Компания Pecovasa, дочернее предприятие группы Renfe, специализирующееся на логистике железнодорожного транспорта, запустила цифровую систему, позволяющую в режиме реального времени определять геолокацию и отслеживать парк вагонов для перевозки автомобилей. Эта инициатива была частично профинансирована за счет средств фонда ЕС Next Generation в размере 180 000 евро.
350 вагонов, оснащенных устройствами IoT
Новая система установлена более чем на 350 вагонах и рассчитана на ежемесячные операции с участием более 25 000 автомобилей. Оснащенные датчиками вагоны теперь передают в реальном времени координаты GPS, а также такие экологические и технические показатели, как температура, влажность и ускорение. Частота передачи данных и другие настройки могут быть настроены удаленно.
Решение также обеспечивает геолокацию вагонов в пределах терминалов, что позволяет более точно управлять дворами. Отслеживание пройденного пути помогает улучшить контроль за соблюдением графиков технического обслуживания и обеспечивает вмешательство на основе состояния. Датчики системы обеспечивают немедленную обратную связь в случаях ненормальной работы или повторяющихся проблем.
Применение для управления клиентами и операциями
Сопутствующее приложение, разработанное компанией Pecovasa, предоставляет доступ к данным отслеживания и истории маршрута. Пользователи могут просматривать детали поездки, состояние вагона и пункты погрузки/разгрузки. Функции поиска по номеру шасси позволяют клиентам идентифицировать свои грузы и проверять их текущее местоположение во время транспортировки.
Приложение также интегрируется с операционными системами, предоставляя сотрудникам отдела логистики данные в режиме реального времени для координации движения и управления исключениями.
ИИ используется для прогнозирования
Собранные системой данные анализируются с помощью алгоритмов на основе искусственного интеллекта. Это позволяет выявлять детали, подверженные механическим нагрузкам или аномальным вибрациям, и способствует предиктивной диагностике. Система также может применяться для моделирования процессов, анализа сценариев и долгосрочной оптимизации парка техники.
