Partium, como proveedor líder de búsqueda de piezas mediante IA, está a la vanguardia de esta revolución, ofreciendo soluciones innovadoras impulsadas por IA y adaptadas para agilizar los procesos de mantenimiento de trenes, ayudando a los clientes a encontrar piezas más rápidamente y a optimizar la calidad de los datos.
El papel de la IA en el mantenimiento de trenes
La inteligencia artificial ha cambiado las reglas del juego en el sector ferroviario, ofreciendo funciones de mantenimiento predictivo que permiten a los operadores detectar posibles fallos antes de que provoquen averías. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos recogidos por sensores integrados en trenes, vías e infraestructuras. Estos algoritmos pueden predecir el estado de salud de los componentes, identificar patrones indicativos de fallos potenciales y recomendar acciones de mantenimiento proactivas.
Pero eso no es todo. La IA también ha tenido un impacto significativo en el proceso de búsqueda de piezas. Los algoritmos basados en IA permiten a los usuarios buscar con una imagen, texto -incluso en otro idioma-, descripciones, números... y también mejoran la precisión y la eficacia de la búsqueda al comprender las consultas en lenguaje natural. La IA también puede enriquecer los datos de las piezas y añadirles información relevante, como información sobre la gestión del ciclo de vida y la vida útil, notas de reparación, información sobre seguridad, etc. Todo ello permite encontrar piezas y componentes más rápidamente y volver a poner en marcha los trenes en un abrir y cerrar de ojos.
Contribución de Partium al mantenimiento de trenes basado en IA
Partium, aprovechando su experiencia en IA y tecnología ferroviaria, ha desarrollado una solución de vanguardia para responder a las necesidades específicas del mantenimiento de trenes. Partium ayuda a los equipos de mantenimiento a encontrar y localizar piezas más rápidamente. Identificar correctamente las piezas de repuesto y los componentes y buscar repuestos en el almacén suele costar un tiempo valioso, especialmente durante el mantenimiento no programado, e incluso puede mantener ocupados a varios mecánicos. Con Partium pueden encontrar la pieza correcta en un instante, lo que supone una gran diferencia en la disponibilidad y fiabilidad de los activos.
Deutsche Bahn (Ferrocarriles Alemanes) y ÖBB (Ferrocarriles Austriacos) son valiosos clientes de Partium.
Deutsche Bahn (Ferrocarriles alemanes) y Partium
DB buscaba una solución digital y móvil para encontrar y localizar piezas de recambio y componentes más rápidamente. El objetivo principal era reducir el tiempo medio de búsqueda por pieza de unos 15-20 minutos.
Todo empezó con el proyecto para DB Fernverkehr (larga distancia). Debido al enorme éxito y a la adopción por parte de los usuarios, DB Cargo, DB Regio (trenes de cercanías), DB Fahrzeuginstandhaltung (mantenimiento de flotas) y el parque de máquinas de DB Netz (redes) se unieron rápidamente. Partium es ahora la tecnología estándar de búsqueda de piezas en prácticamente todos los entornos de reparación y mantenimiento de Deutsche Bahn.
ÖBB (Ferrocarriles Austriacos) y Partium
Para trabajar de forma más eficiente y ampliar el área de servicio, ÖBB estaba invirtiendo más en tecnologías de futuro como la digitalización y la automatización. Buscaban una solución que permitiera a todos los empleados identificar y encontrar las piezas de repuesto, incluido el número de pieza correcto. ÖBB llegó a Partium por recomendación de Deutsche Bahn.
Además de encontrar piezas más rápida y fácilmente, ÖBB se beneficia de Partium de diferentes maneras, por ejemplo:
- Incorporación más rápida de nuevos empleados
- Gestión del conocimiento
- Aceleración general de los procesos relacionados con la adquisición/almacenamiento y mantenimiento de piezas internas.
Ventajas de la IA en el mantenimiento de trenes
La IA en el mantenimiento de trenes puede ayudar a acelerar los procesos de búsqueda de piezas, liberando de trabajo a los expertos y capacitando a los (nuevos) empleados. En general, la aceleración de los procesos de mantenimiento se traduce en una mayor eficiencia y ahorro de costes.
Al optimizar los procesos de mantenimiento y evitar los tiempos de inactividad imprevistos, la IA reduce los costes operativos de los operadores ferroviarios, lo que supone un importante ahorro a largo plazo. Además, la identificación proactiva y rápida de posibles fallos contribuye a un entorno ferroviario más seguro, minimizando los riesgos para los pasajeros y el personal.
El uso de la IA en el mantenimiento de trenes representa un paso fundamental hacia un sistema ferroviario más eficiente, seguro y fiable. A medida que la tecnología siga evolucionando, la sinergia entre la IA y el mantenimiento de trenes desempeñará un papel crucial en la configuración del futuro del transporte ferroviario en todo el mundo.
En este breve vídeo puede ver cómo Partium cambia la forma de buscar piezas:
