Tạo ra "siêu bác sĩ" vận hành và bảo trì thông minh tín hiệu đường sắt - mô hình vận tải đường sắt lớn giúp vận hành và bảo trì hiệu quả hơn

Từ ngày 15 đến ngày 16 tháng 3 năm 2025, sự kiện do Hiệp hội Vận tải và Hậu cần Trung Quốc đăng cai và được Văn phòng Giải thưởng Khoa học và Công nghệ của Hiệp hội Vận tải và Hậu cần Trung Quốc, Chính quyền Nhân dân Quận Vĩnh Xuyên, Thành phố Trùng Khánh, Chi nhánh Xúc tiến Công nghệ Mới của Hiệp hội Vận tải và Hậu cần Trung Quốc, v.v. tổ chức. Hội nghị Khen thưởng Giải thưởng Khoa học và Công nghệ của Hiệp hội Vận tải và Hậu cần Trung Quốc năm 2024 và Hội nghị Xúc tiến Công nghệ và Thành tựu Mới trong Giao thông vận tải, với chủ đề "Trao quyền Năng suất Chất lượng Mới bằng Khoa học và Công nghệ và Thúc đẩy Phát triển Chất lượng Cao thông qua Đổi mới", đã được tổ chức thành công tại Trung tâm Hội nghị và Triển lãm Quốc tế Vĩnh Xuyên tại Trùng Khánh. Hội nghị này nhằm mục đích thúc đẩy trao đổi và ứng dụng các công nghệ và thành tựu mới trong lĩnh vực giao thông vận tải, đồng thời tạo điều kiện cho ngành giao thông vận tải phát triển thông minh và xanh.

Với sự phức tạp và đa dạng ngày càng tăng của vận tải đường sắt, các phương pháp vận hành và bảo trì truyền thống khó có thể đáp ứng được nhu cầu hiện tại. Việc phát hành "Đường sắt thông minh 2.0" đã đưa ra các yêu cầu đổi mới công nghệ mới để cải thiện hiệu quả tổ chức vận tải đường sắt, an toàn xây dựng và vận hành, và mức độ dịch vụ hành khách. Dựa trên điều này, một mô hình vận tải đường sắt lớn đã được xây dựng. Với các mô hình lớn chung mã nguồn mở và trưởng thành như DeepSeek R1 và Qwen làm cơ sở, và được kết nối bên ngoài với cơ sở kiến thức của ngành vận tải đường sắt, thông qua các công nghệ như phân tích dữ liệu lớn, học máy, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khả năng xử lý dữ liệu và đào tạo mô hình đã được nâng cao hơn nữa và mức độ thông minh của hệ thống đã được tăng cường. Làm cho hoạt động vận hành và bảo trì đường sắt hiệu quả hơn, do đó nâng cao hiệu quả hoạt động và an toàn của vận tải đường sắt.

Đối mặt với các kịch bản ứng dụng, một kiến trúc kỹ thuật đa chế độ được áp dụng để phá vỡ chế độ thông minh của "nền tảng mô hình lớn chung + thiết lập dữ liệu ngành". Dựa trên mô hình lớn của quá cảnh đường sắt, đã đạt được sự tích hợp cộng tác của các công nghệ mô hình lớn ngôn ngữ, mô hình lớn trực quan và mô hình lớn đa phương thức, cung cấp các giải pháp thông minh tùy chỉnh cho ngành công nghiệp quá cảnh đường sắt.

Hoạt động và bảo trì thông minh truyền thống của đường sắt chủ yếu dựa vào phán đoán quy tắc, kiểm tra thường xuyên và kinh nghiệm chuyên môn, thiếu khả năng tự học và lý luận, do đó không thể đạt được bảo trì dự đoán. Sau khi giới thiệu công nghệ mô hình lớn, có thể thực hiện tư duy và lý luận, với khả năng tự học. Phạm vi xử lý dữ liệu được mở rộng và dữ liệu điện áp, dòng điện, văn bản và hình ảnh đều có thể được phân tích. Nó bao gồm toàn diện các thiết bị chính của hệ thống tín hiệu đường sắt, hiện thực hóa trí thông minh toàn bộ quy trình từ giám sát đến bảo trì và hoàn thành quá trình chuyển đổi từ "sửa chữa lỗi" sang "bảo trì dựa trên tình trạng". Đồng thời, thông qua các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu và hỗ trợ AI, hiệu quả vận hành và bảo trì và bản chất khoa học của việc ra quyết định được nâng cao.

