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Smart Maintenance and the Rail Traveller Experience

Informazioni relative al progetto

ID dell’accordo di sovvenzione: 777627

Stato

Progetto concluso

  • Data di avvio

    1 Settembre 2017

  • Data di completamento

    31 Ottobre 2019

Finanziato da:

H2020-EU.3.4.8.6.

  • Bilancio complessivo:

    € 769 958,75

  • Contributo UE

    € 769 958,75

Coordinato da:

UNIVERSITY OF LEEDS

Italiano IT

SMaRTE esamina le innovazioni nella manutenzione ferroviaria intelligente e la soddisfazione dei passeggeri

I treni possono ora programmare la propria manutenzione, prevenendo guasti e ritardi. Lo stesso team, finanziato dall’UE, che rende ciò possibile suggerisce inoltre miglioramenti per l’esperienza dei passeggeri.

Trasporti e Mobilità
© VanderWolf Images, Shutterstock

Il progetto SMaRTE, finanziato dall’UE, ha studiato la manutenzione su condizione e i fattori psicologici nell’utilizzo della ferrovia. SMaRTE è collegato alle attività trasversali del programma su vasta scala Shift2Rail (S2R). Un obiettivo di alto livello di S2R consiste nell’ottenere disponibilità e affidabilità nel settore ferroviario a un costo inferiore, richiedendo una programmazione ottimale della manutenzione. Ciò in parte si affida alla manutenzione su condizione, attraverso cui i treni monitorano e riferiscono in continuazione la propria condizione. Ciò consente interventi di manutenzione quando necessario. Poiché S2R considera inoltre di aumentare l’attrattiva del settore ferroviario, un secondo aspetto consiste nel comprendere i fattori psicologici umani che scoraggiano i potenziali utenti delle ferrovie. Sebbene siano stati studiati approfonditamente gli impatti esercitati dalle tariffe e fattori simili, altri elementi più impercettibili rimangono scarsamente compresi. I ricercatori di SMaRTE hanno esaminato le pratiche della manutenzione su condizione utilizzate in altri settori del trasporto. Hanno approfondito le tecniche per la previsione della condizione di componenti e sistemi di materiale rotabile e sviluppato strumenti per ottimizzare il processo decisionale relativo alla manutenzione. Il team ha inoltre studiato le necessità attuali e future dei passeggeri. Ciò ha condotto a una nuova visione di «Smart Journey» (viaggio intelligente), che include diverse raccomandazioni per il miglioramento dell’esperienza dell’utente.

Analisi della manutenzione su condizione

I ricercatori del progetto hanno applicato tecniche statistiche e di apprendimento automatico per l’analisi dei dati relativi alle condizioni. Le tecniche hanno rilevato modelli nei dati che prevedono il guasto o il deterioramento dei componenti, fornendo un’allerta precoce. Sono state inoltre studiate le varie tecniche che contribuiscono al sostegno alle decisioni relative alla manutenzione, tra cui modelli fissi lineari, modelli di sopravvivenza e un processo decisionale di Marcov. In pratica, il sistema consiglia gli utenti circa la probabile efficacia delle varie opzioni di manutenzione. «Abbiamo testato entrambi i set di strumenti sui componenti di materiale rotabile», spiega Daniel Johnson, coordinatore del progetto. «Nel primo caso, abbiamo utilizzato gli strumenti sui sistemi di trazione e frenata sui treni, in collaborazione con il progetto IMPACT-2 di Shift2Rail». Ciò ha dimostrato la fattibilità delle tecniche di previsione di guasti imminenti, consentendo un tempo di risposta sufficiente prima che il guasto diventi terminale. Un secondo studio di verifica ha applicato varie tecniche a dati relativi alle condizioni delle sale montate. Lo studio ha dimostrato che le tecniche supportano efficacemente le decisioni relative alla riorganizzazione delle sale montate sul medio termine. Ciò ha dimostrato riduzioni dei costi fino al 35 % sulla manutenzione delle sale montate nel corso del loro ciclo vitale, o di circa il 3 % sui costi complessivi di manutenzione preventiva annuali.

Esperienza umana

«Dal punto di vista dei fattori umani», aggiunge Johnson, «abbiamo fornito una comprensione più olistica del viaggio e dei relativi processi di pianificazione. Abbiamo analizzato la soddisfazione dell’utente e l’importanza di ogni stadio dell’esperienza di viaggio». I fattori hanno incluso pianificazione/prenotazione/acquisto, viaggi da e per le stazioni, esperienza presso le stazioni ed esperienza a bordo. I ricercatori hanno concluso che, sebbene il prezzo del biglietto sia importante per i passeggeri, la possibilità di prenotare i viaggi in anticipo e trovare un posto garantito lo erano di più. Analoga considerazione vale per la sicurezza e la protezione. I passeggeri hanno espresso la massima insoddisfazione su parcheggio e pulizia delle stazioni, costi dei biglietti, WiFi e potenza di connessione, nonché frequenza dei servizi di punta. Molti degli stessi fattori hanno condizionato il reclutamento al trasporto ferroviario di viaggiatori che non se ne servivano. Il team ha valutato il probabile impatto di tutti i miglioramenti suggeriti attraverso tre casi di studio, effettuati nei dintorni di Leeds e Manchester, nel Regno Unito. È stato previsto che l’attuazione di tutte le raccomandazioni migliori la domanda del 25-37 %. Il solo abbassamento dei costi dovrebbe aumentare la domanda del 9-12 %. Tuttavia, anche i «fattori intangibili», quali la pulizia, dovrebbero essere significativi. I risultati più importanti del progetto SMaRTE saranno inclusi nel nuovo progetto LOCATE di Shift2Rail, per l’applicazione sui carrelli per locomotive. In merito all’esperienza umana, la visione del progetto renderà i viaggi più piacevoli per i passeggeri, mentre saranno al contempo redditizi.

Parole chiave

SMaRTE, passeggero, settore ferroviario, supporto alle decisioni, ferrovia, esperienza di viaggio, manutenzione basata sulle condizioni, Smart Journey

Informazioni relative al progetto

ID dell’accordo di sovvenzione: 777627

Stato

Progetto concluso

  • Data di avvio

    1 Settembre 2017

  • Data di completamento

    31 Ottobre 2019

Finanziato da:

H2020-EU.3.4.8.6.

  • Bilancio complessivo:

    € 769 958,75

  • Contributo UE

    € 769 958,75

Coordinato da:

UNIVERSITY OF LEEDS