De acordo com pt.wedoany.com-A DB Cargo planeja implantar um sistema de manutenção preditiva que utiliza algoritmos inteligentes para processar dados de diagnóstico, com o objetivo de otimizar a disponibilidade da frota de locomotivas. Este ecossistema ferroviário digital aplica tecnologia de monitoramento em tempo real ao setor de carga, para detectar a degradação de componentes e planejar automaticamente as operações de oficina.
A DB Cargo adota um aplicativo integrado chamado SherLok, que consolida e processa dados telemétricos de toda a frota de locomotivas. O software processa indicadores de estado do veículo, como potência do motor, temperatura de operação, consumo de combustível e mensagens de diagnóstico padronizadas, e cruza continuamente os dados telemétricos com dados de rastreamento geográfico e registros históricos de oficina. Esta arquitetura baseada na web dispensa a necessidade de cientistas de dados executarem consultas especializadas em bancos de dados; operadores autorizados podem acessar a interface de diagnóstico diretamente por meio de dispositivos móveis. Com a capacidade de diagnóstico remoto, os técnicos podem avaliar o desempenho dos componentes enquanto as locomotivas operam em plena carga sobre os trilhos, capturando dados de tensão que não podem ser reproduzidos em inspeções estáticas de oficina.
O framework de monitoramento de condição aplica algoritmos específicos aos dados de séries temporais agregados, identificando necessidades de manutenção antes da falha de componentes estruturais. Quando o sistema de processamento detecta anomalias de desempenho, ele aciona diretamente os protocolos de manutenção correspondentes no software de gestão empresarial, e as ordens de serviço são geradas automaticamente, sem necessidade de entrada manual de dados ou atrasos administrativos. Ao fornecer uma visão contínua do material rodante, as equipes de oficina e as unidades móveis de manutenção recebem informações de diagnóstico precisas antes mesmo da chegada física das locomotivas. Essa transmissão antecipada de dados permite que a alocação de materiais e o agendamento de técnicos sejam concluídos com antecedência, reduzindo diretamente o tempo de inatividade dos ativos e os custos operacionais de manutenção em toda a rede ferroviária de carga.
No campo da gestão de ativos ferroviários, os sistemas de manutenção preditiva são avaliados por parâmetros como capacidade de integração de sensores, latência de processamento de dados e precisão do diagnóstico automatizado. Plataformas similares de monitoramento de condição incluem o Railigent da Siemens Mobility e o HealthHub da Alstom. Os testes de referência do setor priorizam a capacidade do sistema de analisar simultaneamente dados de séries temporais de alta frequência de múltiplos subsistemas de locomotivas e prever intervalos de falha. A principal diferença entre as plataformas reside no grau de integração com o planejamento de recursos empresariais; sistemas capazes de gerar ordens de serviço e solicitar peças de reposição de forma autônoma apresentam eficiência operacional superior em comparação a painéis de diagnóstico independentes. A transição da manutenção planejada baseada em quilometragem para a intervenção automatizada baseada em condição é um referencial estabelecido para operadores ferroviários que buscam maximizar a utilização do material rodante.
