Creación de un "supermédico" para la operación y el mantenimiento inteligentes de las señales ferroviarias: el gran modelo de tránsito ferroviario hace que la operación y el mantenimiento sean más eficientes

Del 15 al 16 de marzo de 2025, el evento fue organizado por la Asociación de Transporte y Logística de China y la Oficina de Premios de Ciencia y Tecnología de la Asociación, el Gobierno Popular del Distrito de Yongchuan, Municipalidad de Chongqing, la Rama de Promoción de Nuevas Tecnologías de la Asociación, etc. La Conferencia de Reconocimiento de los Premios de Ciencia y Tecnología de la Asociación de Transporte y Logística de China 2024 y la Conferencia de Promoción de Nuevas Tecnologías y Logros en el Transporte, bajo el lema "Impulsando una Productividad de Nueva Calidad con Ciencia y Tecnología e Impulsando el Desarrollo de Alta Calidad a través de la Innovación", se celebró con éxito en el Centro Internacional de Convenciones y Exposiciones de Yongchuan en Chongqing. Esta conferencia tiene como objetivo promover el intercambio y la aplicación de nuevas tecnologías y logros en el sector del transporte, así como facilitar el desarrollo inteligente y ecológico de la industria.

Con la creciente complejidad y diversidad del transporte ferroviario, los métodos tradicionales de operación y mantenimiento han resultado difíciles de satisfacer las demandas actuales. El lanzamiento de "Intelligent Railway 2.0" ha planteado nuevos requisitos de innovación tecnológica para mejorar la eficiencia de la organización del transporte ferroviario, la seguridad de la construcción y la operación, y los niveles de servicio al pasajero. Con base en esto, se construyó un modelo integral del transporte ferroviario. Basándose en modelos integrales maduros y de código abierto, como DeepSeek R1 y Qwen, y conectados externamente con la base de conocimientos de la industria del transporte ferroviario, mediante tecnologías como el análisis de big data, el aprendizaje automático, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural, se mejoraron aún más las capacidades de procesamiento de datos y entrenamiento de modelos, y se fortaleció el nivel de inteligencia del sistema. Esto se traduce en una operación y un mantenimiento ferroviarios más eficientes, mejorando así la eficiencia operativa y la seguridad del transporte ferroviario.

Ante diferentes escenarios de aplicación, se adopta una arquitectura técnica multimodo para superar el modelo inteligente de "base de modelo general de gran tamaño + configuración de datos de la industria". Basándose en el modelo de gran tamaño del transporte ferroviario, se ha logrado la integración colaborativa de tecnologías de modelo de gran tamaño de lenguaje, modelo visual de gran tamaño y modelo multimodal de gran tamaño, proporcionando soluciones inteligentes personalizadas para la industria del transporte ferroviario.

La operación y el mantenimiento inteligentes tradicionales de ferrocarriles se basan principalmente en el criterio de las normas, la inspección periódica y la experiencia de expertos, y carecen de capacidad de autoaprendizaje y razonamiento, lo que les impide lograr un mantenimiento predictivo. Tras la introducción de la tecnología de modelos a gran escala, se puede pensar y razonar con capacidad de autoaprendizaje. Se ha ampliado el rango de procesamiento de datos, permitiendo el análisis de datos de voltaje, corriente, texto e imagen. Esto abarca de forma integral los equipos clave del sistema de señalización ferroviaria, logrando inteligencia integral del proceso, desde la monitorización hasta el mantenimiento, y completando la transformación de la "reparación de averías" al "mantenimiento basado en la condición". Al mismo tiempo, mediante enfoques basados en datos y asistidos por IA, se mejora la eficiencia de la operación y el mantenimiento, así como el carácter científico de la toma de decisiones.

Sistema de diagnóstico inteligente de modelo grande de señal ferroviaria: integra datos de monitoreo para lograr una gestión centralizada y un juicio de reglas, y amplía las funciones de monitoreo en tiempo real, como el análisis de la fuerza de desvío y la predicción de fallas de la máquina de señales, para construir un sistema de diagnóstico y monitoreo inteligente de dimensión completa, mejorando significativamente la precisión de la percepción del estado del equipo y las capacidades de predicción de fallas.

Tecnología de diagnóstico de IA para el estado del equipo: cubre de manera integral equipos clave, como desvíos y circuitos de vías, y puede proporcionar una gestión completa del estado del ciclo de vida, desde la detección temprana de anomalías hasta la predicción de la vida útil restante, ofreciendo un soporte de toma de decisiones inteligente para la operación y el mantenimiento de equipos de señalización ferroviaria.

Programación de IA basada en el estado del dispositivo: mediante el análisis en tiempo real de los datos sobre el estado del dispositivo, genera de forma inteligente planes de mantenimiento de claraboyas y optimiza la asignación de recursos para lograr una distribución precisa de tareas.

Asistente de inteligencia artificial para operaciones en el sitio: integra una base de datos de fallas históricas y puede lograr una correspondencia inteligente de casos.

Despacho auxiliar de emergencia con IA: a través de preguntas y respuestas inteligentes, planificación de rutas y alertas de riesgo en tiempo real, proporciona un soporte de comando de emergencia eficiente para fallas repentinas.

Asistente de gestión de IA: genere informes de operación y mantenimiento a través de análisis estadístico inteligente para ayudar a la gerencia a optimizar la toma de decisiones y la asignación de recursos.

Actualmente, el modelo general de tránsito ferroviario se ha aplicado a todo el proceso empresarial de productos de transporte inteligente, incluyendo investigación y desarrollo, diseño de ingeniería, pruebas de seguridad y servicios de ingeniería. Además, se ha aplicado y promovido en la operación interna, el mercado, los recursos humanos y otros procesos de gestión. En los servicios de ingeniería de los ferrocarriles nacionales, el modelo general de tránsito ferroviario ha proporcionado soluciones específicas para que el personal de ingeniería pueda gestionar rápidamente los problemas in situ mediante el análisis de las regulaciones técnicas, las instrucciones de operación y los registros históricos de gestión de fallos de los productos a bordo (como ATP, ATO, etc.) y los productos de control de trenes en tierra (como TCC, TSRS, RBC, CBI, etc.), y ha generado informes de análisis de fallos de manera oportuna. Esto ha mejorado integralmente la eficiencia y el nivel de servicio de la operación y el mantenimiento de señales.

También podemos proporcionar equipos relevantes, como Schneider , Allen-Bradley .

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