Internet Industriel des Objets IIOT : Comment Downer utilise des capteurs pour prédire la maintenance des trains de Sydney

Le géant australien Downer a un contrat de 30 ans avec le gouvernement de la Nouvelle-Galles du Sud pour gérer et entretenir sa flotte de 78 trains Waratah qui opèrent dans la grande région métropolitaine de Sydney. 2041 n'approchant pas de si tôt, la société a reconnu une occasion parfaite de maximiser la technologie pour tirer le meilleur parti de ses données et planifier une maintenance proactive plutôt que réactive des trains de Sydney. En décembre 2016, le gouvernement NSW a commandé 24 trains Waratah Series 2 dans le cadre de son projet de croissance des trains de Sydney et en février 2019, a annoncé la décision de commander 17 trains supplémentaires. Les nouveaux trains sont présentés comme offrant aux passagers une sécurité et un confort améliorés, équipés de la climatisation, de plus de caméras de vidéosurveillance et d'une meilleure accessibilité. Le directeur général de Downer, Technologie numérique et innovation, Mike Ayling, a déclaré que son entreprise y voyait l'opportunité parfaite de tirer parti des données de capteurs supplémentaires de la flotte. Alors que chaque train Waratah entre et sort d'une gare de Sydney, plus de 300 capteurs Internet des objets (IoT) et près de 90 caméras capturent silencieusement des données et enregistrent des vidéos. Toutes les 10 minutes, 30 000 signaux sont envoyés du train à Downer. Selon Ayling, ces 30 000 signaux représentent l'ADN numérique du train.

        

"Essentiellement, ce sont des trains avec des cerveaux. Nous recevons 30 000 signaux de chaque train toutes les 10 minutes. Vous extrapolez cela, nous avons maintenant des milliards de points de données depuis la création de la flotte", a déclaré Ayling. "Nous utilisons ces capteurs pour nous parler de la santé du train – c'est presque comme avoir une lecture de la pression artérielle."
                                                    (Image: fournie)
                                                

    

    Downer a déployé une solution intelligente basée sur Microsoft Azure qui ingère les données des capteurs de la flotte de trains Waratah de Sydney et crache quelque chose d'utile qui est facilement digestible pour les ingénieurs et les autres membres du personnel. Azure IoT Hub alimente les analyses de flux dans une base de données Azure Data Lake Store et Azure SQL. L'accès est géré par Azure Active Directory avec Power BI fournissant des analyses et des rapports. La plate-forme TrainDNA de Downer ingère les données et utilise l'apprentissage automatique Azure pour les comprendre. La collaboration a suivi Downer se tournant vers Microsoft en 2017 pour former un partenariat visant à développer et à commercialiser des solutions et des services basés sur le cloud pour des secteurs industriels spécifiques. L'alliance, selon Microsoft, voit "les deux parties apporter leur technologie et leur savoir-faire spécifique au secteur", et a été conçue pour aider à "accélérer le taux auquel la valeur transformationnelle pourrait être débloquée pour les entreprises". S'adressant aux médias au Auburn Maintenance Center de Sydney, Ayling a déclaré que la plate-forme avait été conçue pour deux publics: tout d'abord pour la flotte d'agents de soutien qui travaillent avec Sydney Trains dans leur centre d'exploitation en s'assurant que les trains qui sont sur le réseau sont courir tout le temps; et pour les ingénieurs de flotte qui étudient les tendances à long terme.
    

                        
                                        
Une fonction spéciale

            
                            
                    
                                                                                                            
                        
                    
                
            
                            
                    
                        L'essor de l'IoT industriel
                    
                
            
                            Partout dans le monde, les infrastructures sont reliées entre elles via des capteurs, l'apprentissage automatique et l'analyse. Nous examinons l'essor du jumeau numérique, les nouveaux leaders de l'IoT industriel (IIoT) et des études de cas qui mettent en évidence les enseignements tirés des déploiements de production IIoT.
            
