CORDIS
Resultados de investigaciones de la UE

CORDIS

Español ES

Smart Maintenance and the Rail Traveller Experience

Información del proyecto

Identificador del acuerdo de subvención: 777627

Estado

Proyecto cerrado

  • Fecha de inicio

    1 Septiembre 2017

  • Fecha de finalización

    31 Octubre 2019

Financiado con arreglo a:

H2020-EU.3.4.8.6.

  • Presupuesto general:

    € 769 958,75

  • Aportación de la UE

    € 769 958,75

Coordinado por:

UNIVERSITY OF LEEDS

Español ES

SMaRTE investiga las innovaciones en el mantenimiento ferroviario inteligente y la satisfacción de los pasajeros

Ahora, los trenes pueden programar su propio mantenimiento y, así, evitar averías y retrasos. El mismo equipo financiado con fondos europeos que hace esto posible propone además mejoras respecto a la experiencia de los pasajeros.

Transporte y movilidad
© VanderWolf Images, Shutterstock

El proyecto SMaRTE, financiado con fondos europeos, estudió tanto las medidas de fomento de la confianza (MFC) como los factores psicológicos de la utilización del ferrocarril. SMaRTE está relacionado con las actividades transversales del programa a gran escala Shift2Rail (S2R). Un objetivo de alto nivel de S2R es lograr disponibilidad y fiabilidad en el ferrocarril a un coste menor, lo que requiere una programación óptima del mantenimiento. Eso en parte depende del mantenimiento basado en la condición (MBC), por el cual los trenes controlan e informan de forma continua sobre su propia condición, lo que permite intervenciones de mantenimiento según sea necesario. Dado que S2R también tiene en cuenta el aumento del atractivo del ferrocarril, un segundo aspecto es comprender los factores psicológicos humanos que disuaden a los posibles usuarios de utilizar este medio de transporte. Si bien se han estudiado a fondo los efectos de las tarifas y otros factores similares, otros más sutiles siguen sin conocerse bien. Los investigadores de SMaRTE revisaron las prácticas de MBC utilizadas en otros sectores del transporte. Analizaron técnicas para predecir la condición de los componentes y sistemas del material rodante y desarrollaron herramientas para optimizar la toma de decisiones en cuanto al mantenimiento. Además, el equipo también estudió las necesidades actuales y futuras de los pasajeros. Todo esto dio lugar a una nueva concepción del «viaje inteligente», con varias recomendaciones para mejorar la experiencia del usuario.

Análisis del MBC

Los investigadores del proyecto emplearon técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizar los datos sobre la condición. Estas técnicas detectan patrones en los datos que predicen el fallo o deterioro de los componentes y proporcionan una alerta rápida. También investigaron las diversas técnicas que contribuyen al apoyo a la toma de decisiones en cuanto al mantenimiento, incluidos modelos lineales de efectos fijos, modelos de supervivencia y un proceso de decisión de Markov. En la práctica, el sistema aconseja a los usuarios sobre la posible eficacia de las diversas opciones de mantenimiento. Según explica Daniel Johnson, coordinador del proyecto: «Probamos ambos conjuntos de herramientas en componentes de material rodante. En el primer caso, utilizamos las herramientas en sistemas de tracción y frenado de los trenes, en colaboración con el proyecto IMPACT-2 de S2R». Esto demostró la viabilidad de las técnicas de predicción de fallos inminentes, que permiten suficiente tiempo de respuesta antes de que el fallo se convierta en irreversible. En un segundo estudio de prueba se emplearon varias técnicas para analizar los datos de la condición de los ejes, y se demostró que las técnicas apoyan eficazmente la toma de decisiones sobre la reestructuración compleja de los ejes a medio plazo. Esto reveló una reducción de los costes de hasta un 35 % en el mantenimiento de los ejes durante su vida útil, o de alrededor del 3 % anual en los costes generales de mantenimiento preventivo.

Experiencia humana

Johnson añade: «Respecto a los factores humanos, logramos una comprensión más integral del viaje y de su proceso de planificación. Analizamos la satisfacción del usuario y la importancia de cada etapa de la experiencia del viaje». Entre los factores se incluyeron la planificación/reserva/compra, los viajes hacia y desde las estaciones, la experiencia en las estaciones y la experiencia a bordo. Los investigadores llegaron a la conclusión de que, aunque el precio del billete es importante para los pasajeros, la posibilidad de reservar los viajes con antelación y de tener un asiento garantizado era más importante, además de la seguridad y la protección. Los pasajeros expresaron su mayor descontento con los aparcamientos y la limpieza de las estaciones, el coste de los billetes, la conectividad al wifi y la red eléctrica, y la frecuencia de los servicios en horas punta. Varios de estos factores repercutieron en la captación de viajeros que no utilizan el ferrocarril. El equipo evaluó el probable efecto de todas las mejoras sugeridas a través de tres estudios de caso llevados a cabo en los alrededores de Leeds y Mánchester (el Reino Unido). Se estimó que la aplicación de todas las recomendaciones mejoraría la demanda entre un 25 y un 37 %. Únicamente la reducción del precio de los billetes podría suponer un aumento de la demanda del 9 al 12 %. Sin embargo, también se esperaba que los «factores inmateriales», como la limpieza, fueran importantes. Las conclusiones más importantes del proyecto SMaRTE se incorporarán al nuevo proyecto de S2R, LOCATE, para su aplicación en los bojes de locomotoras. En lo referente a la experiencia humana, la visión de futuro del proyecto hará que los viajes sean más agradables para los pasajeros, a la vez que rentables.

Palabras clave

SMaRTE, pasajero, ferrocarril, apoyo a la toma de decisiones, ferroviario, experiencia de viaje, mantenimiento basado en la condición, viaje inteligente

Información del proyecto

Identificador del acuerdo de subvención: 777627

Estado

Proyecto cerrado

  • Fecha de inicio

    1 Septiembre 2017

  • Fecha de finalización

    31 Octubre 2019

Financiado con arreglo a:

H2020-EU.3.4.8.6.

  • Presupuesto general:

    € 769 958,75

  • Aportación de la UE

    € 769 958,75

Coordinado por:

UNIVERSITY OF LEEDS