インテリジェントな保守優先順位付けによる鉄道の運行障害の削減

業界セクター：交通

ビジネス機能：保守と信頼性

主要な貨物鉄道会社は、ポイント故障の削減により、大量のサービス運行障害を削減したいと考えていました。

Foundryを使用すると、線路保守チームは、すべてのシステムでの線路部品の統合ビューとFoundryの運用アプリケーションでのアクションを通じて、運行障害を削減しました。

• ハイリスクなポイントへの保守作業の優先順位付け
• 歴史的な支出ではなく、ニーズに基づいたキャピタルプランの設計
• 過去の保守活動に基づいた保守クルーのトレーニングの改善

チャレンジ

主要な貨物鉄道は、ポイント部品の繰り返し故障により、大幅なサービス運行障害を経験していました。しかし、50k+のポイントを持つ彼らは、全ネットワークにわたる問題に効果的に対処することが難しかったです。

ソリューション

• オントロジーの統合 -- Foundryは、エンジニアリングと輸送システムからのポイントに関連するすべての情報を統合し、テレメトリー装備のレールカーからの幾何学的及びバラスト品質測定のようなIOTデバイスからの情報も統合します。このシステムは、ポイントの保守決定と過去の故障の分析のための完全なコンテキストを提供します。
• ポイントリスク監視 -- Foundryは、Track Engineering Analystsに、ポイントアンドクリックのインターフェースでオントロジーからのメトリクスを利用してポイントの故障に対するヒューリスティックベースのリスクモデルを構築し、管理することを可能にします。
• 統合キャピタルプランニング -- Foundryは、キャピタルプランニングプロセスをポイントの統一ビューと連携させ、最も必要とされる場所への投資を促進します。強力なシナリオ分析は、組織がタイムラインと予算制約を考慮した修理と交換の最適化を支援します。
• データ品質強化プロセス -- プログラム的なフィードバックループが手動入力からのデータ品質問題を浮かび上がらせ、修正します。線路保守クルーが迅速に訂正を提出できるように、鉄道のERPシステムへの統合が可能になります。

ユーザーとステークホルダー

• トラックエンジニアリングアナリスト
• 保守クルー

影響

• 全地域でのデータ駆動型保守プロセスの実装にかかる時間は6ヶ月未満。
• 故障の大部分が、予防的にハイリスクとフラグ付けされたポイントで発生しました。
• これらのポイントはトリアージされ、ハイリスクと判断されたものは、点検、修理、交換の優先順位付けが行われました。

類似のユースケースの実装

このユースケースは、以下のパターンを実装しています。特定のパターンについて詳しく知りたい場合や、Foundry内での実装方法を学びたい場合は、以下のリンクをご覧ください。

• 運用プロセスの調整 (他の8つのユースケースで使用)
• リソースの割り当てと最適化 (他の3つのユースケースで使用)

このユースケースについてさらに情報が必要ですか？ 何か似たようなことを実装したいとお考えですか？ Palantirで始めてみましょう。