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Los puntos de desvio hacia una estrategia de mantenimiento inteligente

Points Predict es el nuevo servicio de mantenimiento inteligente de Thales para operadores de redes ferroviarias. Al mismo tiempo  que controla  el equipo en tierra, también aprende las normas de funionamiento del equipo, ofreciendo a los operadores una gama de nuevos soluciones .....

  • Tiene en cuenta las desviaciones estacionales y los cambios ambientales, ajustando automáticamente los puntos de detección de alerta para cada activo individual
  • Predice posibles fallos mediante la creación de una biblioteca de perfiles de desviación, lo que permite enviar al sitio al equipo de mantenimiento adecuado con el equipo necesario.
  •  Elimina la complejidad, reduciendo los niveles de capacitación y experiencia requeridos del personal de control
  • El sistema basado en la nube permite disponer de más datos en tiempo real accesibles para  un mayor número de personas, dando un mejor soporte al análisis, la identificación de tendencias de fallos y la toma de decisiones.

Cambiar de fechas a datos

Los programas de mantenimiento  son seguros pero costosos, suponen trabajo y costes, incluso cuando no es necesario. En los últimos años, los operadores se han movido hacia un enfoque de monitorización, utilizando sistemas como la plataforma de mantenimiento inteligente de Thales. Vinculados a las fuentes de alimentación de los equipos electromecánicos, como los sistemas de puntos de desvio, estos sistemas controlan  y derivan parámetros de rendimiento, como la duración, la potencia media y máxima. Se activa una alarma si los niveles alcanzan un punto de umbral, lo que permite al personal deducir una causa probable.

Sin embargo, el perfil de energía de un activo puede variar, dependiendo de factores como el cambio de temperatura estacional y el nivel de uso; ajustar los umbrales de activación para todo un sistema ferroviario de más de 100 dispositivos en red es un trabajo a tiempo completo. Además, un ser humano debe establecer los parámetros de umbral con precisión: si es demasiado estricto se produce un aumento de falsas alertas  lo que conduciría a llamadas en vano; si los parametros son demasiado débiles  se puede pasar por alto algún fallo.

Predecir y clasificar problemas

El lanzamiento de Points Predict representa un cambio radical en la capacidad digital. Los sistemas actuales funcionan en el nivel de "descubrimiento", capturando el conocimiento de los activos al tiempo que permiten el análisis y la investigación ad-hoc de grandes volúmenes de datos. El nuevo algoritmo introduce un nivel de funcionalidad de "predicción", aplicando algoritmos de aprendizaje automático a múltiples flujos de datos para automatizar el diagnóstico y el pronóstico del comportamiento de los activos.

A diferencia de cualquier otro paquete en el mercado, Points Predict elimina la necesidad de ajustar umbrales o establecer parámetros de advertencia  equilibrados manualmente. Mediante el uso de un algoritmo de clasificación de fallos y detección de anomalías y teniendo en cuenta las condiciones ambientales y la carga de trabajo, Points Predict aprende cómo se ve un comportamiento en una línea base típico para cada activo dentro de una red.

El algoritmo requiere el ajuste de un único parámetro de sensibilidad, lo que libera al operador de tener que equilibrar y administrar los umbrales en múltiples tipos de puntos para garantizar un resultado óptimo.

El sistema también se encarga de crear una biblioteca de perfiles de fallos para que, cuando se detecte una anomalía, pueda clasificar el fallo con un alto grado de precisión, lo que permite que los equipos de mantenimiento respondan de manera rápida y adecuada. Las pruebas con datos de pistas operativas mostraron:

  • Una mejora del 50% en las tasas de detección.
  • 75% menos de alertas falsas
  • 90% de precisión en la clasificación de fallos después del entrenamiento con un solo ejemplo

Una capacidad digital añadida

Points Predict también agrega una capa de capacidad de inteligencia de predicción a los sistemas de monitorización digital existentes.

Los operadores pueden aprovechar su tecnología digital para obtener más valor de sus sistemas de monitorización establecidos en lugar de tener que reemplazarlos.

Aumento de la eficiencia mediante un mantenimiento inteligente

Todas las partes interesadas se benefician de las ventajas de un sistema de clasificación y monitorización de fallos predictivo más inteligente; los pasajeros experimentan menos demoras y cancelaciones debido a fallos en los equipos; los operadores minimizan las multas de los reguladores ferroviarios por retrasos; y menos trabajo en tierra reduce el riesgo de lesiones mientras que el personal de operaciones se libera del trabajo de monitorizacion repetitivo para concentrarse en nuevas tareas.

Points Predict representa una vía rápida hacia un servicio de transporte ferroviario más eficiente y de mayor calidad.

Puedes ampliar informacion acerca de la plataforma de mantenimiento inteligente de Thales  aqui.