(09/06/2023)  

Este módulo predictivo se basa en la aplicación algoritmos para predecir el pandeo y las consecuencias asociadas a la deformación de las vías o fallos estructurales como consecuencia factores como la temperatura, entre otros. Para el desarrollo de esta herramienta se combinan datos meteorológicos, de geometría de la vía y un histórico de mantenimiento para identificar los puntos de riesgo y los momentos críticos en los que el riesgo de que ocurra un pandeo supera los límites pre-calculados dentro de un horizonte temporal de siete  o diez días.

Con las predicciones atmosféricas se estima la temperatura del carril, que se considera uno de los factores cruciales en el origen del pandeo. A partir de la relación entre la temperatura y el comportamiento estructural de la vía, el algoritmo analiza datos en tiempo real y genera predicciones detalladas. Estos pronósticos proporcionar a los operadores de la infraestructura la posibilidad de tomar medidas preventivas y de mantenimiento en los lugares y momentos adecuados. De esta forma se evitan posibles incidentes, se mejora la eficiencia del sistema y se aumentar disponibilidad de la explotación de las vías.

Beneficios

El objetivo de la implementación de este módulo predictivo es introducir nuevas herramientas para mantenimiento más eficiente y preciso de la infraestructura. Entre los beneficios que aporta se incluyen la mejora de la seguridad, la optimización de los recursos, la planificación de limitaciones de velocidad y la aportación de información para tomar medidas correctivas y preventivas.

Módulo predictivo

Este proyecto es una ampliación del contrato firmado entre ETS y Main Rail ambas partes para la implantación de una plataforma, que gestiona el mantenimiento de la infraestructura y el análisis de datos de auscultación de vía del operador vasco. Se trata de un módulo predictivo que se validó en el verano de 2022 en una primera implantación en la red ferroviaria de Mallorca.