Тренды Петербурга
25 янв 2022, 09:47
Железнодорожный транспорт может потребовать ремонта. Причины разные, но каждый день ремонтных работ – это дополнительные расходы. Не так давно обработка телеметрических данных поездов велась вручную, из-за чего могли происходить ошибки. В РЖД постоянно работают над системами диагностики. Внимания заслуживает концепция умный локомотив – это система, позволяющая предвидеть поломки и своевременно устранять их причины.
Ежегодно железнодорожный транспорт в России и мире сталкивается с тысячами мелких поломок. В результате этих инцидентов поезда отправляются в депо на ремонт, что приводит к прямым убыткам и дополнительным расходам из-за простоя локомотивов.
До недавнего времени телеметрические данные поездов анализировались операторами-людьми. Инженеры-диагносты вручную просматривали отчеты за несколько дней работы, что могло привести к неточностям и пропуску ошибок. Сегодня мы поговорим про концепцию “Умный локомотив”.
На Международном железнодорожном салоне «Уральские локомотивы» представил «умный локомотив» 2ЭС7, оснащенный программным комплексом «Стоимость жизненного цикла онлайн», и электронный журнал машиниста «ТУ-152э».
Оба проекта по средствам цифровых технологий способствуют объединению производителя, эксплуатации и сервиса для повышения экономической эффективности применения железнодорожной техники.
Разработанный специалистами завода совместно с Всероссийским НИИ железнодорожного транспорта программный комплекс «Стоимость жизненного цикла онлайн» (ПКСЖЦ «онлайн») позволяет получать данные об экономической эффективности локомотива за весь жизненный цикл с удаленного рабочего места, а также декомпозировать каждую поездку и выявлять аспекты, снижающие эффективность.
С начала августа текущего года запущена демоверсия программного продукта на грузовых магистральных электровозах «Синара» (серии 2ЭС6), эксплуатируемых на Октябрьской железной дороге, и электровозе переменного тока 2ЭС7, курсирующем на Горьковской железной дороге. Исходные данные, необходимые для расчета и анализа, ПКСЖЦ «онлайн» получает из диагностических данных системы диспетчеризации «УЛ-сервис», внедренной на предприятии и анализирующей работу оборудования локомотивов по 700 параметрам. Программный комплекс обрабатывает в режиме реального времени данные с аппаратуры электровозов, оперативно рассчитывает текущую стоимость жизненного цикла машин и оценивает экономическую эффективность с применением единого оценочного показателя – удельных затрат на перевозку внутри эксплуатационной модели. Благодаря этому ПКСЖЦ «онлайн» позволяет принимать своевременные управленческие решения по изменению в самой эксплуатационной модели, в системе обслуживания или в технологии изготовления.
Второй проект – электронный журнал машиниста «ТУ-152э», разработанный «Уральскими локомотивами» совместно с Научно-производственным объединением САУТ в рамках проекта РЖД «Цифровая железная дорога». Он позволяет перейти с бумажного журнала машиниста на электронную версию, повышает скорость процессов при эксплуатации и обслуживании электровозов и электропоездов.
Цифровизация железной дороги – сложный и комплексный процесс, требующий внедрения новейших технологий не только в производство эксплуатируемой техники, но и в ее сопровождение во время всего срока службы. «Уральские локомотивы» как производитель подвижного состава нового поколения активно интегрируют цифровые технологии на всех этапах выпуска и дальнейшего обслуживания своей техники. «Для нас как для производителя в первую очередь важно оценить эффективность воплощённых технических решений в нашей продукции, проанализировать, каких результатов удалось достичь за счет модернизации и усовершенствования модели, – пояснил генеральный директор «Уральских локомотивов» Олег Спаи. – Но экономическая эффективность применения локомотивов возможна только при слаженной работе производства, сервиса и эксплуатации. Современные цифровые технологии позволяют сделать этот процесс максимально оперативным и прозрачным».
В России начинается массовое производство беспилотных поездов
Испытания, предваряющие производство, завершились в Вологодской области
На Северо-Западе России завершили испытания системы роботизированной помощи машинисту маневрового железнодорожного локомотива на базе технологий искусственного интеллекта. Отработка системы проходила в рамках совместного проекта Cognitive Pilot (разработчик системы, дочернее предприятие «Сбера» и Cognitive Technologies) с ОАО «РЖД» на двух площадках РЖД, в том числе, на станции Лоста в Вологодской области.
Главная задача проекта — снизить вероятность аварий, являющихся одной из ключевых проблем мировой отрасли железнодорожного транспорта. Cognitive Pilot уже объявил о начале серийного производства «умных» локомотивов. Специалисты отмечают, что пока подобная технология нигде в мире в массовом масштабе не применяется.
