运用预见性维修，提高铁路的安全和效率

拥有现代化的铁路车队和最先进的基础设施，满足苛刻的质量标准，需要在决策过程中使用先进的预测性维护。

预测维修在铁路部门的应用范围是广泛的，有潜力用于基础设施，上层建筑和铁路车辆。机器学习技术的实现既关系到维护，也关系到安全，这意味着应该同时开发最佳解决方案。

解决方案必须在能够改善基础设施和车辆的可用性、可靠性、可维护性和安全性的业务案例中实现。因此，最重要的是要考虑公司的业务模式是否需要预测性维护工具。为了实现这一点，必须对所有的过程进行分析，同时还需要不同利益相关方的协作。一旦确定了必须在哪些方面采取行动，就必须根据影响和所需资源确定这些行动的优先次序。

舒适度、安全性和效率是确保全球铁路车辆性能最大化的口号。目前，西班牙公司认为最重要的是采用最先进的预测性维护过程和技术来实现这些目标。

预测性维护解决方案正在越来越多地应用于所有列车子系统，以创建行为模式，这意味着任何异常都将迅速被识别出来;从而优化车队的维护流程。将预测维修方法应用于影响安全的部件，有助于减少停机时间，具有重要意义;提高可用性，实现更高水平的服务可靠性，同时降低生命周期成本(LCC)。

同样重要的是，预测性维修解决方案的应用，不仅是在新设备上，而且(在可行的情况下)在那些已经在使用的设备上，将依赖于具有相同条件的部件的方法与列车车辆的一般系统和周期性动作相结合。

至于新建的铁路基础设施，必须从一开始就采用预见性维修解决方案，主要的挑战是如何将上述解决方案扩展到现有的任何铁路线路。这一点包括实际的铁路结构，因为它们直接影响运行期间的安全。

此外，将预测策略应用于可能影响最终用户的产品是关键。这样，工作人员管理和与维护相关的其他任务就可以以最佳方式执行一个没有故障的基础设施。

了解基础设施的状况及其随着时间的推移的贬值将是必不可少的。每条线上都有一些关键点必须被监控，通过使用机器学习和人工智能来预测它们对压力和磨损等方面的反应。

数据的使用同样是预测性维护的一个相关方面。在许多情况下，公司要处理来自多个来源的大量数据。这些数据大部分是通过生产系统的数字化获得的。优先事项是将数据分析与具体技术知识结合起来，将数据转化为能够进行可靠预测的资料。这样，就有可能做出中长期的决定。

结论

预见性维修的好处是广泛的，对基础设施的安全、可靠性和条件，以及车辆的生命周期、成本优化和可靠性指标都有积极的影响。此外，它开启了基于设备状况调度活动的可能性，然后通过数据处理技术进行评估。

西班牙在预测维修领域的工业活动显示了近年来取得的进展。然而，该行业仍面临许多重大挑战，这可能成为该行业的重大机遇。例如，将当前的预测性维护应用程序集成到新的数字环境和大量数据的管理中。在确保数据重用和预测性维护解决方案中，客户可以创建自己的内部知识，或在运营商、维护运营商和专业公司之间建立协作生态系统，这已经成为不可或缺的。

未来还将由由技术组成的工具的创造来塑造——关键使能技术(ket)，例如通过人工智能、人工视觉或增强现实等实现自动维护检查。简而言之，挑战在于为这些新技术配备足够的成熟度，以实现铁路行业的全面数字化。

在整个过程中，从Mafex，西班牙铁路协会内部，有大量的公司，如阿尔斯通ESPAÑA，庞巴迪ESPAÑA, CAF, CEIT-IK4, COMSA, INECO, INSERAIL, LIMMAT GROUP, NEM SOLUTIONS, TALGO, TELICE，泰雷兹ESPAÑA或TRIA INGENIERIA，仅举几例，他们在开发预测性维修创新解决方案中发挥着至关重要的作用，应用于基础设施和车辆层面。

鉴于上述情况，我们从协会邀请任何对这个话题感兴趣的人联系我们并进一步了解所有这些公司及其在本文所涉及事项上的高水平专业知识。