¿Cómo puede mejorar el control ferroviario?

En Europa, la demanda de infraestructuras ferroviarias disponibles sigue aumentando considerablemente. De hecho, una mayor transferencia modal hacia este tipo de transporte más sostenible es un elemento clave para alcanzar los objetivos climáticos. La supervisión continua de los activos y la infraestructura ferroviaria puede hacer que el ferrocarril sea más seguro, más accesible y más económico. Una empresa que trabaja en el desarrollo de esta tecnología es Railway Metrics and Dynamics Sweden (RMD).

Jan Lindqvist, Director General de RMD, habló de esta tecnología con nuestra publicación hermana RailTech. La empresa está desarrollando sistemas de sensores innovadores que utilizan sensores a bordo del material rodante para proporcionar información en tiempo real sobre el estado de las vías, las ruedas y los trenes. La empresa sueca ha recibido el encargo de la Administración de Transportes de Suecia (Trafikverket), la agencia gubernamental responsable de la planificación a largo plazo del sistema de transportes, a través de un concurso de innovación. El objetivo es complementar las actuales inspecciones poco frecuentes de la infraestructura utilizando material rodante equipado con unidades de medición del rendimiento de RMD y empleando el aprendizaje automático para mejorar el apoyo a la toma de decisiones en el mantenimiento de la infraestructura.

Vacío en la supervisión

«Normalmente, un coche de inspección mide la vía con herramientas de medición avanzadas. Pero nuestro contrato con Trafikverket consiste en desarrollar un sistema que podamos utilizar con material rodante normal, utilizando nuestros sensores. Pueden enviar información sobre el estado de las vías y enviarla a la gestión del tráfico cuando algo es anormal. Entonces podrán optar por detener el tráfico si es necesario, por ejemplo», explica Jan Lindqvist. «Es una nueva forma de hacer las cosas, ya que se puede obtener una frecuencia de análisis mucho mayor y obtener continuamente estimaciones de su estado». Así se facilita el mantenimiento basado en el estado.

Las inspecciones tradicionales de la infraestructura ferroviaria se realizan a intervalos poco frecuentes, normalmente una vez al año en Suecia. Las limitaciones de este enfoque esporádico han sido evidentes, ya que durante ese tiempo pueden ocurrir muchas cosas en las vías. Esta laguna en la supervisión ha hecho necesario un planteamiento más proactivo para garantizar tanto la seguridad como la eficacia. «No estamos sustituyendo a los coches de mantenimiento», subraya Lindqvist, sino que RDM espera complementarlos. De hecho, «si hay trenes circulando por una parte de la vía todos los días, o casi todos, se puede tener una buena idea del estado de las vías, sobre todo cuando las condiciones meteorológicas son duras. Si se pueden comprobar las vías e identificar tendencias utilizando trenes normales equipados con sensores, es una forma más fiable, segura y económica de hacer las cosas», subraya Lindqvist.

Supervisión continua para mejorar la seguridad y la eficiencia

Railway Metrics ha desarrollado una serie de sensores para supervisar diversos aspectos del sistema ferroviario. «La unidad de supervisión del rendimiento (PMU) es el sensor y la unidad principal. Detecta los pinchazos y defectos de las ruedas, que pueden ser causa de descarrilamiento», explica Lindqvist. La PMU también puede controlar la estabilidad de la vía y alertar al conductor en caso de descarrilamiento, lo que reduce considerablemente el riesgo de daños a la infraestructura. Además, «también es el centro de comunicaciones para otros sensores. Envía los datos al servidor y a un cuadro de mandos», añade Lindqvist, citando como ejemplo el reciente descarrilamiento del túnel de Gothard: «El tren estuvo circulando 8 kilómetros antes de que el conductor entendiera que había un descarrilamiento». Con sensores a bordo que envían datos a un cuadro de mandos que el conductor puede ver, RMD espera ayudar a evitar este tipo de situaciones en el futuro.

RMD está desarrollando otros sensores. «Los principales sensores que se ven incluyen descarrilamiento, pinchazos de ruedas, inestabilidad, configuración de la vía, geofencing, trenes en las vías…». Por ejemplo, «Tren consistente/estante, ya que «Antes de que pueda circular un tren hay que comunicar a las autoridades en qué orden están los vagones. Esto podría hacerse automáticamente con esta unidad», explica Lindqvist. El sensor pantógrafo se centra en evaluar el estado de mantenimiento de las líneas eléctricas aéreas. Se está desarrollando en colaboración con Trafikverket. Además, la empresa ha desarrollado un índice de comportamiento y energía del conductor. «Con él se puede saber cómo conduce el conductor. ¿Por ejemplo, si frena mucho? Algunos conductores consumen más energía que otros en el mismo tren y la misma vía, así que puede ser interesante saberlo. Este es el tipo de cosas que podemos hacer fácilmente», añade Lindqvist.

La lista de sensores y posibilidades no acaba ahí. Los sensores de rueda podrán medir los perfiles de las ruedas.
«Los bloqueos de pivote son un sensor que ve si el remolque está bloqueado al vagón. Es un sensor de seguridad. También estamos
También estamos desarrollando un sensor que mide la temperatura de los rodamientos y envía esos datos a la PMU», explica Lindqv.
PMU», amplía Lindqvist. La cámara ferroviaria está diseñada para mejorar la seguridad de las maniobras de marcha atrás de los trenes, al
suplantando a un hombre de señalización equipado con una radio, ya que «es una situación muy peligrosa»
según Lindqvist. Dos clientes ya la están utilizando como prueba de concepto. La combinación de
La combinación de estos sensores garantiza una recogida de datos exhaustiva para obtener una visión holística de la infraestructura ferroviaria. Los datos
recogidos por los distintos sensores de RMD se comparten con un cuadro de mandos para uso del cliente.

