访问数据
列车系统会产生大量的数据——一个标准的动车组会产生超过5000个信号，相当于每辆列车每天产生2GB的数据，而收集这些数据的成本很高——每辆列车每年的数据传输成本可能高达数千英镑。我们认为，从维护的角度来看，大约0.25%的数据是关键的，所以秘诀是聪明地使用完整的数据集。这需要有能力访问这些数据，处理它，然后有一个陆上后台解决方案，可以可视化和分析它，开发预测算法，并将程序集成到维护管理。然后，数据可以进行比较，以了解车队之间的相对表现，如果以标准化的形式呈现，就可以在制造商之间进行直接比较。节省的一个关键部分来自基于基于条件的维护解决方案生成的信息的维护实践的更改。
连接所有
智能列车概念成功的一个例子是它在葡萄牙铁路公司的Pendolino车队中的应用。在这里，70%的维护任务现在是基于条件的——在一个更受控制和管理的环境中。这帮助减少了43%的在役故障，提高了20%的可用性，提高了平均飞行里程的三分之一，并减少了40%的“未发现故障”。在12年的时间里，维护成本下降了57%，这表明智能列车概念提供了巨大的改进空间。
我们认为基于条件的维护非常强大。但是，只有通过使用它的工程师和维护人员的洞察力和智慧，它才变得最有效。作为我们“连接一切”愿景的一部分，随着物联网、大数据和人工智能的到来，基于条件的维护正成为实现智能列车的一个重要组成部分。Nomad Tech是我们与EMEF和葡萄牙铁路公司的合资企业，专注于这个市场。
我们的解决方案可以让您感知、收集并将有关列车的数据发送到岸上，这可以用于多种目的，如基于条件的维护(CBM)、驾驶员咨询系统，以确定能源效率并支持电力电子设备。
我们最近赢得了一项大合同，利用这些数据来改善列车的运行和可靠性。这是与运输当局一起使用，以确保专营权提供他们承诺的服务水平和价值。
如果您想了解更多关于CBM的信息，请与我们联系(电子邮件保护)．
