NS Techwerk | Big data voorkomt grote uitval
Big data voorkomt grote uitval
Met mijn team beheer ik een van de intercityvloten van NS, namelijk de ICM-enkeldekstreinen, in de volksmond ook wel Koploper genoemd. Die serie omvat 137 treinstellen, samen goed voor 460 rijtuigen. Het onderhoudsbudget bedraagt tientallen miljoenen per jaar, dus het is belangrijk dat we daarin de juiste keuzes maken. Daarnaast ben ik betrokken bij de afhandeling van veiligheidsincidenten.
Voorkomen is natuurlijk altijd beter dan genezen. Daarom zijn we nu bezig met een zeer innovatief project: real time monitoring. Met een mobiele boord-walverbinding halen we technische gegevens van de trein naar de wal. Naast algemene meetgegevens krijgen we zo ook foutmeldingen binnen. Daarmee kunnen we preventief handelen. Stel dat de batterijlader van de trein defect is; dan weet je dat je nog twee uur de tijd hebt om de trein uit de dienst te nemen, zodat reizigers een goede en voorspelbare treinreis hebben.
Opname motorstroom in de praktijk. Lichtblauw is de motorstroom, rood de chopper uitgangsspanning, blauw de afleidchopper en groen de AC-component van de lijnstroom.
De grootste uitdaging van real time monitoring is de enorme stroom aan gegevens; Big Data ja. Het is een hele klus om daar goede stuurinformatie uit te halen waarmee je iets kunt. Een spreadsheet zegt op zich nog niet zoveel; je moet ermee aan de slag.
Margot Peters, onderzoeker Maintenance Development (studeerde Natuurkunde (wo)): Data worden pas echt interessant met correlatieonderzoek. Een slim algoritme helpt om voorspellers op te sporen: zo kan tijdig preventief onderhoud correctief onderhoud voorkomen. Denk bijvoorbeeld aan het volgende. Bij het optrekken van de trein ontstaat een hoge stroomsterkte in de motor, die daarna weer binnen een bepaalde tijd afneemt. Dat is normaal gedrag. Het komt voor dat in de loop der tijd dit patroon gaat afwijken: de stroomsterkte blijft veel langer hoog. Is dit een voorspeller van een mogelijk later defect?
Ander voorbeeld. Een compressor zorgt voor genoeg luchtdruk in de remleidingen; als de remleidingen leegraken, dan slaat de compressor aan. Als de compressor echter steeds vaker aanslaat, dan kan dat een signaal zijn dat een ander onderdeel minder goed is gaan functioneren. Kortom, de waarde van de sensoren vormen patronen, en aan de hand daarvan kun je onderhoudsplannen aanpassen en uitval voorkomen. Het slimme algoritme wordt samen met een engineeringbureau in Duitsland ontworpen. De experts daar hebben er geen idee van hoe een trein werkt, maar weten alles van statistiek. Maintenance Development voegt de technische kennis toe.
Zo nu en dan ga ik met een system engineer mee naar de werkplaats als collega's zo'n motor uit elkaar schroeven. Interessant, want je hebt iets raars gesignaleerd in een abstract grafiekje en ziet dan in werkelijkheid wat het betekent.
Opname motorstroom in de praktijk. Lichtblauw is de motorstroom, rood de chopper uitgangsspanning, blauw de afleidchopper en groen de ingangsspanning (op de filtercondensator) van de chopper.