По данным Национального бюро безопасности на транспорте США, аварии на железной дороге с участием людей или транспортных средств происходят почти каждые 2 часа. Аналитики и специалисты отрасли считают, что одной из существенных причин таких аварий является человеческий фактор, что оборачивается многомиллиардными потерями, в том числе на восстановление инфраструктуры.
«Эксперты во всем мире в один голос говорят, что решить проблему безопасности движения может роботизация процессов управления поездами. Профессия машиниста — одна из наиболее сложных и опасных. Роботы позволят снять с машиниста рутинную нагрузку и оказать помощь в экстренных ситуациях. С началом серийных поставок нашей Cognitive Rail Pilot мы уверены, что уровень безопасности маневровых операций на железной дороге выйдет на качественно новый уровень, со снижением числа инцидентов до 70%. Экономическая модель использования системы дает быструю окупаемость за счет повышения ритмичности работы локомотивов», — говорит генеральный директор Cognitive Pilot Ольга Ускова.
На первом этапе внедрения Cognitive Rail Pilot в железнодорожную сферу предполагается использование системы на самом проблемном участке — в маневровых локомотивах, работающих на сортировочных станциях. Операции здесь — одни из самых сложных из тех, что выполняются на ж/д. Поэтому автоматизация в этой зоне востребована в наибольшей степени. Система должна в любую погоду ориентироваться в сложной топологии путей, стрелок, карликовых и мачтовых светофоров, понимать направление движения, определять «свой» путь.
Система Cognitive Rail Pilot прошла комплекс ходовых испытаний на подвижном составе. Умные локомотивы проехали более 300 часов в режиме опытного пробега с участием специалистов компании и более 5 тыс. часов подконтрольной эксплуатации без их присутствия. Испытания показали, что система помощи машинисту позволяет при помощи технологий компьютерного зрения, миллиметровой радиолокации и искусственного интеллекта распознавать потенциально опасные объекты на железной дороге: другие составы, стрелки, пути, людей, светофоры и т.д. Она обеспечивает высокий уровень точности детектирования опасных объектов и ситуаций во всех погодных условиях (в дождь, снегопад, туман или в ночное время), в которых функционирует подвижной состав РЖД, при диапазоне температур от — 40 до +50 градусов. В компании говорят, что система может самостоятельно оценивать обстановку, она предупреждает машиниста об опасности столкновения и, если он не реагирует, обеспечивает автоматическое торможение.
Для возможности серийного производства Cognitive Pilot получил необходимые разрешения (декларации соответствия требованиям различных госструктур). Это позволяет компании начать серийные поставки системы, помимо территории России, также в Армению, Белоруссию, Казахстан и Киргизию. Оборудование для Cognitive Rail Pilot производится на первой в России робофабрике в Томске.
Отметим, что РЖД силами специалистов собственного подразделения на протяжении последних лет также разрабатывает системы роботизированной помощи машинистам. Но до создания конечного продукта с получением всех разрешений на массовое производство, говорят специалисты, дело пока не дошло.
Наталья Чернышева, директор по акселерации кластера передовых производственных технологий, ядерных и космических технологий Фонда «Сколково», называет систему Cognitive Rail Pilot потенциально востребованной в сфере железнодорожных перевозок. «Система позволит решить одну из ключевых проблем отрасли — значительно повысить безопасность на железной дороге и свести к минимуму число инцидентов. Сегодня РЖД активно внедряет инновации, и решения на основе искусственного интеллекта в управлении перевозками сегодня в приоритете, — сказала эксперт РБК Петербург. — Кроме того, востребованность таких решений высока и на зарубежном пространстве. Мировой рынок технологий беспилотного управления ж/д техникой динамично развивается и здесь определяющим является не политические факторы, а качество продукта. А на прикладных рынках искусственного интеллекта российские технологии всегда одни из лучших».
Мировой рынок систем автономного управления ж/д транспортом динамично развивается. По данным аналитиков Visiongain, сегодня его объем составляет более 7 млрд долл. и к 2031 году превысит 21 млрд, с ежегодной динамикой в 11,4%.
Система Cognitive Rail Pilot — третья из запущенных в массовое производство систем беспилотного управления транспортом, разработанных компанией Cognitive Pilot. Ранее произошло внедрение в массовое коммерческое использование системы автономного управления сельхозтехникой Cognitive Agro Pilot — сначала для зерноуборочных комбайнов разных производителей, а потом — также для обновленной модели трактора «Кировец» К-7М, выпускаемых «Петербургским тракторным заводом».
