Los retrasos en los trenes podrían ser cosa del pasado, gracias a un sistema que predice cuándo forma parte de una vía de tren, Es probable que fallen los equipos de señalización u otros dispositivos de una estación. Lo hace mediante el uso de miles de sensores y modelado 3D que aprovecha los macrodatos.

El sistema, actualmente en desarrollo, También permitirá a los ingenieros usar la realidad aumentada (AR) a través de un teléfono inteligente o una pantalla montada en la cabeza (HMD) para localizar componentes defectuosos o fallas en la estructura y leer las instrucciones en pantalla en tiempo real para ayudarlos con las reparaciones.

El proyecto es una colaboración que involucra a la Universidad del Oeste de Inglaterra (UWE Bristol), la empresa de soluciones de ingeniería inteligente Costain y la puesta en marcha de tecnología de ingeniería Enable My Team (EMT), que es el líder del proyecto.

Una red de sensores de Internet de las cosas (IoT) se instalará inicialmente en 2019 en la estación London Bridge. que se utilizará como sitio de prueba. Los sensores recopilarán datos sobre pistas e instalaciones de la estación, como sistemas de ventilación, barreras o iluminación antes de enviarlo a un software llamado i-RAMP (Plataforma habilitada para IoT para monitoreo de activos ferroviarios y mantenimiento predictivo).

Luego, el sistema utilizará técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para analizar los datos y predecir cuándo es probable que ocurra una falla y resaltará los puntos de estrés o fallas de componentes en un modelo virtual 3-D de la estación y las pistas.

Está previsto que finalice en abril de 2020. después de lo cual se probará con clientes seleccionados durante un máximo de nueve meses. Se ha contactado con otras cinco estaciones de tren en el Reino Unido para que sirvan como sitios de prueba para la tecnología. El despliegue del esquema está previsto para 2021.

Profesor Lukumon Oyedele, Vicecanciller adjunto, Innovación digital y empresa, quien es el investigador principal del proyecto en UWE Bristol, dijo:"Todos los días en el Reino Unido, la producción se ve afectada negativamente por los cientos de horas perdidas por retrasos en los trenes, a menudo causado por cajas de señales defectuosas o pistas rotas.

El sistema permitirá a las empresas solucionar un problema incluso antes de que se convierta en uno, y en un momento en que los desplazamientos no se interrumpen, todo gracias a los sensores de IoT en la estación y en la pista ".

Los sensores de IoT pueden transmitir una gran variedad de datos, incluida la vibración, tensión o presión sobre una estructura, humedad o temperatura. El uso de varios de estos componentes permitirá a las compañías ferroviarias y a los administradores de las estaciones monitorear muchas partes de una red de trenes al mismo tiempo.

Sandeep Jain, quien es fundador y director ejecutivo de Enable My Team (EMT), dijo:"i-RAMP podría aportar fiabilidad a los 1.700 millones de viajes anuales de pasajeros en el ferrocarril del Reino Unido, aumentando la productividad en todo el país. Con el aprendizaje automático y el procesamiento de big data podemos predecir la vegetación problemática, estructuras dañadas y señales defectuosas, permitiendo que las reparaciones se implementen antes de que surjan problemas ".

El sistema también permitirá a los ingenieros utilizar la tecnología de realidad aumentada (AR) que les ofrece información sobre la ubicación de los componentes defectuosos y proporciona orientación sobre cómo solucionarlos. Además de orientarlos hacia el lugar exacto donde radica el problema, También les proporcionará instrucciones en tiempo real y les advertirá de los peligros al realizar las reparaciones.

El profesor Oyedele dijo:"Al usar auriculares o usar sus teléfonos móviles, los ingenieros pueden ver instrucciones superpuestas en la junta o circuito eléctrico que están reparando o reemplazando. Por ejemplo, puede dar información o advertencias sobre la presencia de alto voltaje en una sección de un panel de control, o cómo desmontar un circuito eléctrico en una caja de señales de forma segura ".