Hệ thống chẩn đoán thông minh mô hình lớn tín hiệu đường sắt: Tích hợp dữ liệu giám sát để đạt được quản lý tập trung và phán đoán quy tắc, đồng thời mở rộng các chức năng giám sát thời gian thực, chẳng hạn như phân tích lực ra vào và dự đoán lỗi máy tín hiệu, để xây dựng hệ thống giám sát và chẩn đoán thông minh toàn diện, cải thiện đáng kể độ chính xác của khả năng nhận biết trạng thái thiết bị và dự đoán lỗi.

Công nghệ chẩn đoán AI về trạng thái thiết bị: Công nghệ này bao gồm toàn diện các thiết bị quan trọng như đường rẽ và mạch đường ray, đồng thời có thể cung cấp khả năng quản lý tình trạng vòng đời đầy đủ từ phát hiện bất thường sớm đến dự đoán tuổi thọ còn lại, cung cấp hỗ trợ quyết định thông minh cho hoạt động và bảo trì thiết bị tín hiệu đường sắt.

Lên lịch bằng AI dựa trên trạng thái thiết bị: Bằng cách phân tích dữ liệu tình trạng thiết bị theo thời gian thực, công nghệ này sẽ tạo ra các kế hoạch bảo trì giếng trời một cách thông minh và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên để phân công nhiệm vụ chính xác.

Trợ lý AI vận hành tại chỗ: Tích hợp cơ sở dữ liệu lỗi lịch sử và có thể khớp trường hợp thông minh.

Hỗ trợ khẩn cấp bằng AI: Thông qua tính năng hỏi đáp thông minh, lập kế hoạch đường đi và cảnh báo rủi ro theo thời gian thực, AI cung cấp hỗ trợ chỉ huy khẩn cấp hiệu quả cho các sự cố đột ngột.

Trợ lý quản lý AI: Tạo báo cáo vận hành và bảo trì thông qua phân tích thống kê thông minh để giúp ban quản lý tối ưu hóa việc ra quyết định và phân bổ nguồn lực.

Hiện nay, mô hình vận tải đường sắt lớn đã được áp dụng cho toàn bộ quy trình kinh doanh sản phẩm kinh doanh vận tải thông minh, bao gồm nghiên cứu và phát triển, thiết kế kỹ thuật, thử nghiệm an toàn và dịch vụ kỹ thuật, đồng thời đã được áp dụng và thúc đẩy trong hoạt động nội bộ, thị trường, nguồn nhân lực và các quy trình quản lý khác. Trong các dịch vụ kỹ thuật của đường sắt quốc gia, mô hình vận tải đường sắt lớn đã cung cấp các giải pháp có mục tiêu cho nhân viên kỹ thuật để nhanh chóng xử lý các vấn đề tại chỗ bằng cách phân tích các quy định kỹ thuật, hướng dẫn vận hành và hồ sơ xử lý lỗi lịch sử của các sản phẩm trên tàu (như ATP, ATO, v.v.) và các sản phẩm điều khiển tàu mặt đất (như TCC, TSRS, RBC, CBI, v.v.), đồng thời đã tạo ra các báo cáo phân tích lỗi một cách kịp thời. Nâng cao toàn diện hiệu quả và mức độ dịch vụ của hoạt động và bảo trì tín hiệu.

Chúng tôi cũng có thể cung cấp các thiết bị có liên quan, như Schneider , Allen-Bradley .

Liên hệ với tôi để biết thêm thông tin về sản phẩm tại >>>> Email: sales9@apterpower.com