Downer se mantiene en camino mientras la IA, la nube inteligente e IoT optimizan el mantenimiento de los trenes

Mike Ayling lleva los trenes en la sangre; sus dos abuelos fueron conductores de tren y le contaban historias de los viejos trenes de vapor cuando se podían cocinar tocino y huevos sobre una pala de carbón.

“Si mis abuelos pudieran ver lo que hacemos ahora, creo que estarían sorprendidos en términos de los fenomenales avances en tecnología”, comentó.

“Tan solo los aspectos de las mejoras en seguridad se alinean al foco real que tenemos en cero daños y en asegurar que nuestros empleados llegan seguros a casa”, comenta Ayling quien es gerente general de tecnología digital e innovación en Downer que en 2011 comenzó un contrato a 30 años con el Gobierno de NSW para gestionar y mantener la flota de 78 trenes Waratah.

En diciembre de 2016, el gobierno de NSW ordenó 24 trenes Waratah Serie 2 bajo su Proyecto de Crecimiento de Trenes de Sídney y en febrero de 2019, anunció su decisión de ordenar 17 trenes Waratah Serie 2 adicionales y brindar a más pasajeros seguridad y confort mejorados debido a sistemas mejorados de aire acondicionado, más cámaras CCTV y accesibilidad mejorada.

Basados en el éxito de los trenes Waratah originales que todavía muestran un desempeño excepcional en términos de confiabilidad y disponibilidad, los trenes Waratah Serie 2 representan una nueva oportunidad de aprovechar datos adicionales de sensores provenientes de la flota.

Conforme cada tren Waratah entra y sale de una estación de Sídney, más de 300 sensores de Internet de las Cosas (IoT) y casi 90 cámaras capturan datos y graban video de manera silenciosa.

Cada 10 minutos, 30 mil señales son enviadas de un tren a Downer. Esas 30 mil señales representan el ADN digital del tren.

Ayling comenta; “Revisamos todo del tren, de arriba abajo, desde las ruedas, que por supuesto las ruedas son la cosa más importante referente al tren, porque son las que los mantienen en las vías. Somos muy conscientes de asegurarnos de que las ruedas sean seguras siempre, y luego los bogies y los sistemas de tracción, también los interiores, nos aseguramos que las cámaras CCTV siempre funcionen y estén operativas. Luego, en la parte superior del tren, los pantógrafos se aseguran que le llegue electricidad.

“En esencia, estos son los trenes con cerebros. Recibimos 30 mil señales de cada tren cada 10 minutos. Cuando extrapolas eso, tienes ahora miles de millones de puntos de datos desde la concepción de la flota.

“Utilizamos esos sensores para que nos digan sobre la salud del tren, es casi como tener una lectura de la presión sanguínea”, la cual, menciona Ayling, brinda a Downer la información de valor que la empresa y sus ingenieros necesitan para asegurar que los trenes mantienen sus operaciones de manera segura y confiable.

Permite automatizar las inspecciones, y también la oportunidad de optimizar operaciones e introducir mantenimiento predictivo, ahorrar tiempo y dinero. La plataforma pone la información directo en las manos de los ingenieros, para optimizar procesos y reducir los riesgos de fallas en la comunicación o retrasos.

Ayling explica que en el pasado, a pesar de que la compañía contaba con los datos “crudos”, batallaba para aprovecharlos o llevarlos a la gente que los necesitaba, cuando los necesitaran. Esto significa que, “podemos aprovechar todos los datos ‘crudos’ que vienen del tren para optimizar nuestra toma de decisiones”.

Él sabía que la plataforma tecnológica correcta podría convertir los datos crudos en información de valor accionable. Hubo varios intentos con el paso de los años, sin embargo una solución basada en Microsoft Azure, desarrollada por Downer, la que entregó un cambio real.

