Hoppa till innehållet
Pierre Dersin
Pierre Dersin. Visa originalbild , Öppnas i nytt fönster/flik

AI förbättrar järnvägsunderhållet

Publicerad: 29 juni 2021

Pierre Dersin, som representerar Alstom Digital & Integrated Systems, är styrelseledamot i AI Factory Railways, AIFR, vid Luleå tekniska universitet.
– Med digitaliseringen ersätts fysiska, digitala insatser så mycket som möjligt med virtuella operationer som är beroende av programvara. Därför blir programvaran allt viktigare, därför är AIFR-initiativet är mycket aktuellt, säger han.

Järnvägsindustrin vill minimera risker som påverkar punktlighet och tillgänglighet. För att uppnå det målet är hantering i realtid av underhåll och drift nyckeln, och det är även offline-simuleringar; i det sammanhanget är förtroende för programvara och data av största vikt, enligt honom.

Pierre Dersin, som också är adjungerad professor vid avdelningen för drift- och underhållsteknik vid Luleå tekniska universitet, anser att digitalisering är en viktig faktor för att kunna simulera hur olika delar av systemet interagerar med varandra och hur de används.
”Ett mål är att kunna förutsäga vad som kan orsaka förseningar i järnvägstrafiken. Vi kan också analysera underhållsbehovet innan fel inträffar och organisera underhållsschemaläggning därefter ”, säger han.

Dynamisk planering

Enligt denna nya filosofi viker traditionellt tidsbaserat eller körsträcksbaserat förebyggande underhåll för förutsägbart underhåll och fasta underhållsplaner kommer att ersättas med dynamisk underhållsplanering.
Alstom är en viktig aktör inom järnvägsindustrin över hela världen, särskilt i Europa, inom rullande materiel, signalering, infrastruktur, system och tjänster. När företaget förvärvade Bombardier Transportation i januari förra året blev Sverige ännu mer intressant för Alstom.
– AIFR-projektet passar bra för oss. Just nu pågår arbetet med att dela data mellan de deltagande intressenterna, inklusive tågoperatörsföretag, tillgångsägare, infrastrukturförvaltare och originalutrustningstillverkare. Samtidigt pågår arbetet med att sama data så att AI-algoritmerna skan omvandla det till användbar information. De olika intressenterna i projektet behöver varandra, men samtidigt är det förståeligt att de är föriktiga med att dela data. Inom AIFR har det lösts med hjälp av  juridiska avtal. Aspekter på cybersäkerhet måste också hanteras. Det finns affärsmodeller i andra branscher som kan vara inspirationskällor, säger Pierre Dersin.

Utvinna information

Det borde vara möjligt att utvinna användbar information för alla deltagande aktörer utan att göra konfidentiella rådata tillgängliga, enligt Pierre Dersin.
Ett viktigt övervägande, tillägger han, är att man oftast tenderar att titta på en enskilda delar, till exempel ett tåg eller en tågdörr, medan den verkliga utmaningen är att hantera underhållet av en hel tågflotta eller anna utrustning. Olika delar kan ha likartade funktioner, men kan variera beroende på sammanhanget.
”De har inte riktigt samma uppdragsprofil. Till exempel kan ett tåg färdas längs en svårare rutt än ett annat eller ett växeldriv kan utföra betydligt fler manövrer än ett annat eller kan utsättas för ett tyngre trafikflöde. Frågan uppstår då, om vi har lärt oss om en av dem, hur överför vi kunskapen till de andra?
Avancerade AI-metoder, kan hantera det. Det ämnet behandlas i ett av AIFR: s användningsfall.

Innovativt projekt

En annan viktig fråga är cybersäkerhet och dataintegritet. När data skickas till systemet, eller delas med andra intressenter, är det viktigt att det inte är möjligt att ändra informationen utan rätt tillstånd. Ett annat AIFR-användningsfall handlar om möjligheten att använda blockkedjeteknik som datasäkerhetsmekanism.
– Det finns andra fall som undersöks inom AIFR, som att använda servicetåg för att observera och övervaka spårens tillstånd för att upptäcka tidiga skador och försämringar innan de leder till säkerhets- eller driftsproblem. Frågan är då exakt vilka fysiska variabler vi ska övervaka, hur data ska bearbetas och hur optimala underhållsbeslut kan fattas på den grunden, säger Pierre Dersin.
Han tycker att AIFR-projektet är intressant och innovativt för Alstom, eftersom det kompletterar annan forkning och utveckling.
– AIFR har gett nya perspektiv på våra pågående projekt. Det här är något vi kan dra nytta av. Jag ser fram emot att kunna dela ett så bra akademiskt arbete med branschen, säger Pierre Dersin.

 

Pierre Dersin

Pierre Dersin, Adjungerad professor

Organisation: Drift och underhållsteknik, Drift, underhåll och akustik, Institutionen för samhällsbyggnad och naturresurser

Verksamhetsledare 

Ramin Karim

Ramin Karim, Professor

Telefon: 0920-492344
Organisation: Drift och underhållsteknik, Drift, underhåll och akustik, Institutionen för samhällsbyggnad och naturresurser

Taggar