Wykorzystanie bliźniaków cyfrowych w sektorze kolejowym: Szanse i wpływ w Australii, Europie i Wielkiej Brytanii

Decision Analysis Services (DAS) to niezależna firma świadcząca profesjonalne usługi doradcze. Oferujemy wsparcie klientom na całym świecie w sektorach energetyki, obronnym, administracji publicznej, ochrony zdrowia oraz transportu. Specjalizujemy się w łączeniu strategii z realizacją operacyjną.

DAS wspiera działalność badawczą poprzez finansowanie doktorantów i studentów studiów magisterskich, którzy wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) do analizy danych i wspierania decydentów w podejmowaniu świadomych decyzji. W połączeniu z pracami prowadzonymi w naszym Innovation Lab, pozwala nam to skutecznie wykorzystywać oraz integrować najnowsze osiągnięcia w zakresie AI, ML i data science w projektach realizowanych dla naszych klientów.

Wprowadzenie

Bliźniaki cyfrowe to wirtualne odwzorowania fizycznych systemów, procesów lub obiektów, które są na bieżąco aktualizowane w oparciu o dane w czasie rzeczywistym. Takie reprezentacje mogą przyjmować postać modeli opartych na prawach fizyki, symulacji, modeli statystycznych i innych form odwzorowania, które odzwierciedlają cechy oraz zachowania swoich rzeczywistych odpowiedników. Tradycyjne bliźniaki cyfrowe opierają się jednak w dużej mierze na modelach fizycznych (czyli odwzorowaniach rzeczywistych systemów zgodnych z prawami fizyki), które mogą być ograniczone przez dostępność dokładnych danych oraz złożoność modelowanego systemu.

W naszym najnowszym artykule ‘Foresight: Expanding the Methods and Applications of Digital Twins’ analizujemy rewolucyjny potencjał technologii bliźniaków cyfrowych wspieranych przez sztuczną inteligencję w sektorze kolejowym. W obliczu rosnącego zapotrzebowania na transport kolejowy w Australii, Europie i Wielkiej Brytanii, przyglądamy się temu, w jaki sposób rozwiązania oparte na AI mogą pomóc w rozwiązaniu kluczowych wyzwań stojących przed branżą – dostarczając jednocześnie praktycznych informacji wspierających efektywność, bezpieczeństwo i zrównoważony rozwój.

Kontekst

Sektor kolejowy stoi w obliczu złożonych wyzwań związanych ze zrównoważonym rozwojem i efektywnością operacyjną. W Wielkiej Brytanii starzejąca się infrastruktura oraz nieefektywności operacyjne wywierają presję na cały system, podczas gdy w Australii rozległe sieci kolejowe w trudno dostępnych regionach znacznie komplikują monitorowanie zasobów i działania utrzymaniowe.
Dodatkowo, logistyka przewozów towarowych – zwłaszcza w eksporcie surowców – napotyka istotne bariery związane z kosztami i opóźnieniami. Oba regiony stoją także przed koniecznością realizacji ambitnych celów w zakresie zrównoważonego rozwoju, takich jak redukcja emisji oraz optymalizacja strategii utrzymania infrastruktury kolejowej.

Bliźniaki cyfrowe wspierane przez sztuczną inteligencję oferują przełomowe rozwiązanie tych wyzwań, umożliwiając monitorowanie w czasie rzeczywistym, analizę predykcyjną oraz zaawansowane symulacje.

Integracja technologii bliźniaków cyfrowych i sztucznej inteligencji stwarza szereg nowych możliwości dla sektora kolejowego. Te wirtualne odwzorowania zasobów i sieci kolejowych łączą dane z czujników Internetu Rzeczy (IoT), modele uczenia maszynowego oraz symulacje oparte na dynamice systemów, dostarczając praktycznych, możliwych do wdrożenia informacji wspierających procesy decyzyjne.

Urządzenia IoT mogą gromadzić dane w czasie rzeczywistym dotyczące infrastruktury, taboru kolejowego oraz warunków środowiskowych, które – po połączeniu z danymi historycznymi, informacjami GIS oraz dziennikami operacyjnymi – umożliwiają uzyskanie całościowego obrazu funkcjonowania systemu. Modele predykcyjne oparte na uczeniu maszynowym pozwalają przewidywać przyszłe potrzeby utrzymaniowe, optymalizować harmonogramy prac oraz zwiększać efektywność wykorzystania zasobów.
Dodatkowo, modele dynamiki systemów umożliwiają symulację złożonych zależności w ramach sieci kolejowej – takich jak przepływy pasażerów, logistyka towarowa czy zużycie energii – wspierając planowanie scenariuszowe i podejmowanie strategicznych decyzji.

