ИИ предсказывает РЖД износ колес грузовых вагонов с точностью 90%

'/upload/iblock/d1b/ctq1psxw3ykhbmh2avhcm5k4fyi8sa10/iz_kol_24_4.jpg'

Предиктивная ии-система уже сейчас определяет риски выхода из строя колесных пар с точностью свыше 90%. Об этом на Демо-дне ИЦК на транспорте заявила руководитель департамента систем ремонта и эксплуатации подвижного состава «ОЦРВ» Ольга Крылова.

По словам эксперта, Отраслевой центр разработки и внедрения информационных систем достиг значимых результатов в прогнозировании предотказного состояния грузовых вагонов.

– Для принятия решений по вагону в целом точность составляет 87%, но ключевые узлы, такие как колесные пары, анализируются еще тщательнее, – подчеркнула Ольга Крылова.

Система обрабатывает 6 тысяч прогнозов в секунду, контролируя более миллиона вагонов в режиме реального времени. Данные с датчиков ключевых узлов анализируются при подходе поезда к станции, что позволяет своевременно передавать предупреждения и избегать отцепки составов. Кроме того, удается минимизировать издержки за счет перехода на ремонт по фактическому состоянию, а не по графику.

Параллельно компания развивает мобильные сервисы с голосовым вводом и распознаванием номеров вагонов через камеры планшетов, работающие офлайн. Другое направление – автоматизация видеоанализа ремонтных работ: нейросети уже сегментируют 8 классов узлов, а ошибки в идентификации вагонов снижены до 0,6%.

В планах компании – масштабировать технологии на все мобильные приложения сотрудников вагонного комплекса и дальше улучшать метрики ИИ-моделей.

Напомним, что пилотный проект интеллектуального коммерческого осмотра грузовых поездов, запущенный на более чем 30 пунктах, уже принес результат, вдвое превышающий объем инвестиций. LR

Фото: © Alexander Tihonovs / Фотобанк Лори