Il 2024 segna un significativo passo avanti per One Big Circle nel miglioramento delle capacità di monitoraggio dei treni in deposito. Il progetto, della durata di 12 mesi, mira a produrre un sistema portatile che possa essere personalizzato per ogni operatore partner, con la possibilità di una più ampia disponibilità commerciale entro la fine del 2024. Dopo aver vinto il concorso First of a Kind (FOAK), finanziato dal Dipartimento dei Trasporti e realizzato da Innovate UK KTN, la PMI di Bristol porterà avanti il progetto DepotMATE (Multi-sensor Automated Train Examination). Questa iniziativa è destinata a trasformare i metodi tradizionali di ispezione del materiale rotabile, fornendo una soluzione più sicura ed efficiente.
DepotMATE mira ad affrontare le sfide delle ispezioni del materiale rotabile nei depositi, che spesso vengono effettuate in ambienti pericolosi e richiedono un intervento manuale. Il progetto, in collaborazione con Transport for London (TfL), Colas Rail e East Midlands Railway (EMR), si concentra sullo sviluppo di un sistema di ispezione leggero e multisensore. Questo approccio innovativo faciliterà le ispezioni a distanza acquisendo dati termografici, acustici e video critici dal materiale rotabile, riducendo significativamente la necessità di ispezioni manuali a terra.
L'integrazione di DepotMATE con la piattaforma AIVR (Automated Intelligent Video Review) di One Big Circle consentirà agli operatori del deposito e ai gestori della flotta di accedere a informazioni e immagini in tempo reale, migliorando la sicurezza e l'efficienza delle operazioni di manutenzione. Mark Coney, responsabile della divisione Fleet Engineering di EMR, ha sottolineato il potenziale del progetto nel migliorare i servizi della flotta e la sua scalabilità per applicazioni più ampie.
I modelli di intelligenza artificiale sviluppati attraverso DepotMATE automatizzeranno il rilevamento di guasti e problemi, come il surriscaldamento dei cuscinetti delle ruote, snellendo il processo di ispezione. Questa tecnologia dovrebbe supportare le decisioni di manutenzione predittiva, contribuendo al funzionamento sicuro ed efficiente dei veicoli ferroviari.
