匈牙利轨道维护的数字化优化

随着计算机技术和通信技术的飞速发展，数据传输和存储能力不断提高。我们希望在我们公司运营的铁路基础设施维护方面利用这一增长，这是一个复杂的过程，需要广泛的输入信息。匈牙利铁路网的长度为7,243公里，大约有12,000人次。有692个火车站。基础设施由MÁV Zrt运营。，which is a member of the MÁV-Volán Group. The group consists of 30 companies and 57,000 employees.

在MÁV Zrt轨道基础设施的技术实践中。，we can define the well-known maintenance methods, the IT mapping of which can be imagined in the following three different ways.

1.运行至故障

这是最简单的方法之一，但是，只能在故障发生后进行补救，因此可能已经发生了完全停机。这是一种妨碍运行的特殊故障，但在轨道运行过程中仍有可能发生。如果可能的话，我们会尽量避免。这些包括在寒冷天气下的钢轨断裂，在无法预测的地方的隔离钢轨接头短路等。它的IT映射可以用评估或消除干扰程度的形式来解释。通过创建自动调度器报告，建议使用无需人工干预即可工作的系统。然而，建立一个持续的监测系统是复杂和昂贵的。

2.预防性维护

这是根据固定的时间表或根据规定的标准进行的，这可以防止功能结构，系统或组件在出现问题的早期状态发生故障，从而增加设备的使用寿命，因为“正确的时间”维护。例如，这种类型的维护是在专家系统中设计的钢轨磨削，通常根据多年的经验和以前的程序进行计时。这种工作可以及时做好准备。然而，如果做得太早，甚至可能发生不经济的行动。然后是诊断和价值分析的主要作用，能够推迟我们计划的干预，或者更早地进行干预。这就引出了下一种维护方法。

3.状态维修

基于状况的维修是一种预防性的方法，因为我们会根据轨道的状况和通过它的车辆的吨位来制定计划。由于机器学习等先进的统计方法，现在可以动态地解释预防性维护，其中我们可以通过检查输出选项来执行迭代，以预测在可定义的时间内的无故障操作或故障发生。因此，预防性的基于状态的维护通过给出故障的概率来预测未来的故障，允许基础设施管理人员根据其操作和经济能力来决定每次干预的深度。

通过这种方式，我们可以在建立成本管理战略的同时，显著提高我国铁路的无故障、有监督的可用性、可靠性、准点率和安全性。应该指出的是，基于状态的预防性维护需要非常大和准确的数据，因为它的统计方法和计算的可能结果众多。

以高纯度和准确的格式记录、存储和管理丰富多样的数据是IT系统的主要支柱。除了准确的库存数据外，我们还认为在技术生活中，使用GIS方法创建一个准确的、基于GPS的地图数据库(如MÁV Zrt)是必不可少的。在空间和时间上处理大约150万个对象。

世界一流的轨道诊断测量活动

我们世界一流的轨道诊断测量活动为我们在匈牙利的铁路轨道状况提供数据，其数量和基于gps的准确性对我们的运营和维护策略至关重要。在诊断活动中，有必要提到用激光测量装置对我国铁路轨道进行检查，以及用测量车对架空线网进行几何测量。根据我们的计划，我们还希望将我们对铁路沿线数字化植被控制的研究与这项活动相结合。

在输入数据中，我们遇到了一个微妙的问题，人眼和人的思维仍然至关重要，这就是为什么它的数字化是困难的，有时是主观的。一些基础设施管理人员可能对人工步行和桥梁检查很熟悉。在没有关闭轨道的情况下，高架铁路和高速铁路网络上的人力几乎是不可能的，这就是为什么基础设施管理人员正在寻找机械替代此类任务的解决方案，甚至通过让专业团队审查光学设备上的图像数据。基本上，我们把这些机器想象成我们传统的轨道测量车辆，配备了复杂的摄像系统，在桥梁的情况下，我们用无人机飞行和拍摄进行实验。所获得的记录将用于数字图像处理和读取系统，该系统在预先记录的模式和输入掩码的基础上指出被认为有缺陷的位置。我们的实验也开始开发和使用一种更精确的方法，类似于生物眼睛的3D世界感知。这是一个巨大的数据传输、存储、处理活动，仍然需要一个有能力的技术团队进行审查。

作为一个额外的数据源，安装在铁路轨道上的固定诊断系统可以表示为物联网(IoT)组件，用于MÁV Zrt的轨道网络。尽管这些设备执行车辆诊断，如热轴箱指示器，平轮传感器，不均匀负载分布传感器，受电弓测试等，但它们提供的事实数据显著影响我们铁路基础设施的状况。

数字图像处理和读取系统。

解释数据

来自多个系统的信息必须在一个共同的接口中解释，以便汇总数据的高级系统模块可以接收它，在其数据库和主数据上执行操作，以列表系统和图形界面提供结果。轨道诊断的结果由我们先进的轨道诊断决策支持专家系统(PÁTER)进行总结，该系统适用于报告，并且在一定范围内，它可以根据时间和通过的吨位计算提出干预类型、干预计划和预期时间。与桥梁、隧道和工程结构相关的测试和诊断结果在MEDINA系统中进行处理，即工程诊断和注册应用。

未来的任务将是将诊断数据集成到更高层次的软计算设计程序中，这样我们就可以打破人工控制和记录，加快设计和协调程序。

在2017年和2018年，公司生命中最大的IT开发之一发生了:INKA(基础设施维护系统)和INKA2(基础设施和机车车辆维护软件和IT应用整合)项目得到了阐述。这些项目的目的是获取和实施支持维修过程的软件，实施资讯科技应用程序整合，以及规范相关的操作和程序规则，此外还引入一个综合和整合的资讯科技系统，以支持其重组的业务流程。集成解决方案系统中最重要的子元素之一是众所周知的SAP应用程序及其各种模块。TIBCO是在现有子元素之间提供公共语言的接口。

INKA技术子系统是整个解决方案中最重要和最复杂的部分，它根据规划思想确保统一的铁路数字登记(MÁV Zrt.)和其他相关技术数据，规划和实施维修和其他技术任务，并对其进行全面的财务和技术监督。

在INKA2项目中，SAP报告系统被一个支持数据仓库功能(灵活报告)的IT解决方案所补充:这意味着开发一个报告系统，在适当的时间、地点、处理方式、数量和格式提供最新的、真实的数据和信息，为专业用户提供一个快速的分析工具，协助高级和业务决策管理人员以及内部控制人员做出明智的决策。此外，它还提供定向援助，支持能力规划和资源优化利用，从而探索必要的结构性发展机会，提高质量。

INKA和INKA2项目的实施是公司运营现代化进程中的重要一步，员工和客户都可以感受到其好处。我们对诊断系统的长期目标是使用神经网络自动识别并提供维护计划建议。

我们认为，企业选择新的基础或彻底转型更新，在构建有效的IT系统方面具有优势。MÁV‑Volán集团旗下公司包括微型飞机Zrt。在铁路数字化和先进的信息技术系统方面，我们已经走上了一条更新的道路。