Predictive maintenance na kolei

Czwarta rewolucja przemysłowa, której świadkami jesteśmy od początku XXI wieku – za sprawą nowych technologii, w tym rozwoju tzw. Internetu rzeczy (ang. internet of things, IoT) – umożliwiła bardziej efektywne wykorzystanie posiadanych przez nas zasobów. Szybsze przetwarzanie danych przez systemy informatyczne, algorytmy sztucznej inteligencji, uczenie maszynowe czy rozwiązania z zakresu automatyki i robotyki – wszystkie te zjawiska doprowadziły do realnej poprawy jakości życia i poziomu naszego bezpieczeństwa. Najnowsze osiągnięcia technologiczne nie są obce również branży kolejowej, która od lat wykorzystuje je w celu zwiększenia efektywności swoich działań. – Systemy monitorowania i diagnostyki działające w oparciu o pomiar parametrów pracy systemów sterowania ruchem kolejowym (SRK), pozwalające na przewidywanie potencjalnych usterek, były przedmiotem prac już w latach 90. ubiegłego wieku. Przykładem może być system TrackWatch stosowany na kolejach angielskich, który był adaptowany do warunków pracy w Polsce do nadzorowania i diagnostyki urządzeń przekaźnikowych – zauważa dr hab. inż. Andrzej Toruń, profesor Instytutu Kolejnictwa (IK), Kierownik Zakładu Sterowania Ruchem i Teleinformatyki. Choć system ten został zainstalowany tylko w jednej lokalizacji (na stacji Lubiewo), stanowi dowód na to, że branża kolejowa proces transformacji technologicznej rozpoczęła już wiele lat temu, stopniowo kładąc coraz większy nacisk na technologię cyfrową i wykorzystanie big data.

Zapewnienie stanu pozwalającego na bezpieczne użytkowanie pojazdów kolejowych jest jednym z kluczowych zagadnień w ramach całościowego funkcjonowania systemu kolejowego. Właściwy stan pojazdów kolejowych pozwala na zmniejszenie ryzyka pojawienia się zdarzeń zaistniałych w wyniku uszkodzeń ich elementów. Jak podaje Urząd Transportu Kolejowego, w 2022 roku do zdarzeń związanych ze stanem technicznym taboru kolejowego na liniach (w tym wąskotorowych) oraz bocznicach doszło 534 razy, co oznacza spadek liczby zdarzeń o 7,5% względem roku poprzedniego, kiedy to odnotowano ich 577. – Zaliczane są do nich wypadki i incydenty dotyczące awarii i uszkodzeń pojazdów z napędem, awarii i uszkodzeń wagonów, wystąpienia pożaru w pociągu czy rozerwania składu pociągu. Wciąż istnieje potrzeba podejmowania działań zapewniających odpowiedni stan techniczny taboru kolejowego poprzez jego prawidłowe utrzymanie, eksploatowanie, a także bieżące monitorowanie – komentuje Ignacy Góra, prezes Urzędu Transportu Kolejowego (UTK).

W tym kontekście na szczególną uwagę zasługuje obszar predictive maintenance, który zdefiniować możemy jako szereg działań polegających na głębokiej analizie danych pochodzących bezpośrednio z maszyn w celu przewidywania potencjalnych awarii i podjęcia działań interwencyjnych jeszcze przed ich wystąpieniem. – PdM (ang. predictive maintenance) jest elementem strategii eksploatacji urządzeń o nazwie CBM (ang. contidion-based maintenance), która opiera się na ocenie ich stanu technicznego. PdM dotyczy procesu utrzymania urządzeń (konserwacji, regulacji, wymian elementów). Są to działania zapobiegawcze, których celem jest niedopuszczenie do osiągnięcia takiego stanu technicznego urządzenia, kiedy to nastąpi jego uszkodzenie (awaria) wraz z wynikającymi z tego faktu konsekwencjami lub zajdzie konieczność jego kosztownej naprawy albo wymiany. Zakłada się w związku z tym prowadzenie regularnych badań stanu technicznego urządzeń – wyjaśnia dr hab. inż. Jarosław Moczarski, prof. Instytutu Kolejnictwa.

