Il Rail Safety and Standards Board (RSSB) ha lanciato uno strumento basato sull'intelligenza artificiale per aiutare gli operatori del trasporto ferroviario di merci a gestire in modo più efficace la manutenzione delle sale montate, riducendo il rischio di deragliamenti e di costose interruzioni. Il Wheelset Intervention Support Tool (WIST) utilizza l'analisi predittiva per identificare potenziali problemi alle sale montate prima che si aggravino. Fornisce un approccio proattivo alla sicurezza e alla manutenzione.
Attualmente, circa 100 treni merci vengono messi fuori servizio ogni anno per interventi urgenti di manutenzione dei carri, spesso legati alle cattive condizioni delle sale montate. Questi difetti non solo aumentano l'usura dei binari, ma fanno anche lievitare i costi di riparazione delle infrastrutture. Analizzando i dati provenienti dai rilevatori di carico d'urto delle ruote e da altre fonti per monitorare il degrado delle sale montate in tempo reale, lo strumento dell'RSSB mira a ridurre questi problemi.
I principali vantaggi del WIST includono:
- Maggiore sicurezza: Il rilevamento precoce dei guasti alle sale montate riduce il rischio di danni all'infrastruttura ferroviaria e di potenziali incidenti di sicurezza.
- Efficienza operativa: I programmi di manutenzione ottimizzati riducono al minimo i tempi di fermo e migliorano l'affidabilità del servizio.
- Risparmio sui costi: La manutenzione proattiva abbassa il costo totale del ciclo di vita delle sale montate e riduce il costo delle riparazioni di emergenza.
Per perfezionare lo strumento in base al feedback degli utenti, RSSB ha avviato un programma pilota con operatori di trasporto merci selezionati. La versione completa, che offre al settore un nuovo modo di affrontare i problemi di manutenzione dei vagoni merci di vecchia data, è prevista per l'anno prossimo.
