Skip to main content

Predictive Maintenance for railway switches. Smart sensor networks on a machine learning analytics platform

Article Category

Article available in the folowing languages:

IA e IdC industrial para dar paso a una nueva era en el mantenimiento ferroviario predictivo

El transporte es responsable de aproximadamente el 20 % de las emisiones de CO2, por lo que el sector del ferrocarril debe debe contribuir a la solución de los problemas medioambientales. Una iniciativa de la Unión Europea trabaja para que las operaciones ferroviarias sean más digitales y competitivas en aras de un futuro sostenible.

Transporte y movilidad

El proyecto financiado con fondos europeos Andromeda desarrolló un sistema que integra dispositivos inteligentes de internet de las cosas (IdC) industrial e inteligencia artificial (IA) en la primera tecnología de mantenimiento predictivo integral para la infraestructura ferroviaria. Maximilian Hasler, coordinador del proyecto y cofundador y director financiero de KONUX, comenta: «El ferrocarril es el medio de transporte motorizado más eficiente, seguro y sostenible. En conjunto, el objetivo es ayudar a los administradores de infraestructuras ferroviarias, así como a otras partes interesadas relevantes, a mejorar la capacidad y la disponibilidad de la red, prolongar la vida útil de los activos y capacitar a los trabajadores para hacer más eficiente el mantenimiento».

El primer programa de mantenimiento predictivo de raíles diseñado para soluciones de IA

El sistema supervisa y analiza continuamente el estado de componentes clave y proporciona recomendaciones prácticas. En último término, permite planificar mejor el mantenimiento, ya que ayuda a los administradores de infraestructuras a anticiparse a los fallos y a determinar el momento óptimo y el tipo de mantenimiento necesario. En concreto, el sistema mejora la disponibilidad a través de alertas rápidas de situaciones críticas y el mantenimiento dirigido. Además ayuda a digitalizar la infraestructura ferroviaria mediante el mantenimiento preventivo automatizado ininterrumpido. La IA puede identificar y contribuir a prevenir fallos antes de que ocurran. Un tablero de control ofrece una visión general las veinticuatro horas del día de todos los cambios de agujas críticos y su estado. La tecnología reduce también los costes de mantenimiento gracias a la predicción de fallos y a actividades de mantenimiento efectivas. Asimismo, aumenta la vida útil de los activos a través del mantenimiento predictivo y el control de calidad de las actividades de mantenimiento realizadas. El control de calidad del mantenimiento permite identificar aquellas actividades que fueron satisfactorias y el tiempo necesario para determinar los procedimientos más rentables y sostenibles.

Aumento de la fiabilidad y la capacidad del sistema ferroviario

Los sensores de alta precisión son fundamentales para obtener información valiosa sobre el estado de salud de los componentes. Por lo tanto, el consorcio desarrolló un dispositivo autónomo de IdC industrial patentado que está optimizado para aplicaciones de mantenimiento predictivo y condiciones ambientales extremas. El dispositivo está totalmente certificado, cumple con los requisitos de seguridad más avanzados y puede instalarse con facilidad «in situ» en menos de diez minutos. Este tiempo es clave ya que no interrumpe el tráfico regular de trenes. Su arquitectura de última generación permite que la gestión de datos sea escalable, flexible, reactiva y segura. Hasler comenta: «Garantiza que podamos pasar del aprendizaje a las operaciones más rápido de lo que nunca antes ha sido posible. Su modularidad nos permite configurar nuevos entornos para los clientes de forma increíblemente rápida y fiable». Los algoritmos de aprendizaje automático pueden generar información que antes era inalcanzable. «Ahora podemos decirles a nuestros clientes cómo evolucionará el estado de salud de sus activos en los próximos noventa días con una tasa de aciertos superior al 90 %», explicar Hasler. Esto permite a los usuarios finales planificar mejor el calendario de mantenimiento y, gracias a ello, pueden controlar sus necesidades de mantenimiento y la disponibilidad de sus activos. «También podemos ofrecer recomendaciones sobre el momento y el tipo de mantenimiento óptimo necesario al medir y comparar la eficacia y la sostenibilidad de las diferentes actividades de mantenimiento observadas sobre el terreno». Al mejorar la capacidad, la fiabilidad y la rentabilidad de los ferrocarriles, Andromeda contribuye a hacerlos más competitivos en comparación con otros medios de transporte menos sostenibles. Hasler concluye: «De esta manera, el proyecto ayudará a los países a alcanzar sus objetivos de reducción de emisiones y a hacer que la experiencia del pasajero sea más agradable, cómoda y fiable».

Palabras clave

Andromeda, mantenimiento, ferrocarril, mantenimiento predictivo, raíl, IdC industrial, infraestructura ferroviaria

Descubra otros artículos del mismo campo de aplicación