Zaawansowane funkcjonalności tego typu pozwalają na przewidywanie awarii sprzętu i proaktywne planowanie napraw, optymalizację operacji w celu ograniczenia zużycia paliwa i emisji, a także symulację wpływu ekstremalnych warunków pogodowych – co umożliwia wcześniejsze opracowanie strategii ograniczających ryzyko, minimalizując nieplanowane przestoje i zakłócenia w świadczeniu usług.
Ponadto technologia bliźniaków cyfrowych wspieranych przez AI może zoptymalizować przewozy pasażerskie i towarowe, poprzez modelowanie i udoskonalanie rozkładów jazdy, tras oraz wykorzystania zasobów. Może również wspierać działania na rzecz zrównoważonego rozwoju, umożliwiając symulację środków poprawiających efektywność energetyczną i redukujących wpływ środowiskowy – co pozwala na eksploatację sieci kolejowej przy minimalnym poziomie emisji i strat zasobów.

Poprzez integrację sztucznej inteligencji i danych w czasie rzeczywistym, bliźniaki cyfrowe umożliwiają operatorom kolejowym uzyskanie analiz predykcyjnych, wspierając podejmowanie bardziej trafnych decyzji, które zwiększają efektywność, bezpieczeństwo i zrównoważony rozwój na każdym etapie cyklu życia infrastruktury kolejowej.

Oddziaływanie technologii w kluczowych segmentach kolei

W obszarze zarządzania majątkiem technologia ta umożliwia monitorowanie sieci kolejowych w czasie rzeczywistym, co ma szczególne znaczenie w przypadku rozległych i odległych systemów kolejowych w Australii. Z kolei w Wielkiej Brytanii, gdzie starzejąca się infrastruktura wymaga częstych prac utrzymaniowych, bliźniaki cyfrowe wspierają optymalizację harmonogramów i wydłużanie cyklu życia zasobów, co przekłada się na mniejszą liczbę zakłóceń w ruchu.

W przypadku przewozów towarowych i pasażerskich, bliźniaki cyfrowe mogą zwiększać efektywność operacyjną poprzez symulację rozkładu ładunków i planowania tras – co ma kluczowe znaczenie dla australijskiego sektora eksportu surowców i produktów rolnych. W Wielkiej Brytanii natomiast, optymalizacja rozkładów jazdy i przepływów pasażerów przyczynia się do ograniczenia zatłoczenia w sieciach miejskich oraz poprawy niezawodności usług.

W przypadku projektów budowlanych i infrastrukturalnych, bliźniaki cyfrowe umożliwiają planistom ocenę wpływu środowiskowego i ekonomicznego jeszcze przed rozpoczęciem prac terenowych. Jest to szczególnie przydatne w kontekście australijskich działań na rzecz rozbudowy połączeń kolejowych w odległych regionach oraz w minimalizowaniu zakłóceń w realizacji projektów miejskich, takich jak HS2 w Wielkiej Brytanii.

Poza obszarami operacyjnymi i infrastrukturalnymi, bliźniaki cyfrowe wspierają również szkolenia i rozwój kompetencji kadry. Dzięki integracji z technologiami rzeczywistości rozszerzonej i wirtualnej (AR/VR), umożliwiają tworzenie realistycznych symulacji do treningu operatorów i zespołów utrzymania. Takie narzędzia przygotowują pracowników do działania w złożonych scenariuszach – od ekstremalnych warunków pogodowych po awarie systemów – co przekłada się na skrócenie czasu reakcji i poprawę bezpieczeństwa.

Wreszcie, w kontekście realizacji celów zrównoważonego rozwoju, bliźniaki cyfrowe wspierane przez sztuczną inteligencję dostarczają cennych informacji pozwalających na ograniczenie zużycia energii i minimalizację wpływu na środowisko. Technologie te wspomagają również transformację w kierunku odnawialnych źródeł energii w procesie elektryfikacji kolei, wspierając zarówno Australię, jak i Wielką Brytanię w dążeniu do długoterminowych celów klimatycznych.