Искусственный интеллект предсказывает износ колес грузовых вагонов с точностью 90%

Цифровая диагностика в режиме реального времени

Российские железные дороги внедрили интеллектуальную систему, способную прогнозировать техническое состояние колесных пар грузовых вагонов с высокой степенью точности. Решение основано на технологиях искусственного интеллекта и анализирует данные, поступающие с датчиков при приближении поезда к станции. Это позволяет заблаговременно выявлять признаки износа и предотвращать аварийные ситуации и внеплановые отцепки составов.

Точность и масштаб

Система обрабатывает до 6 тысяч прогнозов в секунду, охватывая более миллиона вагонов по всей стране. Точность прогноза по ключевым узлам, таким как колесные пары, превышает 90%, а по вагону в целом достигает 87%. Такой уровень детализации и скорости делает возможным переход от планового к предиктивному обслуживанию.

Дополнительные цифровые инструменты

Параллельно внедряются вспомогательные технологии: мобильные приложения с голосовым управлением и функцией распознавания номеров вагонов с камеры планшета работают без подключения к интернету. Также используется автоматизированный видеоанализ ремонтных операций. Нейросети распознают восемь различных классов узлов, а количество ошибок при идентификации вагонов сократилось до 0,6%.

Эффект и перспективы

Пилотный запуск интеллектуального коммерческого осмотра уже охватил свыше 30 пунктов. Полученный экономический эффект более чем в два раза превысил вложенные инвестиции. Благодаря переходу к ремонту по фактическому состоянию, компании удаётся снизить издержки, повысить надёжность перевозок и оптимизировать графики технического обслуживания.

Развитие ИИ в железнодорожной отрасли становится ключевым фактором для модернизации инфраструктуры и повышения безопасности на сети.