Fabricación

Reinvención de las operaciones de mantenimiento con cuOpt y Jetson Orin

Objetivo

Kawasaki Heavy Industries, Ltd. (Kawasaki) es una empresa de fabricación que lleva más de cien años construyendo maquinaria de gran tamaño. Con NVIDIA cuOpt™ y NVIDIA Jetson™ Orin, Kawasaki se asoció con Slalom, Inc. para transformar sus capacidades de mantenimiento e inspección de vías.

Cliente

Kawasaki Heavy Industries

Partner

Slalom, Inc.

Caso de uso

Ciencia de datos

Productos

NVIDIA cuOpt
NVIDIA Jetson AGX Orin 64G

Las soluciones actuales de mantenimiento e inspección de ferrocarriles están obsoletas y su gestión a escala es ineficiente.

Históricamente, la inspección de vías ferroviarias siempre depende en gran medida de procesos manuales y visuales que requieren mucha mano de obra y son ineficientes. Las operaciones de carga se detienen para que los vagones especializados puedan recorrer las rutas, lo que supone un coste enorme de oportunidad. Inspectores bien entrenados deben revisar meticulosamente rieles, sujeciones y balastos para detectar fallos, seguir procedimientos de seguridad estrictos y registrar problemas de forma manual. Este método manual no es escalable, está limitado por el número de inspectores calificados cuyas habilidades estarían mejor asignadas a otras áreas del negocio.

Los ferrocarriles de clase I de Norteamérica disponen de más de 140 000 millas vigiladas por siete empresas diferentes. Si bien el gobierno federal establece estándares que todos deben cumplir, depende de esas empresas encontrar, clasificar y, en última instancia, defenderse de la entropía. El extenso sistema plantea desafíos únicos en inspección y mantenimiento en millones de millas de terreno diverso. El status quo de la inspección de vías contribuye a más de 1000 incidentes ferroviarios anualmente. 

Para transformar verdaderamente la seguridad y eficiencia ferroviarias, la industria necesita una transformación digital.

«Estamos tratando de cambiar nuestro negocio. El negocio del hardware es un negocio que se realiza una sola vez, mientras que el software y la tecnología digital son negocios sostenible». — Ryoji Negi, propietario de productos, Kawasaki

Mantenimiento ferroviario

Reimaginar el crecimiento en los beneficios y la seguridad

Con la ayuda de NVIDIA cuOpt para resolver problemas complejos de encaminamiento y la increíble computación de IA impulsada por NVIDIA Jetson AGX Orin 64G, Kawasaki desarrolla una plataforma digital, la plataforma de mantenimiento de vías de Kawasaki, que aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el perímetro, e interactúa con los dispositivos de inspección de vías, como cámaras digitales, láseres y sensores girométricos.

La plataforma permite a los usuarios aprovechar todos los datos y análisis existentes, y el entrenamiento automatizado mejora de forma inteligente los modelos de aprendizaje automático en el perímetro. Cuando se combina con el conocimiento de las instituciones, permite a los equipos de mantenimiento utilizar los resultados para aumentar la seguridad y fiabilidad de la operación. Los usuarios agregarán y explorarán todas las fuentes de datos ferroviarias en una vista fácil de entender. Se ven los problemas en vías específicas en contexto y, lo más importante, los atajan y envían equipos y materiales para solucionar los problemas.

Las empresas ferroviarias que adoptan la plataforma para servicios automatizados de mantenimiento de vías pueden observar un aumento en la seguridad y eficiencia, y una disminución en el tiempo y los costes de inspección y mantenimiento. Al conectar los datos de los sensores con la experiencia sobre el terreno del personal ferroviario, se evita desaprovechar el valioso capital humano en pos de la automatización.

Con cuOpt y Jetson Orin de NVIDIA, Kawasaki está logrando muchos beneficios, entre ellos:

  • 26 000 horas ahorradas al año = estimación anual del director de mantenimiento de vías (MTM) de horas ahorradas por empresa = 5 horas por semana por MTM * 52 semanas al año * 100 MTM por empresa
  • 218,4 millones de dólares ahorrados por año = estimación de ahorro de costes anual por la automatización de inspecciones = 150 inspectores por empresa * 208 000 * 7 empresas

1 El tiempo estimado que MTM dedica a crear de forma manual horarios de reparación es de 5 horas/semana

2 El número estimado de MTM usados por compañía ferroviaria de clase 1 es 100

150 es el 50 % del número estimado de inspectores de vía (300) de una empresa ferroviaria de clase 1, donde un MTM dispone de 3 inspectores a jornada completa.

208 000 USD es el salario anual calculado completo por año

 

Kawasaki Track Maintenance Platform (Plataforma de mantenimiento de vías de Kawasaki)

Desbloqueo de nuevas posibilidades con cuOpt y Jetson

Las empresas ferroviarias que adoptan la plataforma Kawasaki Track Maintenance Platform para servicios de mantenimiento de vías automatizados observarán un aumento en la seguridad y la eficiencia, además de una disminución de los costes de inspección y mantenimiento. Al sumar los datos de los sensores a la experiencia del personal ferroviario se garantiza que no se echa a perder el valioso capital humano en pos de la automatización. Con la ayuda de cuOpt y Jetson AGX Orin 64G de NVIDIA, Kawasaki puede crear soluciones de extremo a extremo para todo el proceso de mantenimiento de las vías ferroviarias, llegando hasta procesos adicionales manuales, a día de hoy, o que requieren de mucha mano de obra, para crear plataformas de datos e IA capaces de revolucionar el sector.

La plataforma representa una nueva fuente de ingresos prometedora para Kawasaki. Aún mayor es el potencial de crecimiento en Kawasaki cuando esta estrategia digital se implemente en otras líneas de negocio, como la robótica y el hidrógeno.

"Encontrar soluciones adecuadas a los problemas NP-complejos, como el encaminamiento de vehículos, es una tarea muy compleja y costosa para cualquier negocio, ya que a medida que aumenta el número de destinos, o nodos, el tiempo necesario para resolver el problema aumenta exponencialmente.

Con cuOpt, los administradores de mantenimiento ferroviario pueden generar rápidamente horarios, trabajar con otros equipos de programación para garantizar que las líneas ferroviarias se cierren de forma segura para las operaciones de mantenimiento, y los equipos de reparación pueden disponer de un horario ideal para su trabajo, lo que a su vez puede hacer que los ferrocarriles sean más seguros y eficientes."

Teddy Crane
ingeniero jefe, Slalom

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