物聯(lián)網(wǎng)(IoT)在很大程度上是關(guān)于實現(xiàn)資產(chǎn)可用性，可靠性和效率的最大化的技術(shù)。這在鐵路行業(yè)，包括客運和貨運方面的需求都很突出，準點率對鐵路業(yè)務(wù)的盈利能力有著直接影響。在這里，我們將研究兩個案例，來看看鐵路運營商是如何利用物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和相關(guān)解決方案來發(fā)現(xiàn)問題，以優(yōu)化鐵路運營效率的。

　　德國的德國鐵路（Deutsche Bahn）公司

　　德國鐵路公司的目標是實現(xiàn)預測性維護工具，以便能夠控制整個鐵路的運營控制點。為了實現(xiàn)這一目的，他們在信號箱中測量連接電纜的電流脈沖。特殊傳感器還記錄狀態(tài)數(shù)據(jù)，然后在點控制器的相關(guān)部分進行集中分析。智能系統(tǒng)可以在早期階段檢測到可能與參考值的偏差，例如發(fā)生故障之前發(fā)生的偏差。一旦發(fā)生這種情況，服務(wù)團隊就可以在現(xiàn)場更仔細地檢查受影響的部件，并在必要時進行更換，以便整個鐵路的運營不會中斷。

　　Telent與Deutsche Bahn之間的協(xié)議包括系統(tǒng)組件，規(guī)劃服務(wù)，解決方案的安裝和調(diào)試，該解決方案在整個德國305個運營控制點共監(jiān)控7000臺左右的機器。

　　“Telent多年來一直是Deutsche Bahn AG在電信領(lǐng)域的可靠合作伙伴，特別是在全國范圍內(nèi)展示了其實力。我們很高興能夠繼續(xù)保持我們的合作關(guān)系，“德國鐵路公司電信基礎(chǔ)設(shè)施，列車編組站和設(shè)備采購主管Dirk Bernhardt說。

　　“借助我們的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，我們可以幫助提高德國鐵路的準時性和安全運營。鐵路網(wǎng)絡(luò)是必須以最高可靠性運行的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施之一。我們很高興能夠繼續(xù)與德國鐵路合作?！癳uromicron執(zhí)行董事會成員JürgenHansjosten表示。

　　Telenet由德國Euromicron集團全資擁有的公司，它為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和工業(yè)廠房提供量身定制的技術(shù)解決方案和智能服務(wù)。

　　德國公司Telent將向德國鐵路公司Deutsche Bahn提供智能多通道測量系統(tǒng)，未來三年將實現(xiàn)服務(wù)約7000個鐵路站點。

　　Telent表示，它的物聯(lián)網(wǎng)解決方案在鐵路基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)故障之前就會發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷。這是通過點機的中央遠程監(jiān)控實現(xiàn)的。 Telent的項目合作伙伴是荷蘭的Strukton Systems公司，其多通道測量系統(tǒng)可以測量，數(shù)字化和處理相關(guān)數(shù)據(jù)。

　　芬蘭的VR集團

　　芬蘭鐵路運營商VR集團已經(jīng)實施了SAS分析以獲得預測性維護能力，以便提供準時的旅行服務(wù)并提高客戶的滿意度。

　　芬蘭國有鐵路運營商VR集團表示，利用公司必須找到的新方法來提供更好的服務(wù)，避免意外的延誤是滿意服務(wù)的關(guān)鍵。為了實現(xiàn)這一目標，VR集團轉(zhuǎn)向分析和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)，以保持其1,500列列車的軌道，并為客戶提供更好的服務(wù)。

　　為了降低成本并最大限度地延長正常運行時間，VR集團希望從傳統(tǒng)的維護方法轉(zhuǎn)向?qū)Ｗ⒂诟鶕?jù)需要更換部件的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。 VR集團維護高級副總裁Kimmo Soini表示：“雖然我們是芬蘭唯一的鐵路客運服務(wù)商，但我們肯定會與其他交通工具競爭。 “我們還希望在維護方面保證我們的競爭力，因為維護費用包含在火車票票價中?！?/p>

　　近年來，VR集團開始在各種系統(tǒng)和子系統(tǒng)上安裝傳感器，以監(jiān)測磨損和其他故障的癥狀。但是傳感器本身只收集原始數(shù)據(jù)。該公司表示，真正的好處是經(jīng)常實時分析這些數(shù)據(jù)，以便工程師能夠采取更合適的響應措施。為了增加這種智能水平，VR集團轉(zhuǎn)向SAS Analytics。

　　傳統(tǒng)上，VR集團通過兩種方式進行維護。主要的系統(tǒng)，如車輪和轉(zhuǎn)向架，是定期維修保養(yǎng)。另一種方法是在事情發(fā)生時，像車門這樣的故障現(xiàn)場修理。這些很難預測，并可能導致旅客錯過路線和延誤影響乘客的旅行計劃。

　　VR集團開發(fā)了一個預測性維護計劃，重點監(jiān)控鐵路零件的狀況。 在這個應用程序中，數(shù)學模型可以預測零件何時可能會發(fā)生故障，以便在引起意外停機之前更換零件。 通過查看傳感器數(shù)據(jù)，SAS Analytics為VR集團提供了實時的車隊概覽。 鐵路公司的目標是改變維護方式，最終所有的一切都將基于實時監(jiān)控。

　　Kimmo Soini說：“如果火車上的門開始打開和關(guān)閉的速度比平時慢，那么在一定的時間內(nèi)就可能會出現(xiàn)故障，而在這之前我們必須要做一些事情”。 “分析使我們能夠圍繞預測性維護開展維修工作?！?/p>

　　通過查看新的歷史數(shù)據(jù)，SAS Analytics幫助VR Group計劃特定維護事件之間的最大時間間隔，如更換車輪或者更換列車上的輪軸組。