Mantenimineto predictivo de desvíos y aparatos de vía

Los aparatos de vía son elementos claves de la infraestructura ferroviaria, cuyos fallos tienen un impacto muy significativo en la operación y seguridad ferroviaria, además de ser elementos que requieren de grandes inversiones para su mantenimiento y conservación representando el:

15 %

Del presupuesto de mantenimiento de vía

25 %

Del presupuesto de renovación de vía

Es por ello que en Limmat hemos desarrollado un módulo específico para el mantenimiento de aparatos de vía dentro de nuestra plataforma de mantenimiento inteligente IMAS+®, que es capaz de identificar correctamente fallos en una etapa incipiente y anticipar el tiempo restante hasta que se produzca el fallo con un reducido intervalo de confianza. Además de, generar un sistema de alarmas en función del deterioro y la criticidad en la que se encuentre el accionamiento y el aparato de vía. IMAS+® es capaz de detectar y monitorizar las principales causas de fallo en un aparato de vía.

Frecuencia de fallo por Tipo (%):

Anomalías detectadas:

¿Qué proporciona?

IMAS+® proporciona una solución para la monitorización de los accionamientos de los aparatos de vía que es eficiente en costes y no requiere de tendido de cables en vía, ni de una renovación periódica baterías o de la instalación de sensórica intrusiva en los accionamientos que requeriría de una recertificación al ser elementos de seguridad.

Nombre del proyecto: Diseño y desarrollo de sistema de mantenimiento inteligente para accionamientos

Con el apoyo financiero del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), Limmat ha realizado este proyecto de I+D consistente en el desarrollo de un sistema de mantenimiento predictivo para desvíos ferroviarios que aumente la seguridad de las instalaciones mediante la utilización de IoT e inteligencia artificial.

El desarrollo del proyecto ha incluido el desarrollo de una solución eficiente de adquisición de datos y sensorización de los accionamientos, así como la correspondiente transmisión de la información para su posterior análisis. También ha incluido el desarrollo de los algoritmos de aprendizaje automáticos para que el sistema sea capaz de proporcionar una predicción de los fallos, optimizar las labores de mantenimiento y evitar las paradas en la infraestructura.

 

Expediente n.º 04/16/SG/0015 cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) de la Unión Europea y por el Instituto para la Competitividad empresarial de la Junta de Castilla y León

 

Plazo de realización: desde el 22 de abril de 2018 hasta el 31 de enero de 2020