«Enseñar a las máquinas a utilizar los datos de forma correcta»

La recopilación y el análisis continuos de datos son vitales para comprender el estado del sistema ferroviario, garantizar viajes más seguros y evitar costosos descarrilamientos. La clave de este enfoque es el uso del aprendizaje automático. Desempeña un papel fundamental en la comprensión de la ingente cantidad de datos recopilados por Railway Metrics. Facilita la detección de anomalías, la agrupación de nuevos datos y el entrenamiento de modelos para la clasificación de problemas. «El aprendizaje automático desempeña un papel fundamental en la comprensión de los datos que recopila RMD. Entre las tareas, el aprendizaje automático se utiliza para la detección de anomalías y la agrupación de nuevos datos. Esto nos permite clasificar y comprender con qué tipo de fallos estamos trabajando. También utilizamos el aprendizaje supervisado para entrenar nuestros modelos de clasificación de problemas detectados con nuestros sensores», según Lindqvist.

El éxito del aprendizaje automático está estrechamente ligado al volumen y la calidad de los datos recopilados. «Más que unidades de medida estandarizadas, lo más importante, en mi opinión, es una interfaz común, cómo se envían los datos. Eso es importante», explica Lindqvist. «Los datos que proceden de estos sensores son utilizados por la empresa ferroviaria, el administrador de la infraestructura y las organizaciones de mantenimiento. Así que hay datos distintos para clientes distintos. Esa es realmente la clave de nuestros sensores. Están diseñados para una base de clientes diversa. Esto significa que será más económico para todos los implicados».

El objetivo es ampliar estas capacidades para detectar múltiples tipos de problemas con una precisión aún mayor. «Lo importante con el aprendizaje automático es realmente la cantidad de datos que obtienes y cómo utilizas los datos y enseñas a las máquinas a utilizar los datos de la forma correcta», explica Lindqvist. «Esto significa que es muy importante comprender la dinámica de la carrera. Utilizamos ingenieros que entienden la dinámica de la carrera e intentamos trabajar con jóvenes expertos en software y aprendizaje automático. Así que hay que combinar ambas competencias».

Compartir datos

La cuestión de la propiedad de los datos se plantea en esta nueva era de monitorización continua, como subraya Lindqvist: «Ahora todo el mundo quiere ser dueño de los datos. Desde nuestro punto de vista, compartir los datos hará que el ferrocarril sea más seguro y económico, así que tenemos que ser humildes en cuanto a quién es su propietario». Esto subraya la acuciante necesidad de encontrar un equilibrio entre los derechos de propiedad y el beneficio colectivo de compartir datos en el sector ferroviario.

«Creo que quien paga por los datos debe tenerlos», explica Lindqvist. «Por supuesto, entiendo que algunos datos no puedan compartirse, como los datos de mantenimiento que los operadores ferroviarios tienen de sus vagones. Sin embargo, si las empresas ferroviarias envían datos sobre las vías al administrador de infraestructuras, son dos cosas distintas. Creo que deben mantenerse separadas», prosigue. «Digamos que una empresa ferroviaria pone nuestros sensores y nos paga por ello, nuestra sugerencia es que si comparten los datos con el propietario o el administrador de la infraestructura, el coste por circular por la vía (el canon por uso de la vía) debería reducirse. Así se incentiva el intercambio de datos. Creo que todo el mundo tiene que compartir datos».

Este planteamiento, visto a través de los ojos de Lindqvist, no sólo anima a compartir datos, sino que fomenta la colaboración entre empresas ferroviarias, administradores de infraestructuras y organizaciones de mantenimiento, contribuyendo en última instancia a una red ferroviaria más segura y eficiente.

Atraer a la próxima generación

Como ya subrayó Lindqvist, cuando se trata de software y aprendizaje automático, «hay que combinar los dos conocimientos. Hay que mantener estos temas unidos. Entonces, creo que tenemos magia: combinar conocimientos antiguos y nuevos». Subraya el profundo impacto de la innovación ferroviaria, para atraer jóvenes talentos al sector. Lindqvist subraya la importancia de la colaboración entre profesionales experimentados y jóvenes: «Se necesita sangre nueva, y deben trabajar junto con la vieja guardia. Así es como se obtienen los mejores resultados».

El aspecto de la sostenibilidad se subrayó aún más al hablar de la eficiencia energética del ferrocarril en comparación con los vehículos tradicionales. Lindqvist reveló que «el ferrocarril es muy eficiente energéticamente, entre seis y siete veces más que los coches», reafirmando las credenciales ecológicas del sector. La integración de tecnologías en evolución y la infusión de la electrónica en los trenes fueron aclamadas como pasos transformadores, que hacen al ferrocarril más atractivo para los más jóvenes. «No se me ocurre nada más atractivo para los jóvenes que hacer avanzar nuestra industria hacia el futuro. Ésa es la clave para atraer a los jóvenes. Es una infraestructura mucho más ecológica».

Este artículo se publicó originalmente en nuestra publicación hermana RailTech.com

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