Spoor, rails, treinenloop, foto: Martin Uitvlugt

Erkenning voor gebruik big data bij voorspellen storingen spoor

Dankzij de verbeterde technieken om big data te kunnen analyseren slaagt Strukton Rail er steeds beter in om storingen en problemen op het spoor te detecteren voordat ze zich ook echt voordoen en zo de beschikbaarheid van het spoor te verhogen. Dat die inspanningen ook buiten Nederland onderkend worden bewijst een recent onderzoek van het Britse bureau Ricardo Energy and Environment.

Het gaat om een onderzoek naar de opbrengsten van big data in slimme steden, in het bijzonder in de transportsector. De werkwijze van Strukton Rail wordt genoemd als voorbeeld van hoe big data succesvol gebruikt kunnen worden om het spooronderhoud te verbeteren. Voor asset manager Arjen van Leuven, die verantwoordelijk is voor onderhoudsengineering, innovatie en onderzoek bij Strukton Rail, was die vermelding een mooie verrassing. “Ons streven is om voorop te lopen. We steken veel tijd en energie in het digitaliseren van onderhoud.”

Waarschuwing

Eind jaren negentig is het bedrijf al begonnen met het monitoren van wissels. Die gegevens werden vastgelegd in POSS (Preventief Onderhoud- en Storingsdiagnosesysteem Strukton). Het vormt nog steeds de basis van de planning van conditiemonitoring, maar dan in een inmiddels verbeterde versie. Destijds was het vooral een waarschuwingssysteem. Als een wissel meer stroom verbruikte dan normaal of ander ongebruikelijk gedrag vertoonde, ging er een alarm uit. “Dat is een eenvoudige manier. Je zit dan net voor een storing”, legt Van Leuven uit. Zo’n alarmmelding was reden om direct een monteur op pad te sturen voor vervanging of reparatie omdat de kans groot was dat het wissel op korte termijn problemen zou veroorzaken.

Voor de planning van het onderhoud was POSS in het begin nog niet echt bruikbaar. Dat veranderde zo’n tweeënhalf jaar geleden met de komst van verbeterde technieken voor het analyseren van big data. “Het voordeel was dat wij toen al heel veel data in ons systeem hadden. We zijn toen gaan kijken of we konden leren van de historische data die we hadden opgebouwd. De vraag was of we eerder storingen konden waarnemen, zodat we ze mee konden nemen in het reguliere onderhoud”, vertelt Van Leuven.

Algoritmes

Strukton ontwikkelde en testte verschillende soorten algoritmes, die allemaal gebruik maken van data uit het POSS-systeem. Met die algoritmes kunnen conditieveranderingen in wissels en afwijkend gedrag gedetecteerd worden met als doel om te voorspellen of ze tot storingen zullen leiden. Van Leuven: “Niet elke conditieverandering leidt tot een storing en omgekeerd valt ook niet elke storing te voorkomen. Je moet dus uitkijken dat je niet te veel onderhoud plant.” Inmiddels blijken de algoritmes goed te werken en worden ze toegepast op ruim 400 wissels. Dat aantal wordt geleidelijk uitgebreid naar alle kritieke wissels die Strukton in beheer heeft.

Het bewaken van de uitkomsten van de algoritmes gebeurt 24 uur per dag in het controlecentrum dat Strukton sinds begin dit jaar heeft ingericht door een team dat bestaat uit een storingscoördinator, engineers en wiskundigen. Nu beoordeelt een engineer nog of er kans bestaat op een storing. Is dat het geval, dan gaat er een werkorder naar een onderhoudsploeg. “Dat kan in het reguliere onderhoud gepland worden. Dat is de winst”, aldus Van Leuven. De monteurs koppelen hun bevindingen ter plekke terug aan de engineers. Dat is waardevolle informatie. “Daarmee kunnen we onze foutenbibliotheek automatiseren.”

Minder uitrukken

De opbrengsten van de nieuwe toepassingen om problemen zo veel mogelijk voor te kunnen zijn, zijn inmiddels al duidelijk merkbaar. Monteurs hoeven minder vaak uit te rukken voor plotselinge storingen of voor loos alarm. Dat scheelt zowel in de bezetting als in de overlast. “We hoeven minder mensen in te plannen en minder vaak wissels buiten dienst te stellen”, stelt Van Leuven.

Nu gebruikt Strukton de nieuwe detectietools alleen nog op het Nederlandse spoor. Vanaf 2018 gaat Strukton de technieken ook toepassen bij het spooronderhoud in Zweden. Uiteindelijk is het de bedoeling om dat te doen in alle landen waar Strukton Rail actief is in spooronderhoud. Als de nieuwe detectietools volledig uitontwikkeld zijn, worden ze opgenomen in het POSS-systeem en dan kunnen ook de spoorbeheerders in binnen- en buitenland die het systeem gebruiken er hun voordeel mee doen.

Lees ook:

‘Combinatie data uit meerdere spoorsystemen waardevol’

Auteur: Marieke van Gompel

Marieke van Gompel is de vaste journalist van SpoorPro en hoofdredacteur van de vakwebsites van ProMedia Group.

Reageer ook

Nog maximaal tekens

Log in via een van de volgende social media partners om je reactie achter te laten.