Científicos de la Universidad Estatal de Transporte Ferroviario de los Urales (UrGUPS) y especialistas del holding Sinara – Transport Machines (STM) desarrollarán un sistema de diagnóstico de material rodante basado en inteligencia artificial (IA).
El complejo inteligente analizará el estado de las locomotoras y los componentes individuales en tiempo real. El sistema tendrá en cuenta los datos sobre la operación del material rodante y la información sobre las reparaciones realizadas anteriormente. La información será proporcionada por STM-Service (parte de STM).
Los datos recopilados permitirán a los especialistas formar un pronóstico objetivo: tomar medidas preventivas, determinar con precisión la necesidad de reparación y optimizar su cronograma.
Se planea desarrollar y probar el algoritmo antes de finales de 2026. En la primera etapa, se creará un sistema de diagnóstico para la locomotora eléctrica de carga de dos secciones 2ES10 "Granit". El próximo año, se escalará a otras locomotoras.
Leer más sobre este tema:
- El Grupo "Sinara" aumentó la fiabilidad de las locomotoras nacionales en un 7% en 2025
- Los primeros "inteligentes" 3ES5K "Ermak" salieron a la línea con un sistema de alerta temprana de averías