Ученые разрабатывают платформу для предсказания неисправностей до того, как они проявят себя

Профессор кафедры предпринимательства и управления проектами в Университете Западной Англии Лукумон Ойделе руководит лабораторией, исследующей большие данные и искусственный интеллект. Недавно он рассказал об i-RAMP — революционной платформе, которая поможет обнаружить неисправности на железнодорожных линиях, прежде чем они произойдут.

Одна из главных задач Network Rail, железнодорожного оператора в Великобритании, — улучшение безопасности и качества обслуживания своих клиентов и компаний-партнеров. Перевозчик хорошо понимает, что для достижения этой цели необходимо уменьшить количество системных сбоев.

Выйти из строя может многое: семафоры, колеса поездов, эскалаторы — и все это замедляет путешествие пассажиров, а иногда и угрожает их безопасности. Эффект домино, который приводит к новым задержкам, превращает одну поломку в сотни часов опозданий, и это сильно мешает железным дорогам Великобритании.

Сейчас, когда на горизонте HS2 (High Speed 2 — строящаяся высокоскоростная железная дорога в Великобритании, которая напрямую соединит Лондон, Бирмингем, Ист-Мидлендс, Лидс и Манчестер), уменьшение таких сбоев важно как никогда. Один из способов добиться этого — предсказывать неисправности до того, как они проявят себя. Над этим и работает профессор Лукумона Ойделе.

Карта High Speed 2

В лаборатории, исследующей большие данные и искусственный интеллект, разрабатывают проект i-RAMP (IoT-enabled Platform for Rail Assets Monitoring and Predictive Maintenance — платформа интернета вещей для мониторинга железнодорожных активов и прогнозирования необходимости ремонта), который использует большие данные и искусственный интеллект, чтобы обнаружить и предсказать неисправности заранее. Также платформа поддерживает AR (augmented reality — дополненная реальность), чтобы инженерам было проще устранять неполадки.

Платформа — совместная разработка лаборатории, строительной компании Costain и инженерного стартапа Enable My Team, который руководит проектом.

i-RAMP будет работать следующим образом: сначала на путях и станциях будет установлена сеть датчиков интернета вещей. Датчики будут передавать целый ряд данных: вибрацию, давление внутри конструкций, напряжение и температуру. Использование большого количества данных позволит железнодорожным компаниям одновременно контролировать почти все части ЖД-сети.

Когда датчики соберут достаточно информации, платформа начнет использовать искусственный интеллект для анализа данных и предсказания неисправностей. Выявленные неполадки будут отображаться на виртуальных 3D-моделях поездов и станций.

Решение предложит ремонтникам инструменты на основе AR, чтобы те имели точную информацию о местоположении неисправных компонентов, и предложит рекомендации по тому, как их починить. Инженеры будут в режиме реального времени получать инструкции и предупреждения об опасностях, пока выполняют ремонтные работы. Они смогут просматривать информацию с помощью AR-гарнитур или смартфонов и накладывать ее поверх неисправных объектов, например, на электропроводку, которую они чинят.

Исследования завершатся во втором квартале 2020 года, а масштабные испытания на реальных объектах запланированы на 2021 год. Сейчас проект ищет партнеров, которые предоставят площадку для тестов.

Источник: Rail Technology Magazine