Teknologia CBMren atzean: Nola optimizatu trenen mantentze-lan prediktiboa
LeadMind-en bidez CBMrako (Baldintzan oinarritutako Mantentze-lanetarako) adierazleak behar bezala definitzea, hedatzea, optimizatzea eta baliozkotzea funtsezkoa da kilometroetan oinarritutako mantentze-lanak baldintzan oinarritutako eta ondoren iragartzeko plan baterantz eboluzionatzeko. Adierazle horiek akatsak aurreikusten eta konpontzen laguntzen digute, unitatea inaktibo geratu baino lehen. Trenean instalatzen diren sentsoreei esker, eta analitika aurreratuaren bidez, trenaren osagairen batek errendimendua murriztu izanaren zantzuak edo berehalako akats baten sintomak dituen aurreikusteko gai gara.
Adierazle bakoitzerako prestazio maila ezin hobea definitzen da, neurketa sinple baten bidez, analisi estatistiko baten bidez edo adimen artifizialeko eredu baten bidez. Kalkulatutako adierazlea ezarritako tartetik kanpo badago, alarma automatikoa sortzen da, eta mantentzaileari ohartarazten zaio trenaren zein zati berrikusi eta/edo konpondu behar duen.
LeadMind-en analitika aurreratuko gure soluzioak mantentze-lantegiei aukera ematen die ontziratutako ekipoetan akatsak garaiz detektatzeko, flotaren unitatearen jarduerarik gabeko denbora murriztuz eta trenen mantentze-lanak neurri handi batean optimizatuz.
Nola definitzen dira MABn kontuan hartuko diren adierazleak? Hutsegite-atalaseak modu optimoan aztertzea, doitzea eta definitzea.
Adierazle horiek definitzeko CAFen egiten dugun prozesua negozio-behar bat identifikatuz hasten da, hiru ildo jakinetan. Ibilgailu mota eta eragiketa-baldintza desberdinetarako adierazle-katalogo bat dago horientzat guztientzat, 20 proiektu baino gehiagotan herrialde eta baldintza desberdinetan metatutako esperientziaren emaitza gisa.
1. Jardunaldia hutsegite-modu jakin bat detektatzea. Gure LeadMind sailetik edo tailerreko taldearekin egindako analisi baten bidez plantea dezakegu, oso komunikazio eta koordinazio ona baitugu haiekin.
2. Ziklo laburreko prebentziozko mantentze-lanak automatizatzea.
3. Ziklo luzeko prebentzio-maiztasunak hobetzea, material gehiago aurreztu ahal izateko.
Ondoren, ekipoaren portaera aztertzen dugu, eta trenean dauden aldagaiak ebaluatzen ditugu, ikusteko zer erlazio duten hutsegite-moduarekin, zer balio duten eta zer ondorio atera ditzakegun. Erreferentzia horietan oinarrituta, balioen lehenengo programazioa egiten da, eta emaitzak balioztatzen dira eskura dauden datuekin erkatuz.
Prozesuaren atal honetan balioesten da CAFen tren-industriaren ezagutza eta esperientzia, eta hutsegiteen atalaseak aztertu, doitu eta zehazten ditugu, datuen azterketa sakona eta ekipoen funtzionamenduari buruzko gure ezagutza teknikoa uztartuz. Alertak sortzen diren tartea doitzeko gai gara, horrela positibo faltsu kopuru txikiena izateko.
Datuen kalitatearen eta fidagarritasunaren garrantzia trenen mantentze-lan prediktibo egokia egiteko
Adierazle bat eraginkorra eta efizientea izan dadin, ezinbestekoa da datuak egunero jasotzea. Hori dela eta, gure CBM sailak jasotzen dituen datuak egunean zehar eguneratzen dira, eta gauez, bistaratutako alarmak sortzen dituzten prozesuak gauzatzen dira, tailerrak hurrengo egunean flotaren egoerari buruzko informazioa izan dezan.
Gainera, trenaren osagai bakoitzaren egoeraren aldizkako azterketa monitorizatua egiten dugu, eta trenen mantentzaileei informazioa ematen diegu flotaren egoerari buruz, ekipamenduen funtzionamendu egokiari buruz, egon daitezkeen akatsei buruz eta osagaien bizi-zikloei buruz.
Adierazleek inolako akatsik ez dutela eta behar bezala konfiguratuta daudela ziurtatzea lortzen dugu. Horretarako, CAF Digital Services-ek oinarrizko baldintza batzuk eskatzen ditu:
- Datuaren kalitatea eta fidagarritasuna: instalatutako sentsoreek huts egiten badute, edo datuak biltzeko eta jasotzeko prozesuak akatsen bat badu, adierazlea ez da ondo optimizatuta egongo edo zuzenean ez da erabilgarria izango.
- Datu-erregulartasuna: ez badago eguneroko aldizkakotasunik datuak jasotzean, matxura detektatzen denerako gerta daiteke beste sistema batean akatsen bat egon izana edo, kasurik okerrenean, konponketa behartu izana.
- Lantegien lankidetza: funtsezkoa da mantentzaileekin feedback zuzena eta jarraitua ezartzea, adierazleak baliozkotzeko, bai funtzionamenduari dagokionez, bai lantegirako erabilgarritasunari dagokionez.
Nola txertatzen dira adierazleak flotaren kudeaketa- eta jarraipen-sisteman?
Adierazlearen heldutasun-mailaren arabera, integrazio-maila desberdinak daude. Lehen mailan dagoenean, datuak tren-flotaren kudeaketa- eta jarraipen-sisteman sartzen dira, adierazle guztiak sistemaren arabera sailkatuta bistaratuz (klimatizazioa, tenperatura, olioa, etab.). eta unitate bakoitza, zein tren eta non huts egiten ari diren identifikatzeko.
Adierazleak tailerreko langileek balidatzen badituzte, zuzenean integra daitezke tailerraren beraren trenbideko mantentze-lanen softwarearekin, eta aginduak sor daitezke akats zehatzaren eta hari lotutako konponketa-lanen gainean lan egiteko.
Hala, adierazleek hainbat abantaila eskaintzen dituzte trenen CBM mantentze-lanak egiteko:
- Ziklo amaierako (overhaul) ordezkapen-mantentze-lanak optimizatzen dituzte: normalean, bizi-adierazleak egindako kilometroetan edo trenaren funtzionamendu-orduetan definitzen dira; CBMren adierazleek, berriz, balio zehatzagoa adierazten dute, eta horrek aukera ematen du ekipamenduen ordezkapena benetan bere mugara iristen den unera luzatzeko.
- Flotaren balio-bizitza luzatzen dute: akatsen bat gertatuz gero, detektatu egingo da, trenaren eraginkortasunerako mehatxua izan baino lehen.
- Mantentze-lanak optimizatu egiten dira neurri handi batean: flotan sor daitezkeen akatsak monitorizatzean, tailerrek zuzenean konpon ditzakete ekipo akastunak.
CBMn erabiltzen diren adierazleek trenbideko mantentze-lanak planifikatzeko eta optimizatzeko datuen historiko bat ematen diete mantentze-lanetako lantegiei, eta gerta daitezkeen akatsak detektatzen eta konpontzen dituzte, arazo larri bihurtu aurretik eta flotaren operazioari eta erabilgarritasunari eragin ahal izateko.
Alejandro Garciak idatzitako artikulua, CAF Digital Services-eko CBM ingeniaria.