Система Умный локомотив упростит процесс обслуживания тягового подвижного состава

По его словам, данная технология направлена на упрощение работы, в том числе и для локомотивных бригад. «Новая технология позволит упростить и оптимизировать процесс обслуживания локомотива. В этом смысле и работа машиниста будет больше посвящена его непосредственным функциям, а не мониторингу состояния локомотива. Этот процесс будет постепенно переходить в более автоматизированную систему», – пояснил он.

Внедрение таких технологий прежде всего направлено на повышение качества обслуживания, другими словами, переход на автоматизированные системы не значит сокращение работников. «Если мы можем заранее предсказать выход из строя какого-то узла или оборудования на борту локомотива, это не означает, что мы не будем его ремонтировать, это означает, что сделаем это наиболее экономически эффективным способом. Мы можем отправить локомотив сразу в то депо, которое будет отвечать необходимым параметрам.

Напомним, что Группа компаний «ЛокоТех» и Clover Group в партнерстве с ООО «2050» разработали модели предиктивного анализа для обслуживания локомотивов «по состоянию».
Одним из самых крупных проектов в рамках перехода на обслуживание по состоянию в РФ и СНГ является система «Умный локомотив». Она заключается в анализе данных по различным параметрам с локомотивов, оборудованных микропроцессорными системами управления (МСУ). На основании полученной информации система способна прогнозировать выход из строя систем и деталей и необходимость того или иного обслуживания, не дожидаясь тяжелого ремонта. В итоге себестоимость сервиса снижается, а техническая готовность – выше по сравнению с обычным за счет сокращения времени простоев и средств на внеплановые ремонты.

Система «Умный локомотив» внедряется с 2016 года. Запущен в опытную эксплуатацию модуль поиска аномалий, который позволяет анализировать 260 параметров по тепловозам 2ТЭ116У и 3ТЭ116У, по тепловозам ТЭП70У и ТЭП70БС – 308 параметров, по 2ТЭ25КМ – 270 параметров. Для тепловозов 2ТЭ116У разработаны математические модели предиктивной аналитики, которые позволяют заблаговременно выявить предотказные состояния оборудования и оперативно принять меры для недопущения отказа локомотива на линии. На первоначальном этапе горизонт прогнозирования составит от 12 ч до 1 недели. Сейчас система находит более 60 видов нарушений в работе оборудования и режимах эксплуатации локомотивов.

В заключение И. Селезнев добавил, что на данный момент сложно просчитать точную сумму экономического эффекта, поскольку это зависит от целого ряда факторов. Но оцениваться он может на уровне нескольких миллиардов рублей.

Автор: Александра Можаровская