Sistemul pilot include cinci module video amplasate între șine, capabile să surprindă detalii esențiale în timp real, în timp ce microfoanele înregistrează sunetele generate de roți pentru a identifica eventuale defecte, cum ar fi planeitățile. Toate datele sunt integrate și analizate cu ajutorul unor modele AI, care pot semnala rapid anomalii înainte ca acestea să ducă la avarii sau întârzieri operaționale.
Reprezentanții DB Cargo subliniază că această abordare digitală oferă o perspectivă de 360 de grade asupra stării tehnice a vagoanelor, sprijinind inspectorii în activitatea lor și reducând timpul necesar verificărilor. Proiectul face parte din inițiativa ASaG – Automated Damage Detection on Freight Cars, dezvoltată în colaborare cu DB Systel, CoDiVe, DB InfraGO și Universitatea din Wuppertal, și reprezintă un pas important către automatizarea și digitalizarea proceselor de mentenanță în transportul feroviar de marfă.
Implementarea tehnologiei în München Nord marchează un moment cheie în direcția unui sistem feroviar inteligent, în care analiza datelor, senzorii și automatizarea contribuie la creșterea eficienței și siguranței operaționale. Proiectul este finanțat de Ministerul Federal al Transporturilor din Germania, în cadrul programului „Viitorul transportului feroviar de marfă”, și ar putea sta la baza unor soluții standardizate aplicabile în noduri logistice din întreaga Europă.
https://mobilitate.eu/db-cargo-ai-marfa/
- Header_EN_12xx_DE_Unterflurkameras.jpg (474.5 KiB) Vizualizat de 30 ori