YZ ile Demiryolu Altyapı Bakımı: Geleceğin Sürdürülebilir Ulaşımı

Demiryolu Ağlarında Yapay Zeka ile Tahmine Dayalı Bakım: Geleceğin Güvenli ve Verimli Ulaşımı

Hızlı tren hatlarında yolculuk deneyimini iyileştirmek, demiryolu altyapısının ömrünü uzatmak ve operasyonel verimliliği artırmak amacıyla, yapay zeka (YZ) destekli tahmine dayalı bakım sistemleri giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Fransa’daki Brittany–Pays de la Loire hızlı tren hattında (BPL-HSL) uygulanan öncü bir proje, bu alandaki gelişmelere ışık tutuyor. Bu makalede, Eiffage Énergie Systèmes tarafından geliştirilen ve uygulanan YZ tabanlı bakım sisteminin detayları, demiryolu sektörüne etkileri ve geleceğe yönelik potansiyel uygulamaları incelenecektir. Demiryolu sektörünün geleceği, veri odaklı yaklaşımlar ve teknolojinin entegrasyonu ile şekillenirken, bu tür yenilikçi çözümlerin yaygınlaşması, daha güvenli, konforlu ve sürdürülebilir bir ulaşım sistemine doğru atılan önemli bir adım olacaktır.

Hızlı Tren Hatlarında Tahmine Dayalı Bakımın Yükselişi

Demiryolu altyapısının karmaşıklığı ve yüksek maliyetleri, bakım süreçlerinin optimizasyonunu zorunlu kılmaktadır. Geleneksel bakım yöntemleri genellikle periyodik kontrollere veya arıza sonrasına dayanırken, tahmine dayalı bakım, arızaları önceden tespit ederek daha etkin bir yaklaşım sunar. Bu yaklaşım, özellikle yüksek hızlı tren (HHT) hatlarında kritik öneme sahiptir. HHT’ler, yüksek trafik yoğunluğu ve hızları nedeniyle, herhangi bir aksama durumunda büyük maliyetlere ve yolcu mağduriyetlerine yol açabilir. Bu nedenle, arızaları önceden tespit edebilen ve bakım faaliyetlerini buna göre planlayabilen YZ destekli sistemler, demiryolu operatörleri için vazgeçilmez bir araç haline gelmektedir. Eiffage Énergie Systèmes’in BPL-HSL hattında uyguladığı sistem, bu alandaki en güncel örneklerden biridir ve demiryolu altyapısında verimliliği artırmayı hedeflemektedir. Bu sistem, demiryolu altyapısındaki çeşitli sensörlerden elde edilen verileri analiz ederek, olası arızaları önceden tespit eder ve bakım faaliyetlerinin zamanında yapılmasını sağlar. Bu sayede, trenlerin güvenliği artırılırken, yolcuların konforu da korunmaktadır.

Veri Odaklı Bir Yaklaşım: Sistem Bileşenleri ve Veri Kaynakları

Eiffage Énergie Systèmes tarafından geliştirilen tahmine dayalı bakım sistemi, çok sayıda veri kaynağını entegre ederek çalışmaktadır. Bu sistem, SNCF Réseau’nun (Fransa Demiryolları Ağı) IRIS trenlerinden elde edilen sensör verilerini, Ferlioz’un Bilgisayarlı Bakım Yönetim Sistemi’nden (CMMS) alınan bakım kayıtlarını, geometrik hat tasarım verilerini ve trafik verilerini (tren sayısı, hız, tonaj) analiz eder. Bu verilerin bir araya getirilmesi, sistemin demiryolu altyapısındaki potansiyel sorunları daha doğru bir şekilde belirlemesini sağlar. Özellikle, raylardaki sıcaklık, nem, deformasyon ve ivmelenme gibi mekanik davranışları ölçen sensörlerden elde edilen veriler, YZ modelleri için önemli girdiler sağlar. Bu sensörler, hat boyunca stratejik noktalara yerleştirilerek, altyapının genel durumunu sürekli olarak izler. Elde edilen veriler, daha sonra Eiffage’ın YZ Uzmanlık Merkezi tarafından geliştirilen hibrit bir yaklaşım kullanılarak analiz edilir. Bu yaklaşım, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi birleştirerek, gelecekteki arızalara işaret edebilecek anormallikleri tespit etmeyi ve bakım programlarını optimize etmeyi hedefler.

