El valor de la analítica predictiva en el sector ferroviario

Olatz Iriondo, Business Development &Engineering en Ikusi

La tecnología ha puesto al servicio del sector ferroviario potentes herramientas capaces de capturar en tiempo real decenas de miles de datos que posteriormente se pueden analizar para realizar, en una primera etapa, un análisis descriptivo.

Pero no es todo lo que nos puede proporcionar el análisis de esos datos. En una fase de nivel superior es posible crear modelos para conocer en profundidad el comportamiento de los trenes a través de la analítica predictiva que, apoyándose en diferentes técnicas de inteligencia artificial, permite describir la realidad, incluso anticiparse a ella.

La analítica predictiva, que aporta la capacidad de anticiparnos a la avería con tiempo suficiente para evitar que suceda, supone un paso sustancial frente al Mantenimiento Basado en Condición (CBM).

La lista de beneficios que se obtiene con la incorporación de esta perspectiva digital a la operación de los trenes es extensa. Estamos hablando de minimizar las paradas no planificadas por averías, de mejorar la planificación de paradas de mantenimiento y reparaciones, de reducir el tiempo de reparación e inspección, o de la mejora continua en el ciclo de vida del tren.

Más allá del propio análisis y con el objetivo de generar los beneficios deseados, el primer paso es determinar en qué procesos o ámbitos nos puede servir de ayuda la analítica predictiva. En el caso concreto de los trenes hemos identificado tres ámbitos principales: el mantenimiento, la propia operación y el servicio.

La aportación principal de la analítica predictiva al mantenimiento ferroviario es la eficiencia, tanto del mantenimiento de los propios trenes como de sus sistemas embarcados. La analítica predictiva a través de las técnicas de inteligencia artificial ayuda a planificar el mantenimiento del tren y de todos sus sistemas embarcados, optimizando el número de paradas de servicio del tren para entrar en mantenimiento. Asimismo, mejora la planificación del calendario y las propias tareas de mantenimiento.

Desde el punto de vista de la operación de la flota de trenes, la analítica predictiva garantiza a los gestores la disponibilidad operativa del tren al permitir detectar precozmente posibles anomalías del tren en operación para organizar y realizar la reparación pertinente, reduciendo así el número de paradas no planificadas.

Y, por último, ayuda a realizar una planificación adaptada a las necesidades del servicio, optimizando los costes de operación.

En definitiva, la analítica predictiva alcanza su verdadero significado en su aportación a las necesidades del negocio específicas del sector ferroviario que, como cualquier negocio, busca dar el mejor servicio a los usuarios, en este caso a los viajeros. Un propósito al que la analítica predictiva contribuye, logrando optimizar los costes y procesos de mantenimiento y operación del tren a través del análisis del dato mediante técnicas de inteligencia artificial.

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