迈向自动化的稳定列车

在铁路行业，讨论自动化常常会让人联想到未来的无人驾驶火车在高速轨道上飞行的画面。然而，自动化通常在铁路运营中扮演着更普通的幕后角色，它逐步提高了安全性和准点率，提高了生产力，降低了运营成本和货物周转时间。

由于这些原因，自动化还需要一段时间才能被业界完全接受。铁路运营商首先需要了解不同的用例和将自动化引入系统所涉及的基本技术，包括实现自动化所需的通信网络，以及规划、设计和将这些网络集成到运营中所需的时间。

远程操作

虽然铁路货运比卡车运输有很多优势，但周转时间一直困扰着铁路货运业务。为了解决这个问题，铁路公司正在投资自动化以缩短周转时间。

劳动力短缺和工人安全是世界各地大多数铁路运营商一贯关注的主题;司机和船厂工人的短缺是自动化可以以不同方式提供帮助的一个领域。

有一些引人注目的例子，比如德国联邦铁路公司在德国汉堡的无人驾驶列车试点项目中，他们使用5G技术来处理关键的引擎到轨道的通信。虽然这个例子处于自动化的前沿，但在短期内，铁路行业将更常见地将远程操作与自动化结合在一起。

例如，提高分流场操作的效率对成本、数量、周转时间和可靠性有重大影响。总的来说，虽然铁路货运比卡车运输有很多优势，但周转时间一直困扰着铁路货运业务。为了解决这个问题，铁路公司正在投资自动化以缩短周转时间。例如，自动(即远程操作)耦合、自动刹车测试以及具有实时视频反馈和控制的远程操作驾驶。所有这些都需要在院子里可靠、低延迟的连接。

传感器和视频分析可以进一步提高这些操作的安全性和效率，通过自动化维护工人和障碍物之间的足够距离，在通过点时调节速度，以及更复杂的机制，以确保安全耦合。随着时间的推移，算法变得越来越强大，分流和编组操作也会变得越来越自治和高效。在未来，远程后台办公室和堆场工人将同时监督多个操作，有能力在任何时间或在操作的特定点进行控制。

除了使各种数字化工具唾手可得之外，通过自动化来改进的另一个领域涉及到工人安全。

工人的安全

连接劳动力的概念包括使用数字技术改善工作生活。利用自动化来改善工人的安全，引入可穿戴传感器，这些将有助于不断监测工人的关键健康指标。例如，心率和工作疲劳等参数可以被检测到，以警告潜在的问题。头盔上的传感器甚至可以检测撞击，以识别和报告危及生命的事件。监测工人位置还可以防止无意进入危险区域，或报告整个现场事故期间工人的下落。

随着旧设备和车队被新的物联网技术取代，铁路业务广泛采用物联网(IoT)传感器的速度将会缓慢。然而，有一项技术可以立即升级，那就是视频。

视频分析

视频区域的自动化解决了人的注意力问题，在观看似乎无穷无尽的相同场景的图像时，人的注意力很难维持。

大多数铁路已经安装和使用闭路电视摄像头。自动化正在利用人工智能(AI)/机器学习(ML)，将这些几十年前的资源变成复杂的传感器。这种新型智能摄像头不仅可以用于安保，还可以用于自动化安全系统。

视频区域的自动化解决了人的注意力问题，在观看似乎无穷无尽的相同场景的图像时，人的注意力很难维持。基于AI/ ml的分析软件可以学习正常的场景是什么样的，当发生不同的事情时提醒操作员。

例如，当大门关闭时，指向水平交叉路口的摄像机将生成一个非常一致的空轨道图像。然而，如果一辆车被堵在两个大门之间，阻塞了轨道，这将产生一个非常不同的图像。这异常将触发软件提醒现有的安全系统或铁路人员，他们可以立即查看视频并采取相应行动。摄像机也有麦克风，所以声音，如玻璃破碎，也可以被识别为异常并触发安全人员进行调查。

视频分析可以用于水平交叉路口、周边和资产监控、站台监控、大型车站的人群监控，也可以安装在火车上用于识别轨道上的障碍。这些分析和机器学习技术也可以用于红外相机和光探测和测距(激光雷达)。

当我们展望机器人和无人机的发展时，我们还可以想象其他更未来的视频用例。无人机已经被用于检查轨道，也可以用于院子和车站监控货车和其他资产。

维护情报

自动化的另一个用例是更好地安排维护。

定期维护是当今的标准做法，但它并不精确，因为它是基于设备的历史性能和制造商对最安全维护周期的最佳估计。虽然一般来说是安全的，但它不能捕捉到边缘情况，即制造故障或组装或维修中的错误导致组件的早期故障。

状态维修利用来自轨道或车辆的基于传感器的数据来了解设备的实际状况，并据此制定维修计划。这不仅有捕获早期边界情况的潜力，而且还可以减少总体上所需的维护量。一般来说，维修计划都是在最坏的情况下进行的，因此，很多已经完成的维修都是不必要的。

下一步是预测性维护，通过连接传感器和实时数据传输实现。通过将设备收集的实时数据与目标状态进行比较，AI和ML程序将能够预测设备何时最有可能需要维护。这使得更好地提前安排和分配维护资源成为可能。在整个机队中，这将帮助作业者更好地管理资源，避免因设备等待维护而延长停机时间。

建设自动化铁路

单独来看，实现这些用例涉及到许多操作技术，但其中许多对几乎所有示例都是通用的。因此，作为铁路计划自动化数字未来，他们需要做出长期的战略选择。

随着铁路部门计划实现自动化数字化的未来，他们需要做出长期的战略选择。

云计算和边缘计算，以及关键任务通信网络，是最明显的两个。目前正在进行的工作是定义未来铁路移动通信系统另一项新应用是利用船厂和仓库的私人无线网络。将自动化计划与这些标准技术相结合将是至关重要的。

下一个十年的重点将是淘汰GSM-R和实施FRMCS。然而，现在开始建设云基础设施、使用最新的5G IP和光学技术以及LTE/5G通信系统实现骨干网现代化也是有意义的。这将使运营商能够开始试验其他自动化用例，并开始迈向自动化的未来，建立一个更有弹性和更可靠的铁路系统。