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Software Dal valore misurato al valore aggiunto SOLUZIONI Aree di applicazione

manutenzione predittiva

Analisi dei dati e manutenzione predittiva per i veicoli ferroviari
DB Systems Engineering GmbH

Ogni anno, Deutsche Bahn trasporta oltre 100 milioni di passeggeri nel trasporto nazionale e internazionale a lunga distanza. Con una digitalizzazione completa, si sta adattando al futuro.

Insieme a optiMEAS DB Systemtechnik GmbH sta sviluppando un sistema di manutenzione predittiva con l'obiettivo di prevedere lo "stato di salute" dei componenti di azionamento rilevanti degli ICE e poter programmare lavori di manutenzione mirati nei depositi e nelle officine.

Per sviluppare algoritmi di manutenzione predittiva, sono necessari prima modelli matematico-fisici che descrivano il comportamento regolare. Per poter confrontare questi modelli con le condizioni reali, i dati di funzionamento dei componenti devono essere registrati.

A tal fine, in vari ICE della Deutsche Bahn smartRAIL-sistemi di cattura in connessione con smartI/O-moduli da optiMEAS installato.

I dati di misurazione sono acquisiti ad alta frequenza di campionamento e memorizzati nel cloud centrale (optiCLOUD(chiamati FALKOS in DB) sono forniti come dati storici per le analisi.

Ogni giorno, circa 50 gigabyte di dati si riuniscono. Per poter elaborare questa quantità di "big data" secondo i modelli, DB utilizza un cluster di analisi basato su Hadoop per l'elaborazione parallela. Vengono utilizzati i metodi attuali per l'apprendimento automatico e profondo e la determinazione dei parametri per le reti neurali. Tecnologicamente, dietro ci sono framework open source come Tensorflow o Keras.

Per essere in grado di applicare l'intelligenza artificiale nella pratica, forse la componente più importante è la conoscenza del dominio dei dipartimenti e dei laboratori specializzati. Questa è anche l'esperienza degli ingegneri della DB Systemtechnik: solo combinando la matematica, l'informatica e la conoscenza delle applicazioni è possibile identificare i modelli che permettono di rilevare le anomalie e di fare raccomandazioni per la manutenzione.

Attraverso la cooperazione con optiMEAS abbiamo già imparato molto sui veicoli, che può essere utilizzato per la pianificazione della manutenzione e migliora la qualità e la disponibilità della flotta.

Rico Gottschald
Fisico e analista di dati / DB Systemtechnik GmbH
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