CAF, líder internacional en sistemas integrales de movilidad sostenible, buscaba el desarrollo y puesta en producción de un software para el control de desgastes y vida útil de las ruedas ferroviarias a nivel de unidad y flota.
El reto consistía en conocer en detalle y de forma cuantificada los desgastes de las ruedas del tren. Este es un proceso crítico para poder optimizar el Life Cycle Cost (LCC) ya que disponer e interpretar esta información a tiempo permite detectar anomalías y conocer cuáles son los momentos óptimos para hacer el mantenimiento en cada tren.
El objetivo es también poder detectar patrones y anomalías de los desgastes de los componentes críticos de forma fiable y prematura. Además, poder realizar estos análisis tanto a nivel de componente (rueda), unidad (tren) o flota (conjunto de trenes en una ubicación) permite obtener información a diferentes niveles de agregación y tomar las decisiones adecuadas a los tres niveles.
Una parte importante del reto era poder implementar la metodología de detección de anomalías y validación de cálculos basada en el conocimiento del de CAF, lo cual suponía trabajar conjuntamente y traducir en código la metodología desarrollada a lo largo de varios años por parte de CAF.
Finalmente, el software y metodología analítica implementado en él permiten trabajar con unos indicadores de desgaste normalizados, de cara a poder comparar de tú a tú los desgastes de los diferentes sistemas y así determinar los factores que mayor incidencia tienen en la durabilidad de las ruedas, tan relevante en el LCC del material móvil ferroviario.
- Automatización y validación de la obtención y cálculos de indicadores sobre los desgastes y predicción de vida útil de las ruedas.
- Desarrollo de una interfaz de visualización de datos brutos y procesados así como comparativas e indicadores a nivel de unidad.
- Integración del sistema desarrollado con la plataforma Big Data de CAF y ejecutar los cálculos en la misma en vez de en el ordenador del usuario.
- Desarrollo de un sistema de detección de anomalías automático y puesta en producción en el cluster Big Data de CAF.
- Desarrollo de la interfaz WIT Flotas que incluye cálculos y visualizaciones a nivel de flotas que permiten realizar análisis y estudios a un nivel de agregación superior y necesario para entender diferencias de comportamiento entre diferentes flotas.
Los siguientes resultados se han ido obteniendo a lo largo del tiempo como diferentes MVPs (Mínimos Productos Viables) de forma que se han ido construyendo versiones incrementales sucesivas que aportaran valor desde el primer desarrollo:
- Interfaz WIT (Wear Indicator Tool) como aplicativo para Windows que permite consultar, visualizar y realizar cálculos sobre los datos de unidades de forma individual.
- Interfaz WIT flotas como aplicativo para Windows que permite consultar, visualizar y realizar cálculos sobre los datos de flotas de forma agregada con la complejidad de sumarizar la información individual y mostrarla en formatos visuales que aporten valor. (en caso necesario puede migrarse de forma sencilla a una interfaz web).
- Algoritmos de cálculos de indicadores, desgastes y predicción de vida útil de las ruedas así como algoritmos de detección de anomalías en las mediciones funcionando tanto en la propia herramienta como remotamente en el cluster Big Data propio de CAF (en función de si se tiene acceso al cluster o no).
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