La Rail Safety and Standards Board (RSSB) ha lanzado una herramienta basada en inteligencia artificial para ayudar a los operadores de transporte de mercancías por ferrocarril a gestionar el mantenimiento de los ejes de manera más eficaz, reduciendo el riesgo de descarrilamiento y las costosas interrupciones. La herramienta WIST (Wheelset Intervention Support Tool) utiliza análisis predictivos para identificar posibles problemas en los ejes antes de que se agraven. Proporciona un enfoque proactivo de la seguridad y el mantenimiento.
En la actualidad, unos 100 trenes de mercancías se ponen fuera de servicio cada año para el mantenimiento urgente de los vagones, a menudo relacionado con el mal estado de los ejes de las ruedas. Estos defectos no sólo aumentan el desgaste de las vías, sino que también disparan los costes de reparación de la infraestructura. Mediante el análisis de los datos de los detectores de carga de impacto de las ruedas y otras fuentes para controlar la degradación de los ejes en tiempo real, la herramienta de RSSB pretende mitigar estos problemas.
Entre las principales ventajas de la WIST figuran:
- Mayor seguridad: La detección precoz de fallos en los ejes reduce los riesgos de daños en la infraestructura ferroviaria y los posibles incidentes de seguridad.
- Eficiencia operativa: Los programas de mantenimiento optimizados minimizan el tiempo de inactividad y mejoran la fiabilidad del servicio.
- Ahorro de costes: El mantenimiento proactivo disminuye el coste total del ciclo de vida de los ejes y reduce el coste de las reparaciones de emergencia.
Para perfeccionar la herramienta a partir de los comentarios de los usuarios, RSSB ha puesto en marcha un programa piloto con operadores de transporte de mercancías seleccionados. La versión completa, que ofrece al sector una nueva forma de abordar los problemas de mantenimiento de los vagones de mercancías, está prevista para el año que viene.
