Как оцифровать ремонт колесных пар? Ответ нашли в Первой грузовой компании

Мы завершили разработку интеллектуальной системы, которая на основе контрольно-технических измерений позволяет отслеживать толщину колесных пар (ИС КТИ). С ее помощью компания снижает расходы на ремонт и повышает уровень клиентского сервиса. Этот проект — часть масштабной разработки «Цифровой вагон». Рассказываем, как устроена эта система.

Качество вагонов — сервисная составляющая железнодорожных грузоперевозок. Именно поэтому своевременное и качественное проведение ремонтов очень важно. Этот процесс довольно консервативный, его большая часть все еще происходит в полуавтоматическом режиме со значительной долей ручных корректировок. Риски в этом случае — выбор отдаленного депо (а это выливается в рост стоимости перегона), отсутствие необходимых деталей и непроизводительный простой в их ожидании, а также некоторые другие. Как не трудно догадаться, риск стоит денег.

Когда на сети железных дорог начали массово устанавливать датчики, которые измеряют технические показатели колесных пар вагонов – одну из самых дорогостоящих его частей – и позволяют видеть информацию практически в режиме «онлайн», мы поняли, что можем ее использовать для решения своих задач. Так появилась идея, с которой стартовал проект «Цифровой вагон» в ПГК. Мы решили создать систему, которая поможет отследить показатели толщины колесных пар, — ИС КТИ. Ее название — КТИ — расшифровывается как «контрольно-технические измерения». Ее задача – снизить затраты на ремонт и повысить уровень клиентского сервиса.

Эти измерения включают в себя несколько показателей, основной из которых — толщина гребня колесных пар. Она является важным показателем технического состояния вагона. Из-за тонкого гребня вагон может быть отцеплен в текущий ремонт, что может увеличить показатель его оборота или даже привести к задержкам доставки груза клиента. Кроме того, тонкий гребень может стать причиной коммерческой забраковки подвижного состава из-за негодности для экспорта.

Система КТИ автоматически отслеживает этот показатель и предоставляет всю необходимую информацию в виде отчетов. Ответственные за ремонт сотрудники понимают, когда требуется отправить вагон в специализированное депо. Кроме того, полученные данные интегрируются в систему, которая помогает диспетчерам распределять вагоны под погрузку конкретным клиентам. Они понимают, что подвижной состав к перевозке уже не пригоден, и не берут его в расчет.

Система КТИ включает в себя несколько модулей:

· сбор и предобработка данных

· построение отчетности

· предоставление доступа к данным из других систем

Предобработка данных КТИ — нетривиальная задача, так как датчики имеют большую погрешность и приходят в сыром виде. Реализация функционала по очистке данных — серьезный шаг в совместной работе бизнеса и ИТ. Обе стороны должны быть вовлечены в процесс, активно обсуждать идеи и быстро тестировать разработки.

Разработка проекта велась по методологии Agile. IT-команда была постоянно на связи с бизнесом и учитывала изменение требований в своей работе. В результате решение было разработано быстро, на него ушло около 6 месяцев. Первый экономический эффект мы увидели почти сразу же после того, как система заработала. Он был достигнут за счет сокращения непроизводительных порожних рейсов, забраковок вагонов по причине тонкого гребня и выявления случаев хищения колесных пар.

В 2021 году мы продолжим развивать систему ИС КТИ. В планах – подключение предиктивной аналитики на основе анализа больших данных: внедрение интеллектуальных алгоритмов для предобработки данных, формирование рекомендаций по техническому обслуживанию вагонов, прогнозирование показателей толщины гребня и другое. ПГК получит возможность прогнозировать изменение состояния парка на будущие периоды. Мы сможем выявлять неисправность вагонов на раннем этапе и избегать большого износа. По своей сути это похоже на Predictive Maintenance – профилактическое обслуживание парка, которое повышает его качество и значительно снижает затраты на ремонт. Кроме того, понимая, какие вагоны отправятся в ремонт в ближайшее время, компания сможет точнее планировать свою перевозочную деятельность.