aplicación se pueden identificar patrones que permitan detectar anomalías y hacer recomendaciones de mantenimiento.

A través de la cooperación con optiMEAS Ya hemos aprendido mucho sobre los vehículos, lo que puede servir para planificar el mantenimiento y mejorar la calidad y la disponibilidad de la flota.

Rico Gottschald
Físico y analista de datos / DB Systemtechnik GmbH
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