Jakie korzyści oferuje predictive maintenance branży kolejowej i dlaczego szczególnie dziś niezbędne są inwestycje w tego typu rozwiązania? – Rozwiązania techniczne wdrażane na kolei są coraz bardziej złożone. W celu ujarzmienia tej złożoności systemy predykcyjne gromadzą szczegółowe dane diagnostyczne. Przetwarzanie tych danych pozwala zdobyć wiedzę, dzięki której kolej staje się bardziej ekologiczna i efektywna kosztowo. Uzyskana wiedza jest również niezbędna w procesie analizy ryzyka i przy podejmowaniu decyzji związanych z zarządzaniem nim – podsumowuje dr inż. Andrzej Kochan, dyrektor Ośrodka Certyfikacji Transportu Politechniki Warszawskiej.

Choć pojęcie predictive maintenance nie jest równoznaczne z predykcją wypadków, może znacząco wpłynąć na proces minimalizowania tych z nich, których bezpośrednią przyczyną jest awaria zasobu wykorzystywanego w procesie sterowania ruchem kolejowym bądź stanowiącego element taboru. – Wypadki mogą, ale nie muszą być efektem wystąpienia uszkodzenia urządzenia. Wpływ na zaistnienie wypadku mają także kwestie społeczne (tzw. czynnik ludzki), oddziaływanie otoczenia (w tym m.in. otoczenia naturalnego) i wiele innych zmiennych– zauważa dr hab. inż. Jarosław Moczarski, prof. Instytutu Kolejnictwa. Aby stanowić skuteczne narzędzie wspomagające procesy utrzymania urządzeń i ruchu kolejowego, predictive maintenance musi opierać się na przemyślanym i umiejętnym stosowaniu diagnostyki. – Polega to na wskazaniu minimalnej liczby parametrów, których monitorowanie pozwoli oceniać stan techniczny urządzenia i tempo oraz kierunki zachodzących zmian. Do tego celu potrzebna jest wiedza o przebiegu procesów zużycia poszczególnych elementów oraz ich wpływie na stan techniczny całego urządzenia – dodaje dr hab. inż. Jarosław Moczarski. Równie istotna jest inwestycja w komputerowe systemy diagnostyczne, które zapewnią właściwe przetwarzanie i analizę danych zgodnie z zadanymi parametrami. – Dane niezbędne do analizy można pozyskać na dwa sposoby: z sensorów zainstalowanych w obszarze infrastruktury kolejowej lub na pojeździe oraz ze stacjonarnych lub mobilnych systemów pomiarowych – wyjaśnia Sebastian Kałuża, dyrektor ds. Rozwoju Produktu w Nevomo.

Systemy utrzymania predykcyjnego na kolei interpretowane są najczęściej w kategoriach zarządzania ryzykiem. W przekonaniu Urzędu Transportu Kolejowego odpowiednie przygotowanie i wdrożenie systemu predictive maintenance może stanowić ważny element procesu zwiększania poziomu bezpieczeństwa transportu kolejowego w Polsce. – Przewoźnicy kolejowi i zarządcy infrastruktury nie powinni ograniczać się jedynie do respektowania przyjętych przepisów i regulacji. Mogą oni identyfikować możliwe zagrożenia i podejmować działania zapobiegawcze. Strategia predictive maintenance może być w tym procesie pomocna. Proaktywne podejście do zarządzania ryzykiem i ciągłe doskonalenie w tym obszarze to podstawa kultury bezpieczeństwa promowana przez Urząd Transportu Kolejowego – komentuje Ignacy Góra, prezes UTK.

Całość do przeczytania na https://feniksmedia.pl/publikacje/kza_express/22/26

Beata Pałac
Dziennikarka specjalizująca się w tematyce naukowo-technicznej i analizach gospodarczych, współpracuje m.in. z dywizją EMEA Mitsubishi Electric; jako praktyk zarządzania kieruje międzynarodowym zespołem osób i aktywnie działa w sektorze NGO