지능형 유지보수 우선 순위로 철도 중단 감소
산업 부문: 교통
비즈니스 기능: 유지보수 및 신뢰성
주요 화물 철도업체는 포인트 결함을 줄이기 위해 서비스 중단을 크게 줄이고자 했습니다.
팔란티어 Foundry를 사용하면, 철도 유지보수 팀은 모든 시스템에서 철도 구성 요소에 대한 통합된 보기를 통해 중단을 줄였습니다. Foundry의 운영 애플리케이션에서 다음 액션을 취했습니다:
- 고위험 포인트에 대한 유지보수 작업 우선 순위 설정
- 역사적인 지출이 아닌 필요에 따른 자본 계획 설계
- 이전 유지보수 활동에 기반한 유지보수 크루의 교육 향상
도전
주요 화물 철도업체는 포인트 구성 요소의 반복적인 결함으로 인해 중대한 서비스 중단을 겪고 있었습니다. 그러나 50k+의 포인트가 있어 전체 네트워크에서 문제를 효과적으로 해결하는 데 어려움이 있었습니다.
해결책
- 통합된 온톨로지 -- Foundry는 엔지니어링 및 교통 시스템에서, 그리고 텔레메트리가 장착된 철도 차량에서 기하학적 및 발라스트 품질 측정과 같은 IOT 장치에서 포인트와 관련된 모든 정보를 결합합니다. 시스템은 포인트 유지보수 결정 및 과거 결함 분석에 대한 전체 컨텍스트를 제공합니다.
- 포인트 위험 모니터링 -- Foundry는 Track Engineering Analysts가 온톨로지에서 지표를 활용하여 포인트 결함에 대한 휴리스틱 기반 위험 모델을 빌드하고 관리하도록 허용하는 포인트 및 클릭 인터페이스를 제공합니다.
- 통합 자본 계획 -- Foundry는 자본 계획 과정과 포인트의 통합 뷰를 연결하여 가장 필요한 곳에 투자를 유도합니다. 강력한 시나리오 분석은 시간과 예산 제약 조건을 고려하여 수리와 교체 사이를 최적화하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 품질 개선 과정 -- 프로그래마틱 피드백 루프는 수동 입력에서 데이터 품질 문제를 표면화하고 수정합니다. 철도 ERP 시스템과의 통합을 통해 철도 유지보수 크루가 빠르게 수정 사항을 제출할 수 있습니다.
사용자 및 이해 관계자
- Track Engineering 분석가
- 유지보수 크루
영향
- 모든 지역에서 데이터 기반 유지보수 과정을 구현하는 데 6개월 미만 소요.
- 결함의 상당한 비율이 미리 고위험으로 플래그가 지정된 포인트에서 발생했습니다.
- 이러한 포인트는 분류되었으며, 고위험으로 식별된 포인트는 검사, 수리 및 교체를 우선적으로 처리하였습니다.
유사한 유즈케이스 구현
이 유즈케이스는 다음 패턴을 구현합니다. 아래 링크를 따라 특정 패턴에 대해 더 많이 읽고 Foundry 내에서 어떻게 구현되는지 알아보세요.
- 운영 프로세스 조정 (다른 8개의 유즈케이스에 사용됨)
- 자원 할당 및 최적화 (다른 3개의 유즈케이스에 사용됨)
이 유즈케이스에 대해 더 많은 정보가 필요하십니까? 유사한 것을 구현하고 싶으십니까? 팔란티어로 시작하세요.