Как в ПГК учатся делать точные прогнозные рекомендации по своевременной отправке вагонов в ремонтные депо.
В июле мы писали о старте проекта «Цифровой вагон». Он позволяет выстраивать предиктивную аналитику на основании данных о состоянии колесных пар. Меня зовут Надежда Костякова, я лидер команды разработки проекта в ПГК и расскажу, как он развивается, а также о проблемах, с которыми мы столкнулись в процессе, и способах их решения.
Как мы пришли к предиктивной аналитике
Напомню, что главное для оператора предоставить клиенту исправные качественные вагоны под погрузку вовремя и в нужном количестве. Контроль технического состояния вагонов – задача комплексная, за нее ответственно большое подразделение в составе компании – департамент эксплуатации подвижного состава. Его специалисты основную часть своих решений по ремонту принимают на основании натурного осмотра. Если выявлена неисправность, то вагон отправляется в ремонт.
Когда по инициативе РЖД на сети начали массово устанавливать датчики, которые измеряют технические показатели колесных пар вагонов, мы разработали модуль — ИС КТИ (контрольно-технические измерения). Он позволяет нам анализировать информацию о толщине гребня и обода колесной пары. Это ключевые показатели, с помощью которых определяют техническое состояние колесных пар и принимают решение о том, куда вагон отправится – к клиенту или в депо на ремонт.
Система уже успешно функционирует, наша команда улучшает ее – ищет пути повышения качества и количества данных, а также разрабатывает новые возможности анализа. Например, бизнес-эксперты обратили внимание, что с помощью ИС КТИ можно не только смотреть на последнее актуальное состояние вагона, но и прогнозировать его состояние в будущем.
