Demiryolu Altyapısında Öngörücü Bakım: MainRail’in Ray Büklümü Tahmin Algoritmasının Bir Vaka Çalışması

Giderek artan karmaşıklık ve kritikliğe sahip demiryolu sistemleri, proaktif bakım ve risk azaltımı için yenilikçi çözümler gerektirmektedir. Bu makale, teknoloji girişimi MainRail tarafından, önemli bir güvenlik ve operasyonel endişe olan ray büklümüne yönelik geliştirilen ve uygulanan öngörücü bir algoritmanın incelenmesini ele almaktadır. Odak noktası, İspanya’daki Azvi ve Mallorca Demiryolu Ağı (SFM) ile işbirliği içinde yürütülen bir pilot projedir ve demiryolu güvenliğini ve verimliliğini artırmak için Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisinin, gelişmiş algoritmaların ve veri odaklı yaklaşımların entegrasyonunu vurgulamaktadır. Araştırma, sistemin teknolojik bileşenlerini, pratik uygulamasını ve demiryolu bakım stratejilerinin geleceği üzerindeki potansiyel etkisini, ölçeklenebilirlik ve çeşitli demiryolu ağlarında daha geniş uygulama için düşünceleri kapsayacak şekilde derinlemesine inceleyecektir.

Öngörücü Ray Büklümü Modülü: Algoritma ve Uygulama

MainRail’in öngörücü büklüm modülü, beş güne kadar önceden hava tahminlerine dayalı olarak ray sıcaklığını tahmin eden gelişmiş bir algoritma kümesi kullanmaktadır. Bu tahmin çok önemlidir çünkü aşırı sıcaklıklar, özellikle yüksek sıcaklıklar, ray büklümünün (rayın tehlikeli bir şekilde deforme olması) birincil nedenidir. Sistem sadece sıcaklığı tahmin etmekle kalmaz; bu sıcaklık tahminini kullanarak ray deformasyonu ve potansiyel büklüm riskini değerlendirir. Algoritmanın doğruluğu ve güvenilirliği, gerçek zamanlı ray sıcaklığı verileri sağlayan Yeltech tarafından konuşlandırılan IoT sensörlerinin kullanımıyla artırılmaktadır. Bu gerçek zamanlı veriler, öngörücü model için bir doğrulama ve kalibrasyon mekanizması görevi görerek, algoritmaların tahmin doğruluğunun sürekli iyileştirilmesini ve ayarlanmasını sağlar. Sistem, demiryolu işletmecilerine önleyici bakım ve planlama için değerli bir zaman dilimi sunan yedi günlük risk tahmini sağlamayı amaçlamaktadır.

Veri Edinimi ve Entegrasyonu: IoT ve Veri Analitiğinin Rolü

MainRail’in öngörücü modelinin başarısı, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin etkili entegrasyonuna bağlıdır. Sistemin çekirdeğini, Yeltech IoT sensörleri tarafından toplanan gerçek zamanlı veriler oluşturmaktadır. Ray sıcaklığı ve diğer ilgili parametreleri içeren bu veriler, öngörücü algoritma için gerçek veri sağlar. Bu gerçek zamanlı geri bildirim döngüsü, sürekli model iyileştirmesi ve doğrulamasına olanak tanır ve tahminlerin zaman içinde doğru ve güvenilir kalmasını sağlar. Ayrıca, MainRail, geniş ağının bir bölümünden veri toplamak için ADIF (Administrador de Infraestructuras Ferroviarias, İspanyol demiryolu altyapı yöneticisi) ile işbirliği yapmaktadır. Bu işbirliği, algoritmanın çeşitli çalışma koşulları ve coğrafi konumlarda performansını doğrulamak için gereklidir. 3.200 kilometreden fazla demiryolu altyapısından veri içeren MainRail’in mevcut veritabanı, öngörücü modeller için değerli bir tarihsel bağlam ve temel oluşturmaktadır.

