Создание «суперврача» для интеллектуальной эксплуатации и обслуживания железнодорожных сигналов — большая модель железнодорожного транспорта делает эксплуатацию и обслуживание более эффективными

С 15 по 16 марта 2025 года мероприятие проводилось Китайской ассоциацией транспорта и логистики и было организовано Управлением по присуждению премий в области науки и технологий Китайской ассоциации транспорта и логистики, Народным правительством района Юнчуань, муниципалитетом Чунцин, Отделением по содействию новым технологиям Китайской ассоциации транспорта и логистики и т. д. Конференция по награждению премией в области науки и технологий Китайской ассоциации транспорта и логистики 2024 года и Конференция по содействию новым технологиям и достижениям в области транспорта на тему «Стимулирование производительности нового качества с помощью науки и технологий и стимулирование высококачественного развития посредством инноваций» успешно прошли в Международном выставочном и конференц-центре Юнчуань в Чунцине. Целью этой конференции является содействие обмену и применению новых технологий и достижений в транспортном секторе, а также содействие интеллектуальному и экологичному развитию транспортной отрасли.

С ростом сложности и разнообразия железнодорожных транзитных перевозок традиционные методы эксплуатации и обслуживания стали с трудом соответствовать текущим требованиям. Выпуск «Интеллектуальной железной дороги 2.0» выдвинул новые требования к технологическим инновациям для повышения эффективности организации железнодорожных перевозок, безопасности строительства и эксплуатации, а также уровня обслуживания пассажиров. На основе этого была построена большая модель железнодорожного транзита. С использованием зрелых и открытых общих больших моделей, таких как DeepSeek R1 и Qwen в качестве основы, и внешнего подключения к базе знаний отрасли железнодорожного транзита, с помощью таких технологий, как анализ больших данных, машинное обучение, компьютерное зрение и обработка естественного языка, возможности обработки данных и обучения моделей были дополнительно улучшены, а уровень интеллекта системы был усилен. Сделайте эксплуатацию и обслуживание железной дороги более эффективными, тем самым повысив эксплуатационную эффективность и безопасность железнодорожного транзита.

Сталкиваясь со сценариями применения, многомодовая техническая архитектура принимается для прорыва через интеллектуальный режим «общей большой модели фундамента + отраслевой настройки данных». На основе большой модели железнодорожного транзита была достигнута совместная интеграция языковой большой модели, визуальной большой модели и многомодальных больших моделей технологий, предоставляя индивидуальные интеллектуальные решения для железнодорожной транзитной отрасли.

Традиционная интеллектуальная эксплуатация и обслуживание железных дорог в основном полагаются на суждение о правилах, регулярные проверки и экспертный опыт, не имея возможностей самообучения и рассуждения, и, таким образом, неспособны достичь предиктивного обслуживания. После внедрения технологии больших моделей мышление и рассуждение могут осуществляться с возможностью самообучения. Диапазон обработки данных расширяется, и данные напряжения, тока, текста и изображений могут быть проанализированы. Он всесторонне охватывает ключевое оборудование железнодорожной сигнальной системы, реализует интеллектуальный анализ полного процесса от мониторинга до обслуживания и завершает переход от «ремонта неисправностей» к «обслуживанию на основе состояния». В то же время, благодаря подходам, основанным на данных и ИИ, повышается эффективность эксплуатации и обслуживания, а также научный характер принятия решений.

Интеллектуальная система диагностики железнодорожных сигналов большой модели: объединяет данные мониторинга для достижения централизованного управления и принятия правил, а также расширяет функции мониторинга в реальном времени, такие как анализ усилия на стрелке и прогнозирование неисправностей сигнальных машин, для создания полноразмерной интеллектуальной системы мониторинга и диагностики, значительно повышая точность восприятия состояния оборудования и возможности прогнозирования неисправностей.

Технология диагностики состояния оборудования на основе искусственного интеллекта: она охватывает все ключевое оборудование, такое как стрелочные переводы и рельсовые цепи, и может обеспечить управление состоянием на протяжении всего жизненного цикла — от раннего обнаружения неисправностей до прогнозирования остаточного срока службы, предлагая интеллектуальную поддержку принятия решений по эксплуатации и техническому обслуживанию железнодорожного сигнального оборудования.

Планирование на основе ИИ на основе состояния устройства: анализируя данные о состоянии устройства в режиме реального времени, ИИ интеллектуально формирует планы технического обслуживания и оптимизирует распределение ресурсов для точного распределения задач.

Помощник по работе на месте с использованием искусственного интеллекта: интегрирует историческую базу данных неисправностей и может выполнять интеллектуальное сопоставление случаев.

Аварийная вспомогательная диспетчерская служба на базе ИИ: благодаря интеллектуальным вопросам и ответам, планированию маршрута и оповещениям о рисках в режиме реального времени она обеспечивает эффективную поддержку экстренного управления в случае внезапных сбоев.

Помощник по управлению на основе ИИ: создание отчетов по эксплуатации и техническому обслуживанию с помощью интеллектуального статистического анализа, помогающих руководству оптимизировать процесс принятия решений и распределения ресурсов.

В настоящее время большая модель железнодорожного транзита применяется ко всему бизнес-процессу интеллектуальных транспортных бизнес-продуктов, включая исследования и разработки, инженерное проектирование, испытания на безопасность и инженерные услуги, а также применяется и продвигается во внутренних операциях, рынке, человеческих ресурсах и других процессах управления. В инженерных службах национальных железных дорог большая модель железнодорожного транзита предоставляет целевые решения для инженерного персонала для быстрого решения проблем на месте путем анализа технических регламентов, инструкций по эксплуатации и исторических записей об устранении неисправностей бортовых продуктов (таких как ATP, ATO и т. д.) и продуктов наземного управления поездами (таких как TCC, TSRS, RBC, CBI и т. д.), а также своевременно генерирует отчеты об анализе неисправностей. Всесторонне повысить эффективность и уровень обслуживания работы и обслуживания сигналов.

Мы также можем предоставить соответствующее оборудование, такое как Шнайдер , Аллен-Брэдли .

Свяжитесь со мной для получения дополнительной информации о продукте в >>>> Электронная почта: sales9@apterpower.com