UK Network Rail nutzt IoT, KI und Deep Learning, um das älteste Eisenbahnsystem der Welt zu verbessern

Mit 20.000 Meilen Schienen, 30.000 Brücken, Tunneln und Viadukten und Tausenden von Signalen befindet sich das älteste Schienennetz der Welt im digitalen Wandel.

London . Während der letzten AI and Big Data Expo sprachen wir mit Nikolaos (Nick) Kotsis, Chief Data &Analytics Officer bei Network Rail.

Kotsis, der 2019 zu Network Rail kam, hielt eine Präsentation darüber, wie Network Rail Daten aus verschiedenen Quellen verwendet, darunter über 30.000 IoT-Geräte, um die Schienen zu überwachen, potenzielle Wartungsprobleme zu erkennen, die Vegetation zu verwalten und vorausschauende Wartung durchzuführen.

"Network Rail ist eine erstaunliche Maschinerie." sagt Kotsis, „aber sie werden mir die Frage stellen:Warum haben wir Verzögerungen? Wir haben Verzögerungen, weil es eine sehr komplexe Maschine ist. Eine Strecke ist vielen Faktoren ausgesetzt, wie z. B. Wetter und Vegetation.“

„Plötzliche Wetteränderungen können die Gleise reißen. Und bis vor vielleicht fünf Jahren konnten wir das nur durch Fußinspektionen verhindern. Ingenieure mussten auf der Strecke laufen, um mögliche Risse und Defekte zu identifizieren.“

„Jetzt haben wir eine Umgebung mit mehreren Sensoren“, sagt er.“ Wir haben eine sehr fortschrittliche Sensortechnologie, die auf die Gleise schaut, und dann ziehen wir ein aktuelles Video von Kameras herunter, die sich auf die Schienen konzentrieren.“

„Wir erhalten jede Woche fast ein halbes Petabyte an Daten“, sagt Kotsis. „Cloud Analytics gibt Ihnen nicht alle Antworten. Sie müssen sicherstellen, dass Sie Daten sicher übertragen. Für die Verarbeitung sind Menge und Qualität der Daten von Bedeutung. Und genau das macht das Data-Science-Team.“

Programm „Intelligente Infrastruktur (II) für Schienennetze“

Im Jahr 2019 startete Network Rail das Programm „Intelligente Infrastruktur (II)“, um Daten in intelligente Informationen umzuwandeln, die Personen- und Frachtkunden effektiv verbesserte Dienste bieten können.

Durch die Erfassung und Nutzung genauer Daten zu den Anlagen von Network Rail im gesamten 20.000-Meilen-Netzwerk verlagert II die Arbeit von traditionellen Planungs- und Wartungsplänen auf einen proaktiven „Vorhersage- und Vorbeugungs“-Ansatz. Dadurch können Teams sehen, wo sich Assets befinden, wie sie sich verhalten, wie sie sich verschlechtern und wann sie ausfallen.

Das Programm verwendet von seinen Sensoren erfasste Daten, hochauflösende Luftbilder und 3D-LiDAR, Aufnahmen von Inspektionszügen, Informationen von Zugbetreibern (Privatunternehmen betreiben die Personenzüge in Großbritannien), zusätzliche Videos von Drohnen und Hubschraubern und andere Quellen . Von Workstreams auf der Cloud-Plattform von Network Rail konsolidierte Daten werden in die Azure Cloud von Microsoft hochgeladen, wo KI-Algorithmen die Informationen in umsetzbare vorausschauende Wartungspläne umwandeln.

Die erste Version von Insight ging vor sechs Monaten in den Pilotbetrieb. Es enthält Gleis- und Signalisierungsfunktionen. Beispielsweise gleicht das Tool Run-on-Run-Streckendaten (eine digitale Darstellung des Streckenzustands) ab, die im Laufe der Zeit erfasst wurden, und warnt Wartungsteams, wenn Fehler wahrscheinlich auftreten – dies kann 28 Tage, 90 Tage oder sogar noch länger vorher sein Reparatur erforderlich.

KI wird den Menschen nicht bald ersetzen

„Eine letzte Sache, die erwähnt werden muss, ist, dass viele Leute davon sprechen, Menschen zu ersetzen“, sagt Kotsis, „und wie KI Menschen ersetzen könnte. Irgendwann in der Zukunft denke ich, dass es sich lohnt, die Debatte zu führen. Aber ich glaube nicht, dass wir an einem Punkt angelangt sind, an dem wir uns um diesen Moment zu viele Sorgen machen müssen.“