Sebanyak lebih dari 26 sistem pengukuran geometri track otonom ENSCO Rail di seluruh dunia menjaga kelangsungan operasi inspeksi jalur selama Covid-19, membantu perkeretaapian mengidentifikasi kerusakan lebih awal dan meningkatkan keamanan dan efisiensi jaringan rel. Meski begitu perekeretaapian menghadapi dua tantangan utama dalam hal keberhasilan mengidentifikasi risiko penggelinciran, perkeretaapian menghadapi dua tantangan utama.
Baca juga: Rail Bicycle, Mudahkan Petugas Kereta Api Lakukan Inspeksi Pada Jalur Rel
Di mana yang pertama adalah menjadwalkan aktivitas jalur penting dalam waktu jalur terbatas tanpa memengaruhi layanan pendapatan dan yang kedua yakni menyelesaikannya sesuai anggaran. Perkeretaapian terus menerus ditugaskan untuk menemukan cara-cara kreatif untuk mengidentifikasi risiko tergelincir dan pemeliharaan yang diperlukan tanpa menyita waktu dari gerbong-gerbong pendapatan.
Hal ini bisa dilakukan karena integrasi teknologi canggih seperti inspeksi otonom, kecerdasan buatan dan analitik data besar. Ini menawarkan peluang yang belum pernah ada sebelumnya untuk efisiensi perencanaan dan penghematan biaya pemeliharaan yang signifikan dengan mengintegrasikan teknologi ini di seluruh rangkaian pemantauan aset dan perencanaan pemeliharaan mulai dari inspeksi trek dan pengumpulan data hingga tren kondisi dan pemeliharaan preskriptif berbasis data serta teknisi pemeliharaan kereta api mencapai peningkatan keselamatan dan lebih sedikit gangguan layanan pendapatan.
Saat ini, sistem inspeksi otonom menyediakan inspeksi yang andal dan sepenuhnya otonom yang dipasang pada gerbong penumpang dan barang yang beroperasi dalam layanan pendapatan. Salah satu keuntungan paling signifikan dari teknologi inspeksi otonom adalah bahwa setiap pergerakan kereta induk menawarkan peluang untuk mengevaluasi jalur, memungkinkan inspeksi yang lebih sering tanpa menghabiskan waktu trek oleh kendaraan inspeksi khusus.
Penggunaan teknologi inspeksi otonom dapat menghasilkan deteksi kerusakan jalur lebih awal, memungkinkan praktik pemeliharaan bersifat preventif daripada reaktif. Hal ini pada akhirnya mengurangi risiko keluarnya jalur terkait trek dan menurunkan biaya per inspeksi.
KabarPenumpang.com mengutip railway-news.com (24/11/2020), ENSCO Rail, pelopor dalam penelitian, pengembangan, dan pengiriman teknologi pengukuran dan inspeksi lintasan, telah mengembangkan Autonomous Track Geometry Measurement System (ATGMS). ATGMS menggunakan teknologi pengukuran non-kontak digital penuh terbaru yang digunakan oleh ENSCO Rail di semua sistem geometri track berawak tradisionalnya.
Pengukuran dilakukan setiap 250 mm, hingga kecepatan maksimum kendaraan, dan dapat dilakukan di kedua arah. ATGMS menyediakan transmisi data pengukuran meter demi meter secara real-time, serta pemrosesan pengecualian sesuai dengan kelas trek yang ditentukan secara otomatis.
Satu tantangan inheren yang dihadapi oleh sistem pengukuran lintasan otonom tradisional adalah bahwa kondisi atau fitur lintasan tertentu dapat meniru kerusakan, padahal kondisi lintasan normal. Untuk mengatasinya, ENSCO Rail mengembangkan algoritme kecerdasan buatan canggih.
Dengan mengambil pendekatan proaktif untuk pemeliharaan dan perencanaan aset dapat menghasilkan penghematan yang signifikan dengan mengurangi analisis data kondisi manual dan pengeluaran pemeliharaan yang tidak perlu. Teknologi kondisi aset baru yang mengandalkan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan analisis data menawarkan potensi pengurangan biaya pemeliharaan yang signifikan setiap tahun sambil meningkatkan kapasitas operasional melalui penerapan tugas pemeliharaan yang akurat.
ENSCO Rail Automated Maintenance Advisor (AMA) secara otomatis mengidentifikasi area dengan kinerja track yang buruk, menentukan tren penurunan kondisi track dan menerjemahkan data tersebut ke dalam tugas perawatan preskriptif, menghasilkan perencanaan pemeliharaan track yang proaktif dan berdasarkan data serta keputusan pemeliharaan yang baik dan efisien.
Baca juga: Petugas Keamanan Sita Lokomotif yang Tewaskan Dua Ekor Gajah di India
Seiring dengan berkembangnya kemampuan deteksi kerusakan lintasan dan analisis perangkat lunak generasi berikutnya, teknologi ini akan mengoptimalkan pemeliharaan kereta api dan perencanaan pembaruan, mengurangi risiko melalui identifikasi kerusakan lintasan lebih awal, dan meningkatkan keamanan jaringan rel.
