Arcadis crea profili di guasto
Previsione in tempo reale di guasti agli scambi
STORIA DEL PROGETTO
La sfida
Ritardi nel traffico ferroviario dovuti a guasti agli scambi
La soluzione
Un modello predittivo digitale
L'impatto
Treni in orario
40%
percentuale di guasti previsti
La sfida
I guasti imprevisti agli scambi presenti lungo le ferrovie sono fonte di disagio per tutte le parti coinvolte. Per i passeggeri, perché spesso tali guasti si traducono in ritardi. Per gli operatori ferroviari, perché portano a una serie di costi aggiuntivi, specialmente in un contesto in cui gli operatori puntano a una strategia di eccellenza operativa che consenta di massimizzare i risultati tagliando sulle spese. Tuttavia, una riduzione sistematica dei costi può essere un'arma a doppio taglio che porta, nel lungo termine, a costi maggiori. Per questo motivo, è fondamentale che le aziende ad alta intensità di asset siano in grado di ricalibrare e ottimizzare continuamente i processi d'impresa.
La soluzione
Nel caso degli operatori ferroviari, la riparazione dei guasti agli scambi può comportare spese ingenti, perciò Arcadis e ASSET Rail hanno sviluppato uno strumento avanzato in grado di prevederli. Partendo dai risultati dello strumento, ASSET Rail è in grado di effettuare la manutenzione laddove necessario, agendo ad esempio su scambi sospetti o in procinto di guastarsi. In questo modo può prevenire i guasti, che spesso si traducono in ritardi per i passeggeri.
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È possibile prevedere i guasti agli scambi più comuni misurando e analizzando la corrente elettrica all'interno del motore dello scambio stesso. A tale scopo, è stato sviluppato un modello predittivo, "addestrato" usando i dati già esistenti che provengono da alcuni scambi specifici e si riferiscono a un arco temporale di otto anni. I dati raccolti sono poi stati analizzati assieme a una serie di dati tecnici, attraverso diversi metodi di analisi dei dati e di machine learning. In collaborazione con ASSET Rail, Arcadis ha usato i profili di guasto così ottenuti per creare un modello predittivo che mette continuamente a confronto il profilo attuale con i dati raccolti in precedenza.
Siamo in grado di prevedere il 40% dei guasti con alcuni giorni di anticipo.
L'impatto
Il modello è stato testato su dieci scambi ed è riuscito a prevedere il 40% dei guasti con alcuni giorni di anticipo. In questo modo, è possibile intervenire per tempo con la necessaria manutenzione preventiva. Il corretto funzionamento degli scambi si traduce in una riduzione notevole dei ritardi sulla rete ferroviaria, per la felicità di passeggeri e operatori.
Servizi utilizzati
Asset management
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