Downer inició una alianza estratégica con Microsoft en 2017 para desarrollar y comercializar en una cooperación conjunta, soluciones y servicios para sectores específicos de la industria. La alianza, que ve cómo ambas partes llevan a la mesa su tecnología y experiencia específica en el sector, fue diseñada para ayudar a acelerar la tasa a la cual el valor transformacional puede ser desbloqueado para los negocios.

Jason Pearce, gerente general de tecnología para servicios digitales de datos en Downer, comenta que el negocio de servicios de material rodante de Downer fue uno de los primeros en adoptar su plataforma de datos basada en Azure, utilizada como un backend para su solución TrainDNA. La plataforma ha sido implementada para capturar y almacenar todos los datos de IoT de Downer, junto con otras fuentes importantes de datos, superpuestas con analítica de datos y herramientas de visualización para aprovechar la información y permitir a los ingenieros de Downer actuar en consecuencia.

Un reto complejo

Downer construyó los trenes Waratah en colaboración con CRRC Changchun, el mayor fabricante de material rodante del mundo. cada tren viene con un plan de mantenimiento técnico, que requería mantenimiento cada 30 días. Hoy, Ayling y su equipo buscan en los datos de sensores y cámaras, para guiar un calendario de mantenimiento más efectivo y eficiente a través de TrainDNA.

“Este es el Santo Grial, lo traes y lo mantienes basado en su condición. Ahora imagina el tiempo que toma dar mantenimiento a un tren cada 30 días, a diferencia de traerlo sólo cuando es necesario hacerlo. Ahí es donde vamos a obtener ahorros significativos en costos, además del hecho de que hay un contrato a 30 años, hay piezas significativas de trabajo en las que necesitamos revisar los principales activos, como los bogies”, menciona Ayling.

La analítica de datos también permitirá a Downer gestionar esas revisiones de bogie requeridas para los trenes. Revisar todos los bogies de la flota entera es una tarea costosa durante los 30 años de vigencia del contrato. A través de analítica de datos, Ayling espera que haya el potencial de ahorros significativos en lo que queda del contrato, tan solo por el mantenimiento y monitoreo mejorado de los bogies, por ejemplo, a través de extender la vida de esos recursos de una manera que no impacte la seguridad de los pasajeros o la confiabilidad.

La huella del éxito

La extremo frontal de la solución es una Angular Web App construida en la parte superior de los servicios centrales de ASP.NET. La solución está hospedada a través de Service Fabric de Azure para asegurar la escala y la resiliencia.

Azure IoT Hub alimenta la transmisión de analítica hacia Azure Data Lake Store y a una base de datos Azure SQL. El acceso es gestionado por Azure Active Directory con Power BI para brindar analítica y reporteo. La plataforma TrainDNA de Downer ingiere los datos y aprovecha el aprendizaje automático de Azure para darles sentido, pero Downer ha asegurado una total flexibilidad al permitir a los científicos de datos operen los algoritmos que desarrollan en Python, Julia o R, luego los almacenan y los corren a través de Azure Batch. Esta inteligencia añadida es lo que hace de TrainDNA un producto único.

De acuerdo con Ayling: “Lo que estos nuevos sistemas y alguna de la tecnología Microsoft nos permiten hacer, es usar esos datos y analizarlos, más rápido de lo que antes podíamos hacer. Es aquí donde entra algo de la Inteligencia Artificial. Convertir esos datos en información de valor, en algo que nos sirve para hacer algo, es algo que ya sucede, necesitamos hacer una corrección a nuestro programa de mantenimiento, o necesitamos hacer algo diferente. Esta información de valor, es en realidad lo valioso”.

“Esto en verdad cambia el juego para nosotros en términos de cómo operamos, y ser capaces de diagnosticar más pronto a los trenes, para poder llegar a ellos antes de que fallen”.

“También, desde una perspectiva de las partes, muchas de nuestras partes en nuestros trenes tienen tiempos de entrega muy largos (muchas partes vienen de todo el mundo), por lo que poder planear por adelantado para eso tiene mucho beneficio”.

