Analisi dei dati e manutenzione predittiva dei veicoli ferroviari
Ogni anno, Deutsche Bahn trasporta oltre 100 milioni di passeggeri nel trasporto nazionale e internazionale a lunga distanza. Con una digitalizzazione completa, si sta preparando per il futuro.
Insieme a optiMEAS DB Systemtechnik GmbH sta sviluppando un sistema di manutenzione predittiva con l'obiettivo di prevedere lo "stato di salute" dei principali componenti di trasmissione degli ICE e di poter programmare interventi di manutenzione mirati nei depositi e nelle officine.
Per sviluppare algoritmi di manutenzione predittiva, sono necessari innanzitutto modelli matematico-fisici che descrivano il comportamento regolare. Per poter confrontare questi modelli con le condizioni reali, è necessario registrare i dati di funzionamento dei componenti.
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(chiamato FALKOS in DB) sono forniti come dati storici per le analisi.
Ogni giorno vengono raccolti circa 50 gigabyte di dati. Per poter elaborare questa quantità di "big data" secondo i modelli, DB utilizza un cluster di analisi basato su Hadoop per l'elaborazione in parallelo. Vengono utilizzati i metodi attuali per l'apprendimento automatico e profondo e la determinazione dei parametri per le reti neurali. Tecnologicamente, i framework open source come Tensorflow o Keras ne sono alla base.
Per poter applicare l'intelligenza artificiale nella pratica, forse la componente più importante è la conoscenza del dominio da parte dei dipartimenti e dei laboratori specializzati. Questa è anche l'esperienza degli ingegneri di DB Systemtechnik: solo combinando le conoscenze matematiche, informatiche e applicative è possibile identificare i modelli che consentono di riconoscere le anomalie e di formulare 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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