Цифровые технологии помогают крупным компаниям минимизировать риски, связанные с человеческим фактором. Например, современные технологии РЖД используются для оперативной и качественной диагностики подвижного состава, анализа полученных данных, а также для обучения будущих механиков, машинистов и работников ремонтных бригад.
Предиктивная аналитика
Еще несколько лет назад инженерам приходилось вручную обрабатывать большие отчеты о работе локомотива за несколько дней. Диагносты ответственно выполняли свои задачи, но тем не менее, иногда возникали ошибки, если человек пропускал важную информацию или не придавал значение тому или иному показателю.
Это, в свою очередь, могло привести к поломке, из-за которой простаивал бы весь подвижный состав. А это не только нарушения логистики нескольких поездов, но и большие расходы и прямые убытки. Для их минимизации была разработана и введена в пользование предиктивная аналитика на локомотивах.
Эта система прогнозирует поведение объектов и субъектов, моделирует процессы на железнодорожных путях, предсказывает поломки и сбои в системах. Это стало возможно благодаря использованию искусственного интеллекта, больших данных, а также благодаря машинному обучению на базе алгоритмов и исторических параметров эксплуатации.
Система “Умный локомотив”
Каждый год на железнодорожных путях происходят тысячи небольших поломок. Именно поэтому для их сокращения и повышения эффективности анализа состояния поездов в 2016 году стала внедряться концепция Умный локомотив. Эта система в онлайн-режиме оценивает состояние подвижного состава и сообщает о потенциальной поломке до наступления аварии, примерно за месяц до выхода узла из строя.
Такая диагностика позволяет своевременно устранять все неисправности, составлять логистику и расписание поездов с учетом времени ремонта. С помощью системы “Умный локомотив” в 2019 году удалось снизить затраты на аварийный ремонт в три раза, на 12% сократить потери времени из-за внеплановых работ.
Следующим этапом автоматизации диагностических работ станет создание единой цифровой экосистемы по всей стране, а не на отдельных участках. Ее базой станет пилотный проект “Цифровое депо”, который уже реализуется в отдельных регионах. Единая интеллектуальная система сведет к минимуму человеческий фактор и повысит коэффициент готовности локомотива к эксплуатации до 0,95. Это отличный показатель, который стал возможен только благодаря цифровизации и внедрению современных технологий.
