Daydreams: Intelligenza Artificiale e Blockchain per la manutenzione in ambito ferroviario
Come integrare e usare l’intelligenza artificiale e a supporto della manutenzione predittiva e prescrittiva dell’infrastruttura ferroviaria
Il progetto Daydreams nasce in un contesto europeo con lo scopo di integrare e usare l’intelligenza artificiale a supporto della manutenzione predittiva e prescrittiva dell’infrastruttura ferroviaria, nel contesto dei cosiddetti Intelligent Asset Management System (IAMS). Il progetto, della durata di tre anni e co-finanziato dalla Commissione Europea nell’ambito del programma H2020 Shift2Rail, vede Cefriel coinvolto nella realizzazione di una soluzione a supporto dell’integrazione dei componenti dello IAMS, sviluppato in collaborazione con i partner del consorzio.
Aziende del settore della gestione di infrastrutture ferroviarie
Ilaria Baroni
Bisogno
Cambiare approccio nella manutenzione da preventivo-predittivo a prescrittivo;
Migliorare il processo decisionale degli operatori, tenendo conto di tutte le possibili implicazioni (anche contrastanti);
Rafforzare il ruolo della persona nel processo di manutenzione, progettando e sviluppando interfacce avanzate, per consentire processi decisionali supportati dalle informazioni.
Soluzione
Il framework realizzato da Cefriel consente l’analisi predittiva dei guasti e l’ottimizzazione della manutenzione pianificata in ambito ferroviario, abilitando la condivisione e il riuso di dati, software e altri artefatti digitali, la riproducibilità dei processi e la creazione di un ambiente sicuro dove diversi stakeholder coinvolti nella manutenzione possono collaborare.
Cefriel ha sviluppato un catalogo di artefatti digitali basato su KCONG, con un ambiente di esecuzione integrato e una soluzione di tracciabilità dei processi basata su infrastruttura blockchain.
Impatto
Creazione facilitata dei piani di manutenzione
Grazie a Daydreams la manutenzione degli asset ferroviari può non solo essere predetta, ma anche pianificata dando la possibilità di creare e condividere in modo semplice piani di manutenzione
Soluzione applicata su 3 scenari
La soluzione di Cefriel ha consentito l’integrazione in 3 casi d’uso realistici di Hitachi, RFI, e STIMIO. Gli stakeholder hanno sperimentato e valutato positivamente la soluzione proposta
Pubblicazione dei risultati scientifici
Cefriel ha presentato il paper “Enhancing Reproducibility and Trustability in Intelligent Asset Maintenace Systems for the Railway Domain" al DaMaLOS Workshop durante l'Extended Semantic Web Conference 2023
Condivisione degli artefatti digitali in un catalogo
È stato realizzato un catalogo degli artefatti digitali con lo scopo di abilitare e testare la soluzione: 18 set di dati, 8 componenti software e 18 modelli di Machine Learning
Il progetto da vicino
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