Uygulama Alanları ve Elde Edilen Faydalar

Bu projenin temel hedefleri arasında, yolcu konforunu korumak, tren güvenliğini sağlamak ve rayların hizmet ömrünü uzatmak yer almaktadır. YZ tabanlı tahmine dayalı bakım sistemi, bu hedeflere ulaşmak için veri odaklı bir yaklaşım benimser. Algoritmik analizler ile saha uzmanlığının birleştirilmesi, sorunların daha erken tespit edilmesini, bakım faaliyetlerinin daha iyi planlanmasını ve güvenlik gereksinimlerine sürekli uyum sağlanmasını sağlar. Bu sistemin faydaları sadece operasyonel verimlilikle sınırlı kalmamakta, aynı zamanda demiryolu altyapısının sürdürülebilirliğine de katkı sağlamaktadır. Arızaların önceden tespit edilmesi, gereksiz bakım faaliyetlerinin önüne geçerek kaynakların daha verimli kullanılmasını sağlar. Bu da, demiryolu sektörünün çevresel etkilerini azaltma hedeflerine ulaşmasına yardımcı olur. Bu proje kapsamında elde edilen sonuçlar, diğer demiryolu hatları ve farklı altyapı kategorileri için de örnek teşkil edebilir ve sürdürülebilir ulaşım talebinin arttığı günümüzde, benzer uygulamaların yaygınlaşması beklenmektedir.

Sektördeki Konum ve Geleceğe Yönelik Projeksiyonlar

BPL-HSL hattı, 2017 yılında hizmete açılmış olup, Paris ile Rennes arasındaki 182 kilometrelik mesafeyi 85 dakikada kat etmektedir. Ferlioz tarafından yönetilen altyapı, yılda yaklaşık 30.000 tren seferine ev sahipliği yapmakta ve %99.2 gibi yüksek bir dakiklik oranına sahiptir. Eiffage’ın dijital uzmanlık faaliyetleri yöneticisi Jean-Louis Haller, tahmine dayalı bakımın, arızaları öngörerek operasyonları optimize etmek için YZ kullanan yenilikçi bir yaklaşım sunduğunu belirtmektedir. Bu yaklaşım, kullanılabilirlik, maliyet ve güvenlik konularındaki zorlukların üstesinden gelmeyi hedeflemektedir. 2022 yılında, Colas Rail ve Eiffage Énergie Systèmes ortak girişimi, Société du Grand Paris’ten Express Line 18 için çekiş ekipmanı tedariki konusunda 26 milyon Euro’luk bir sözleşme kazanmıştır. Bu tür işbirlikleri ve yatırımlar, demiryolu sektöründe YZ ve dijital teknolojilere olan ilginin ve talebin arttığını göstermektedir. Gelecekte, YZ destekli bakım sistemlerinin daha da gelişmesi, demiryolu altyapısının daha akıllı, daha güvenli ve daha verimli hale gelmesini sağlayacaktır.

Sonuç: Demiryolu Ulaşımında Yeni Bir Dönem

BPL-HSL hattında yürütülen YZ tabanlı tahmine dayalı bakım denemesi, yolcu konforunu artırmayı, tren güvenliğini sağlamayı ve rayların hizmet ömrünü uzatmayı hedeflemektedir. Bu sistem, çok çeşitli veri kaynaklarını entegre ederek, mühendislerin rayların mekanik davranışlarını analiz etmesini sağlar. Algoritmik analiz ile saha uzmanlığının birleşimi, sorunların erken tespit edilmesini ve bakım faaliyetlerinin daha verimli planlanmasını mümkün kılar. Bu proje, demiryolu sektöründe veri odaklı yaklaşımın önemini vurgulamakta ve geleceğe yönelik önemli çıkarımlar sunmaktadır. YZ’nin entegrasyonu, demiryolu altyapısının daha akıllı, daha dayanıklı ve daha sürdürülebilir hale gelmesini sağlayacaktır. Gelecekte, bu tür teknolojilerin yaygınlaşması, demiryolu ulaşımında yeni bir dönemin başlamasına ve daha güvenli, daha konforlu ve daha çevre dostu bir ulaşım sistemine ulaşılmasına katkı sağlayacaktır. Bu gelişmeler, TCDD (Türkiye Cumhuriyeti Devlet Demiryolları) gibi kurumların da gündeminde yer alarak, Türkiye’deki demiryolu ağlarının modernizasyonunda önemli bir rol oynayabilir.