Что дает предиктивная аналитика
Благодаря современным системам предиктивной аналитики получается повысить уровень надежности локомотивов. Используются искусственный интеллект, большие данные, машинное обучение – все это дает возможность предсказывать сбои и поломки.
Для повышения эффективности анализа информации, которую передает локомотив, оснащенный датчиками, внедрили систему мониторинга и прогнозирования «Умный локомотив». Узнать о ней подробности вы можете на сайте https://rzddigital.ru/, где есть подробное описание концепции и ее реализации.
Данная система дает возможность в режиме реального времени оценить состояние машины и прогнозировать отказ различных узлов еще до того, как произошла поломка.
Работает все это следующим образом. Когда локомотив заезжает в депо на обслуживание или ремонт, с его бортовой системы считывается информация, записанная в процессе пути. Она поступает оператору, который загружает ее в программу «Умный локомотив». Там стартует процесс конвертации, данные обрабатываются. Затем в дело вступают алгоритмы, которые должны выявить неисправные датчики. Если есть вероятность отказа какого-либо узла локомотива в ближайшем будущем – об этом станет известно.
Современные технологии ржд позволяют свести к минимуму вероятность аварий в пути. Сегодня приближение поломки удастся выявить в среднем за месяц до того, как она реально случится.
Использование системы «Умный локомотив» позволяет автоматически определить нарушения эксплуатации, которые связаны с некорректными действиями сотрудников.
Технологии
Для решения этой проблемы ОАО “РЖД” постоянно модернизирует свои диагностические системы и сотрудничает со сторонними разработчиками. Современные системы прогнозной аналитики используют искусственный интеллект, машинное зрение, дополненную реальность и другие передовые технологии для повышения надежности локомотивов.
Предиктивная аналитика, использующая искусственный интеллект (ИИ), большие данные и алгоритмы машинного обучения, является мощным инструментом для прогнозирования поведения объектов, субъектов и процессов. В контексте железнодорожного транспорта предиктивная аналитика используется для прогнозирования отказов и поломок, опираясь на исторические рабочие параметры и огромные объемы данных.
В современных локомотивах, оснащенных датчиками и микропроцессорными системами управления, ежемесячно передается до 1 терабайта данных, что делает ручной анализ непрактичным. Для оптимизации надежности и минимизации поломок эти данные обрабатываются с помощью систем искусственного интеллекта.
Для повышения эффективности анализа в 2016 году была внедрена система “Умный локомотив”. Разработанная компаниями “ЛокоТех” и Clover Group, она оценивает состояние локомотивов в режиме реального времени и прогнозирует потенциальные поломки до их возникновения.
Телеметрические данные, записанные во время работы локомотива, загружаются в программу Smart Locomotive, когда локомотив поступает в депо для технического обслуживания или ремонта. Система автоматически преобразует и обрабатывает данные, используя алгоритмы для обнаружения неисправных датчиков и прогнозирования потенциальных отказов оборудования. В результате инциденты и аварии на железной дороге сводятся к минимуму, причем большинство поломок обнаруживается в среднем за месяц до их возникновения.
В настоящее время система Smart Locomotive анализирует 23 типа поездного оборудования по более чем 300 параметрам, что позволяет ей обнаруживать около 60 категорий неисправностей и автоматически выявлять нарушения в работе, связанные с поведением сотрудников. Эта передовая технология революционизирует техническое обслуживание и надежность локомотивов, повышая безопасность и эффективность железнодорожных перевозок.
Результаты
Результаты внедрения системы “Умный локомотив” впечатляют. В 2019 году система успешно выявила и предотвратила 100 000 потенциальных инцидентов, которые могли привести к поломкам. Это привело к значительному снижению затрат на аварийный ремонт, которые сократились в три раза. Кроме того, потери времени из-за внепланового технического обслуживания сократились на 12%.
Система также позволила добиться заметных улучшений в работе депо. Время диагностики локомотивов резко сократилось с 2 часов до 5 минут, что позволило быстрее выявлять проблемы и ускорить время выполнения технического обслуживания. Это привело к более эффективному управлению локомотивами и повышению производительности труда. Система “Умный локомотив” доказала свою ценность в повышении надежности и производительности локомотивов в железнодорожной промышленности.
Что можно сказать о результатах и перспективах
Каждый год выявляются инциденты, которые могли бы привести к поломке. Расходы на аварийный ремонт уже получилось сократить в три раза. Еще благодаря использованию новой системы существенно сократилось время обслуживания техники в депо. Диагностика локомотива сегодня выполняется буквально за 5 минут.
Сейчас ведутся работы над единой цифровой экосистемой. Благодаря использованию новых технологий снижаются затраты на производственные операции, а производительность труда растет.