Gelişmiş Tahmin İçin Hibrit Modelleme Teknikleri

MainRail’in yaklaşımı, basit sıcaklık tabanlı tahminlerin ötesine uzanmaktadır. Şirket, hibrit modelleme tekniklerini kullanan yeni öngörücü algoritmalar aktif olarak geliştirmektedir. Bu hibrit modeller, dijital ikizler (fiziksel demiryolu altyapısının sanal temsilleri), tarihsel ray verileri ve yapay zeka algoritmaları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen verileri entegre edecektir. Bu çok yönlü yaklaşım, ray kalitesi ve ray aşınması hakkında daha kapsamlı bir anlayış sağlamayı ve potansiyel arızaların daha doğru tahmin edilmesini amaçlamaktadır. Farklı veri türlerinin ve modelleme tekniklerinin birleşimi, potansiyel bakım ihtiyaçlarının ve ray altyapısının genel sağlığının daha sağlam ve doğru bir şekilde tahmin edilmesini sağlar.

Ticari Uygulama ve Gelecek Uygulamaları

MainRail, öngörücü büklüm modülünün ticarileştirilmesini aktif olarak sürdürmekte ve yeteneklerini Berlin’deki Innotrans etkinliğinde sergilemektedir. Bu proaktif yaklaşım, şirketin teknolojisini yaygın olarak kullanılabilir kılma taahhüdünü vurgulamaktadır. Mallorca’daki başarılı uygulama, sistemin pratik değerini ve güvenilirliğini gösteren güçlü bir kavram kanıtı görevi görmektedir. MainRail teknolojisinin daha geniş uygulaması, büklüm tahmininin ötesine uzanmaktadır. Veri analitiği, öngörücü modelleme ve IoT cihazlarının entegrasyonundaki uzmanlıkları, ray kusurlarının tahmin edilmesi, bakım programlarının optimize edilmesi ve genel operasyonel verimliliğin iyileştirilmesi de dahil olmak üzere diğer bir dizi demiryolu bakım sorununu ele almaya olanak tanır. Teknolojilerinin ölçeklenebilirliği, küresel çapta çeşitli demiryolu sistemlerinde potansiyel konuşlandırmayı, demiryolu güvenliği ve performansının iyileştirilmesine önemli ölçüde katkıda bulunmayı önermektedir.

Sonuçlar

MainRail’in Mallorca Demiryolu Ağı üzerindeki pilot projesi, demiryolu altyapısı için öngörücü bakımda önemli bir gelişmeyi temsil etmektedir. IoT sensörlerinin, gelişmiş algoritmaların ve kapsamlı veri analitiğinin başarılı entegrasyonu, ray büklümünü gelişmiş doğrulukla tahmin edebilen bir sistem ortaya koymuştur. IoT cihazlarından gelen gerçek zamanlı verilerin kullanımı, algoritma iyileştirmesi için önemli geri bildirim sağlamakta ve tahminlerin güvenilirliğini sürekli olarak artırmaktadır. Projenin başarısı, dijital ikizler ve tarihsel veriler gibi çeşitli veri kaynaklarını yapay zeka algoritmalarıyla birleştiren hibrit modelleme tekniklerinin, ray sağlığının kapsamlı değerlendirmesi için potansiyelini göstermektedir. Önemli bir demiryolu yöneticisi olan ADIF ile işbirliği, teknolojinin pratik uygulamasını ve ölçeklenebilirliğini vurgulamaktadır. Daha geniş konuşlandırma ve Innotrans gibi endüstri etkinliklerinde sergileme planlarıyla ticarileştirme stratejisi, bu değerli teknolojinin yaygın olarak kullanılabilir kılınmasına yönelik bir taahhüdü göstermektedir. Projenin başarısı ve ray büklümü tahmininin ötesinde uygulama alanının genişletilmesi için potansiyel, veri odaklı yaklaşımların demiryolu güvenliğini, verimliliğini ve sürdürülebilirliğini iyileştirmedeki dönüştürücü potansiyelini altını çizmektedir.