El acuerdo, de ocho años de duración y valorado en unos 90 millones de euros, permitirá a Alstom prestar un servicio continuo de mantenimiento desde el depósito de Laira (Plymouth) de la Great Western Railway (GWR). El contrato cubrirá más de 15 puestos, entre ingenieros, planificadores de material y administradores, así como muchos más en la cadena de suministro de Alstom.
Los 26 trenes de la clase 175, propiedad de Angel Trains, operarán principalmente en rutas regionales clave, incluidos los servicios entre Exeter St Davids, Penzance, Barnstaple y Okehampton.
"Estamos encantados de colaborar con Great Western Railway y Angel Trains para volver a poner en servicio la flota de la Clase 175. Gracias a nuestra amplia experiencia como fabricante original y encargado del mantenimiento de estos trenes desde hace muchos años, estamos bien situados para garantizar su reintroducción sin problemas y su continua fiabilidad", declaró Peter Broadley, Director de Desarrollo de Negocio de Alstom.
Las unidades múltiples diésel (DMU) de la clase 175 fueron construidas por Alstom en Birmingham entre 1999 y 2001. Transport for Wales los explotó hasta 2024, pero GWR firmó el contrato de arrendamiento de la flota en marzo de este año.
"Estamos muy satisfechos de haber llegado a un acuerdo con Alstom para apoyar esta importante inversión en nuestra flota de trenes. Los Clase 175 son una adición bienvenida a la flota de GWR y proporcionarán un impulso tangible a medida que tratamos de rejuvenecer nuestros servicios regionales y suburbanos", dijo Simon Green, Director de Ingeniería de Great Western Railway.
Los trenes de la clase 175 son también la primera flota de la GWR que utiliza la solución digital HealthHub de Alstom para el mantenimiento predictivo y basado en el estado, que analiza y muestra todos los datos captados por el tren. Cada 30 segundos, un tren envía datos sobre más de 200 parámetros, incluida su velocidad, la temperatura en el interior de los vagones y sus coordenadas GPS. De este modo, se realiza un seguimiento en tiempo real que alerta al equipo si algo va mal en el tren, lo que ayuda a prevenir incidentes antes de que afecten a los servicios de pasajeros.
