Компания Eiffage Énergie Systèmes объявила о начале испытаний инновационной системы на основе искусственного интеллекта (ИИ), предназначенной для предиктивного обслуживания высокоскоростной линии Бретань–Земли Луары (BPL-HSL) во Франции. Этот шаг призван значительно усовершенствовать методы мониторинга и эксплуатации железнодорожной инфраструктуры, своевременно выявляя потенциальные неисправности.
Основная цель пилотного проекта заключается в идентификации потенциальных неисправностей инфраструктуры до того, как они смогут привести к сбоям в движении поездов. По заявлению компании, инициатива направлена на повышение уровня комфорта пассажиров, обеспечение безопасности железнодорожных перевозок и продление срока службы путей за счет использования углубленного анализа данных для оптимизации и приоритизации ремонтных работ.
Испытания проводятся на участке BPL-HSL протяженностью 182 километра, введенном в эксплуатацию в 2017 году, который сократил время в пути между Парижем и Ренном до 85 минут. Эксплуатацию и обслуживание этой линии осуществляет Ferlioz, дочерняя компания Eiffage Concessions. Под ее управлением находится инфраструктура, ежегодно пропускающая около 30 000 поездов и демонстрирующая впечатляющий показатель пунктуальности на уровне 99,2%.
В основе новой системы предиктивного обслуживания лежит комплексный подход к интеграции данных из многочисленных источников. Она анализирует показания датчиков, установленных на поездах IRIS компании SNCF Réseau, данные о техническом обслуживании из компьютеризированной системы управления техобслуживанием (CMMS) Ferlioz, а также информацию о геометрии пути и данные о трафике – количестве поездов, их скорости и тоннаже.
Центр компетенций по ИИ Eiffage использует гибридный подход, объединяющий методы машинного обучения и глубокого обучения. Это позволяет эффективно выявлять аномалии, которые могут свидетельствовать о приближающихся отказах, и на основе этих данных формировать оптимальный график технического обслуживания.
Жан-Луи Аллер, руководитель направления цифровых компетенций Eiffage, подчеркивает, что традиционное условное обслуживание инфраструктуры, основанное на регулярной проверке параметров геометрии пути – деформаций, бокового выравнивания, поперечного уклона и расстояния между рельсами – сталкивается с проблемами доступности, стоимости и безопасности. В этом контексте, по его словам, предиктивное обслуживание на базе ИИ предлагает инновационный подход для предвидения сбоев и оптимизации операционной деятельности.
Параллельно на четырех репрезентативных участках линии установлено более 100 датчиков, которые обеспечивают инженеров данными о механическом поведении путевой структуры. Эти приборы фиксируют температуру, влажность, деформации и ускорения, предоставляя важные контекстуальные данные для ИИ-моделей.
Представители проектных команд отмечают, что синергия алгоритмического анализа и экспертных знаний, полученных в полевых условиях, позволяет значительно раньше выявлять потенциальные проблемы, более эффективно распределять ресурсы для технического обслуживания и неукоснительно соблюдать требования безопасности. Более того, существует значительный потенциал для применения этого метода на других железнодорожных коридорах и различных категориях инфраструктуры, особенно с учетом растущего спроса на устойчивую мобильность.
Стоит отметить, что в 2022 году совместное предприятие Colas Rail и Eiffage Énergie Systèmes, где доли компаний распределены 50 на 50, одержало победу в тендере Société du Grand Paris на поставку тягового оборудования для линии Express 18. Сумма контракта составила 26 миллионов евро.