Na stacji rozrządowej Monachium Północ przewoźnik DB Cargo testuje w obsłudze wagonów kamery najazdowe, mikrofony i sztuczną inteligencję. Celem jest zwiększenie wydajności i wsparcie dla rewidentów taboru.
Diagnostyka i naprawa wagonów jest podstawowym zadaniem w kolejowym transporcie towarowym. Przeprowadza się ją m.in. po załadunku lub rozładunku wagonów towarowych. Aby usprawnić te procesy, DB Cargo testuje wykorzystanie kamer najazdowych, mikrofonów i sztucznej inteligencji (AI).
Testowany system na stacji rozrządowej Monachium Północ zapewnia pełny widok wagonu towarowego – z góry, z boku, a teraz także z dołu. Dzięki kamerom diagnoza potencjalnych usterek będzie w przyszłości szybsza i dokładniejsza.
Obiektywy kamer rejestrują przejeżdżające wagony z wielu stron. Obecnie zastosowano także kamery najazdowe, które dodatkowo zapewniają widok z dołu. System składa się w sumie z pięciu modułów kamer rejestrujących osie, połączenia hamulcowe i komponenty pod wagonem. Jednocześnie wykonywane są nagrania dźwiękowe, aby móc wykryć usterki kół lub inne nieprawidłowości.
– Aktualnie możemy całkowicie cyfrowo rejestrować wagony towarowe ze wszystkich stron – wyjaśnia założenia testów Vitali Ryazantsev-Frey, kierownik projektu Digital Diagnostics Freight Wagon (AsaG) w DB Cargo. – Dodatkowa perspektywa daje nam kompleksowe informacje na temat stanu wagonu. W przyszłości chcemy mieć 360-stopniowy widok wagonów towarowych – dodaje.
Dane uzyskane z kamer są łączone ze sobą podczas testów i oceniane przy użyciu modeli sztucznej inteligencji. Celem tego systemu jest zapewnienie wczesnego, opartego na danych wsparcia technicznej obsługi wagonów – przed wystąpieniem widocznych uszkodzeń lub opóźnień operacyjnych.
Projekt AsaG (Automated damage detection on fracht cargo cargos) realizowany jest wspólnie przez DB Cargo, DB Systel, CoDiVe, DB InfraGO oraz Uniwersytet w Wuppertalu. Jest dofinansowany przez Niemieckie Centrum Badań nad Transportem Kolejowym (DZSF) w ramach programu Przyszłość kolejowego transportu towarowego.
