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Indra avanza en IA y Big Data para transporte

Indra ha comenzado a desplegar un nuevo módulo de big data y machine learning en sus soluciones propias de control del tráfico ferroviario y vial, que en las primeras pruebas ya ha demostrado su capacidad para mejorar la operación y el mantenimiento de las infraestructuras de transporte.

En concreto, la nueva herramienta puede ser integrada en los sistemas DaVinci y Horus, cuya tecnología de control forma parte de Indra Mova Traffic, el bloque de soluciones para el transporte de Indra que permite una gestión y control integral de la movilidad multimodal, potenciada por la incorporación de tecnologías como big data, inteligencia artificial o IoT.

Los trabajos se enmarcan en el proyecto Transforming Transport, que con un presupuesto de 18,7 millones de euros es uno de los mayores proyectos financiados por el programa H2020 de la Unión Europea y tiene como objetivo mejorar la movilidad en Europa mediante el uso del big data. Además de ser líder del consorcio, coordinando el trabajo de 48 socios de nueve países, Indra lidera cuatro de los 13 pilotos que incluye el proyecto.

CAT

La compañía está llevando a cabo el piloto de mantenimiento ferroviario inteligente en España, en el tramo de alta velocidad entre Córdoba y Málaga, con la colaboración de Adif, Ferrovial Agroman, Thales y CI3. El piloto ha avanzado en la recopilación de datos relacionados con las actividades de mantenimiento y la circulación de los trenes, la topología o la meteorología, revelándose como fuentes de datos de mayor ‘calidad’ para el mantenimiento predictivo las inspecciones dinámicas, que proporcionan información sobre la interacción entre el tren y la vía, y las inspecciones geométricas, que informan sobre el ancho de vía, su alineación, deformación y desviación.

Gracias a la integración, el análisis y el modelado de los datos, mediante big data e inteligencia artificial, la herramienta desarrollada permite predecir la degradación de cada elemento de la infraestructura (vía, enclavamientos, desvíos, etc.), la probabilidad de fallo y su severidad. El operador puede acceder a toda esta información sobre los activos, su mantenimiento y el tráfico, así como generar informes y gráficos. Este nuevo conocimiento ayuda a la toma de decisiones, mejora la planificación del mantenimiento, facilita el mantenimiento predictivo, reduce los costos y la degradación de la infraestructura.

Además de mejorar el mantenimiento, el equipo del piloto trabaja actualmente para incorporar toda esta información a la operación ferroviaria, mediante la plataforma de gestión ferroviaria DaVinci, el sistema TMS de Indra, con el objetivo de optimizar también el uso de la infraestructura ferroviaria. El objetivo es contar con un sistema en tiempo real que, junto con los datos de tráfico y el cronograma planificado de trenes, utilice los resultados del modelo predictivo desarrollado.

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