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maintenance prédictive

Analyse de données et maintenance prédictive pour les véhicules ferroviaires
DB Systems Engineering GmbH

Chaque année, la Deutsche Bahn transporte plus de 100 millions de passagers sur les lignes nationales et internationales. Avec une numérisation complète, elle se prépare pour l'avenir.

Avec optiMEAS DB Systemtechnik GmbH développe un système de maintenance prédictive dans le but de prédire l'?état de santé ? des composants d'entraînement importants des ICE et de pouvoir planifier des travaux de maintenance ciblés dans les dépôts et les ateliers.

Pour développer les algorithmes de maintenance prédictive, il faut d'abord disposer de modèles mathématiques et physiques qui décrivent le comportement régulier. Pour pouvoir comparer ces modèles avec les conditions réelles, il faut collecter les données de fonctionnement des composants.

A cette fin, dans différents ICE de la Deutsche Bahn smartRAIL-les systèmes de capture en relation avec smartI/O-Les modules de optiMEAS installé.

Les données de mesure sont acquises à des taux d'échantillonnage élevés et stockées dans le nuage central (optiCLOUDLes données historiques (appelées FALKOS par la DB) sont mises à disposition pour des analyses.

Chaque jour, environ 50 gigaoctets de données sont collectés. Pour pouvoir calculer cette quantité de "Big Data" en fonction des modèles, la DB utilise un cluster d'analyse basé sur Hadoop pour le traitement parallèle. Des méthodes actuelles de Machine Learning et de Deep Learning ainsi que la détermination de paramètres pour les réseaux neuronaux sont utilisées à cet effet. Sur le plan technologique, des frameworks open source tels que Tensorflow ou Keras sont utilisés.

Pour pouvoir utiliser l'intelligence artificielle dans la pratique, la composante peut-être la plus importante est la connaissance du domaine provenant des départements spécialisés et des ateliers. C'est aussi l'expérience des ingénieurs de DB Systemtechnik : ce n'est qu'en combinant les mathématiques, l'informatique et les connaissances d'application que l'on peut identifier des modèles qui permettent de détecter des anomalies et de faire des recommandations pour la maintenance.

Grâce à la coopération avec optiMEAS nous avons déjà beaucoup appris sur les véhicules, ce qui peut être utilisé pour la planification de la maintenance et améliorer la qualité et la disponibilité de la flotte.

Rico Gottschald
Physicien et analyste de données / DB Systemtechnik GmbH
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