            
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        Les données des trains sont reçues par la plate-forme toutes les 10 minutes, mais Ayling a déclaré à ZDNet qu'il espérait les réduire en temps réel, au moins pour les informations importantes. "Pour le moment, nous obtenons tout toutes les 10 minutes, nous allons changer ce profil pour dire:" Nous voulons ces informations plus fréquemment "", a-t-il déclaré. "Nous devons être prudents, car si nous disons que nous voulons tout dans une milliseconde, l'infrastructure … elle pourrait ne pas être en mesure de faire face." Essentiellement, TrainDNA contribue à automatiser les inspections, tout en donnant à Downer la possibilité d'optimiser les opérations et d'introduire la maintenance prédictive, a expliqué Ayling. "C'est le Saint Graal – vous l'apportez et vous l'entretenez en fonction de son état. Maintenant, vous imaginez le temps nécessaire pour entretenir un train tous les 30 jours, au lieu de l'apporter uniquement lorsqu'il doit être amené." C'est donc là que nous pourrions réaliser des économies importantes, plus le fait qu'il y ait un contrat de 30 ans, il y a des travaux importants où nous devons réviser des actifs majeurs comme les bogies ", a expliqué Ayling. À l'intérieur du centre de maintenance de Downer
                                                    (Image: Asha McLean / ZDNet)
                                                Bien que l'entreprise disposait des données brutes, elle avait du mal à les comprendre ou à les transmettre aux personnes qui en avaient besoin, quand elles en avaient besoin. Avec l'idée globale de réduire le temps et les coûts de maintenance, Ayling a déclaré que le fait de pouvoir comprendre les données qu'elle contient se révèle déjà bénéfique, offrant un exemple de portes de wagons de train et comprenant pourquoi elles prennent exactement un si bon morceau de maintenance temps. "Analyse spatiale des portes – cela a les heures d'ouverture et de fermeture de chaque porte, il y a aussi une carte géospatiale qui montre où il y a des problèmes avec l'ouverture et la fermeture des portes, dans des stations particulières", a-t-il déclaré à ZDNet. "Il s'agit de choses sur lesquelles nous étions assis, mais nous n'avons pas pensé à les regarder et nous n'avons pas pu examiner une certaine corrélation entre les temps d'ouverture des portes qui ralentissent et certaines parties du réseau … nous serons en mesure de fournir ces informations à Sydney Trains et découvrez ce qui se passe [for example] à Hornsby … et travaillons ensemble – parce que ce que nous avons tendance à faire, c'est de gérer les conséquences, quand quelque chose ne va pas, nous le réparons … mais nous espérons pouvoir maintenant aller à la source et découvrir ce qui a causé cela. "Ce n'est pas seulement la flotte Waratah pour laquelle Downer a le contrat de maintenance, car les plans pour TrainDNA impliquent également la flotte de trains à grande capacité (HCMT) de Downer à Melbourne, la société cherchant à savoir comment elle peut utiliser ce qu'elle fait avec la flotte Waratah ailleurs dans l'entreprise. Downer emploie environ 56 000 personnes réparties sur plus de 300 sites en Australie, en Nouvelle-Zélande, dans la grande région Asie-Pacifique, en Amérique du Sud et en Afrique australe. Outre le rail, la société possède des unités commerciales couvrant les services publics , l'ingénierie, la construction et l'exploitation minière, pour n'en nommer que quelques-uns. Bien que ce ne soit pas une exigence du projet, Ayling a déclaré que TrainDNA pourrait facilement être modifié pour s'adapter à d'autres domaines de l'entreprise. "Ce que nous essayons d'atteindre – TrainDNA est essentiellement un AI platfo rm, construit en plus des services d'intelligence artificielle sur les ensembles de données … aujourd'hui, nous avons les trains Waratah, à l'avenir, il pourrait s'agir de tout autre ensemble de trains ", a ajouté Lee Hickin, responsable de la technologie nationale de Microsoft Australie. "Mais le principe est de savoir comment débloquer la valeur des données, comment appliquer les actifs d'IA réutilisables – les services et outils de renseignement que nous avons créés dans Azure Machine Learning – puis les visualiser." Je pense que la plate-forme continuer à croître et à croître. "Avec des capteurs déjà en place, et plus à suivre, Ayling est désireux d'explorer comment une technologie comme Microsoft HoloLens pourrait aider les ingénieurs avec la maintenance.
                                                    (Image: fournie)
                                                Lire aussi: Comment Microsoft fabrique son capteur de profondeur HoloLens le plus sensible à ce jour Portant un appareil monté sur la tête, les ingénieurs pourront regarder un train et voir une superposition des données, les plans du train, les dessins techniques et des informations sur ce que la maintenance est requis. "Nous avons des recherches en cours avec HoloLens, réalité mixte, où ils obtiennent des informations en direct qu'ils peuvent voir devant eux, sur la façon d'entretenir le train", a expliqué Ayling. «Les tablettes peuvent fournir des données et des informations aux responsables pendant leur travail, et HoloLens, je suppose, est la prochaine étape où ils peuvent réellement visualiser la maintenance et voir comment la procédure s'est réellement déroulée.» Lorsque la 5G arrive, une partie de moi pense que nous pourrions être en mesure d'obtenir de plus en plus de données ", a ajouté Ayling, avec Hickin notant également que la paire examine comment ils peuvent décharger une partie du processus commercial à la limite – c'est-à-dire, dans le train à travers PLUS DE MICROSOFT EN AUSTRALIE LA MONTÉE DE L'IOT INDUSTRIEL

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