DB Cargo ha implantado un sistema de previsión de piezas de repuesto basado en inteligencia artificial para sus locomotoras diésel de la clase 77 en DB Cargo Railport Darmstadt.
El sistema integra datos sobre el kilometraje, los intervalos de mantenimiento y el contexto del taller con los patrones de consumo anteriores para mejorar las previsiones de demanda.
DB Cargo opera alrededor de 60 locomotoras diésel de la clase 77 en rutas no electrificadas. Fabricadas en Canadá, estas locomotoras requieren piezas de repuesto cuyos plazos de entrega pueden ser de varias semanas o meses, y en algunos casos los plazos son considerablemente más largos. Según DB Cargo, los métodos convencionales de previsión han resultado menos eficaces debido a la demanda irregular de determinadas piezas.
Un ejemplo es la bomba de aceite para la Clase 77. El método de previsión anterior no indicaba ninguna demanda, mientras que el modelo de IA predijo cinco unidades; el consumo real alcanzó las seis. Dado que los plazos de entrega son de unos 500 días, la precisión de la previsión afecta directamente a la disponibilidad de las locomotoras.
Además del modelo de IA, DB Cargo revisó su herramienta de planificación existente basada en Excel. Se realizaron pruebas sistemáticas de los parámetros para equilibrar los tiempos de espera con los niveles de existencias. Se definieron conjuntos de parámetros distintos para los diferentes tipos de vehículos, con el fin de adaptar la planificación a perfiles operativos específicos.
DB Cargo informa de que la nueva metodología y la herramienta de planificación actualizada se implementaron en pocos meses y ahora se aplican a la planificación de piezas de repuesto para la flota de la Clase 77.