Avance

Downer ya ha comenzado a investigar que otra tecnología podría implementar para obtener un cambio de impacto adicional. En la actualidad ha comenzado a explorar la oportunidad de integrar la plataforma TrainDNA con la solución de realidad aumentada de Microsoft, HoloLens.

Al utilizar un dispositivo montado en la cabeza, los ingenieros podrían mirar un tren y ver una superposición de los datos, los esquemas de los trenes, además de los dibujos e información técnica sobre el mantenimiento que son requeridos.

Louisa de Vries es una ingeniera de estrategia tecnológica en Downer que toma el tren para el trabajo todos los días y los fines de semana con sus hijas. No tiene dudas respecto a la importancia crítica de la seguridad y confiabilidad de los trenes y del impacto potencial de la nueva tecnología para los ingenieros de trenes.

“Tenemos algo de investigación en marcha con HoloLens, realidad mixta, donde reciben información en vivo, que pueden ver frente a ellos, sobre cómo dar mantenimiento a un tren”.

“Las tabletas pueden brindar datos e información de valor a los encargados de mantenimiento cuando están en el trabajo, y creo que HoloLens es el siguiente paso a través del cual podrán visualizar el mantenimiento y ver cómo se realizó el procedimiento”.

Downer también se prepara para aprovechar datos no estructurados, como videos de las cámaras de los trenes a través de la API de servicios cognitivos de Azure.

“¿Utilizamos este tipo de cosas hoy? No. ¿Las utilizaremos en el futuro?, Por supuesto”, comenta Ayling, y agrega que fue importante para Downer cuando hizo su elección tecnológica para seleccionar una plataforma capaz de apoyar la innovación a futuro”.

“Podríamos utilizar material de las cámaras CCTV y de cámaras dirigidas a la parte exterior del tren, para verificar si tiene grafiti o si las escotillas están abiertas o se han soltado”.

Con Azure y TrainDNA, Ayling cree que Downer podrá desarrollar e implementar algunas de esas soluciones por su cuenta a través del uso del software cognitivo y de reconocimiento visual de Azure.

Downer podría, él cree, también crear una nueva oportunidad de negocios para Downer, a través de vender su Propiedad Intelectual y sistemas de analítica de datos a otras compañías alrededor del mundo que también buscan soluciones IoT infundidas con ricos datos para gestión y mantenimiento de recursos.

Retorno de inversión

Downer continua con la distribución de elementos frescos de la solución lo que dificulta la cuantificación del impacto que ha tenido en el negocio en cualquier momento. Pero hay beneficios claros dado que, bajo los términos del contrato cuando un tren se retrasa o se cancela debido a un problema de mantenimiento, hay una penalización pagada por Downer.

Interrogar los datos que vienen de los trenes significa que la compañía puede mapear el riesgo de fallas, anticipar cualquier mantenimiento requerido y agendar un tiempo de paro requerido para ese mantenimiento antes de tiempo, para ayudar a brindar un tren seguro y confiable, que siempre estará a tiempo.

La capacidad de analizar tendencias a través de cada dato granular como temperaturas, valores atípicos en voltajes y corrientes, tiempos de apertura y cierre de puertas, significa que cualquier cambio, por pequeño que sea, en los datos, puede entregar a Downer una alerta temprana sobre lo que sucede.

El aprendizaje automático y los análisis inteligentes de datos significan que Downer puede predecir como probabilidad de fallas, en ocasiones con meses de anticipación, y agendar un mantenimiento preventivo mucho antes de que suceda una falla.

Downer también ha cosechado una recompensa adicional a partir de su compromiso con Microsoft, que ha llevado a que prácticas ágiles sean implementadas de manera amplia a través del negocio, lo cual ha comenzado a pagar dividendos de acuerdo con Ayling.

Lo que es más importante, “Esta automatización y digitalización nos mueven de ser un inspector o persona de mantenimiento a una persona de mantenimiento de recursos diferenciada de clase mundial, que dirige mantenimiento basado en condiciones”, finalizó Ayling.