Utrecht - Met goed werkende wissels zijn er veel minder vertragingen op het spoor. Resultaat: tevreden reizigers en vervoerders. Een geavanceerde tool maakt het mogelijk wisselstoringen te voorspellen. Door met de uitkomsten conditie gestuurd onderhoud te plegen aan verdachte schakelaars en wissels, voorkomt Asset Rail een grote oorzaak van vertragingen voor de treinreiziger.
40%
van alle wisselstoringen voorspellenSMART
risico-gestuurd onderhoud.jpg?width=1920&height=0&mode=crop&anchor=top)
Veel voorkomende wisselstoringen zijn te voorspellen door het meten en analyseren van elektrische stromen in de motor die de wissel bediend. Hiervoor is een model ontwikkeld dat is ‘getraind’ met gegevens uit het verleden. Deze trainingsdata komt van een geselecteerd aantal wissels die zijn over een periode van 8 jaar zijn verzameld en samen met technische gegevens zijn geanalyseerd. Hierbij zijn verschillende data-analyse en machine learning technieken toegepast.
Samen met Asset Rail heeft Arcadis met storingsprofielen een voorspellend model gemaakt dat doorlopend het gemeten profiel vergelijkt met eerder verzamelde data. Op de tien wissels waarop het model getest is, zijn we in staat 40% van de storingen enkele dagen voor het optreden te voorspellen.
.jpg?width=1005&height=503&mode=crop&anchor=top)
Bekijk ook onderstaand filmpje over Advanced analytics.
Arcadis Advanced Analytics from Arcadis on Vimeo.
40%
van alle wisselstoringen voorspellenSMART
risico-gestuurd onderhoudDeel deze pagina via
Mail
