Industriell AI för säker och motståndskraftig data- och modelldelning inom järnvägsbranschen

(AI-fabrik / Järnväg)

Syftet med detta projekt är att utveckla en pipeline för underhållsbeslut från början till slut för järnvägens kontaktledningar (ROC). På grund av sin utbredning över stora områden utsätts ROC för varierande väderförhållanden, underhålls i olika stadier och på grund av sin långa livslängd används många standarder vid varje given tidpunkt. Underhållsbeslut i sådana komplexa scenarier är beroende av en holistisk förståelse av förhållandet mellan orsak och verkan.

Komplexa system består av ett stort antal oberoende, samverkande enheter. De anses vara komplexa på grund av sitt beteende, som inte är uttryckligen utformat eller avsett under integrationen. Underhållsbeslut och underhåll av komplexa system är beroende av den initiala förståelsen och utvecklingen av kunskap om systemet under dess livstid. Förbättringar i hanteringen av kunskapen om de industriella tillgångarna och utnyttjandet av den tillgängliga kunskapen är avgörande för beslutsprocessen för underhåll. Framsteg inom kunskap, systemhanteringsmetoder och teknik kan stödja detta.

Utvecklingen och hanteringen av komplexa system inom vetenskap, teknik, näringsliv och andra områden visar på ett återkommande mönster: det komplexa systemet är större än summan av dess delar. Komplexa system uppvisar ett framväxande beteende och värde. Detta innebär att komplexa system drivs och underhålls med hjälp av begränsade metoder och kunskaper. För att effektivt kunna reagera på nya beteenden bör fokus därför flyttas från lokal optimering till en helhetssyn på det komplexa systemet.

Därför utvecklades en system-av-system-strategi under detta projekt för att hantera de olika artefakter som interagerar med ROC.

Som en del av utvecklingen har följande artefakter utvecklats:

• En pipeline för databehandling av punktmolnsdata för att klassificera och extrahera den geometriska strukturen för enskilda kablar i ROC
• En arkitektur för att stödja mikrotjänster för att stödja integration av intressenter som tillhandahåller stödtjänster som datainsamling, bearbetning av punktmoln och stöd för visualisering av anomalier.
• En hybrid digital tvilling för att integrera information från ROC-geometri med

Arbetet resulterade i en licentiatuppsats och en doktorsavhandling:

• Patwardhan, A. (2022). Möjliggörande av digitala tvillingar för kontaktledningssystem för järnvägar.
• Patwardhan, A. (2024). Ett nytt tillvägagångssätt för att utveckla digitala tvillingar inom underhåll med hjälp av industriell artificiell intelligens.