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호주 기차에 '인공 두뇌' 탑재··· 센서 데이터 분석해 예지정비에 활용

열차의 센서 데이터를 사용하는 소프트웨어가 예측 유지보수 및 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 한다.   시드니의 워라타(Waratah) 열차에 다우너 EDI(Downer EDI)와 마이크로소프트 애저팀이 만든 지능형 소프트웨어가 장착돼 차량 유지 관리와 기타 데이터 기반 의사 결정을 추적하고 있다. 호주 뉴사우스웨일스(NSW)주정부는 2016년 시드니 그로쓰 트레인 프로젝트(Sydney Growth Trains Project)에서 24대의 워라타 시리즈 2(Waratah Series 2) 열차를 주문했다. 올해 초 17대의 열차를 추가한 데 이어 또 다른 24대를 이달에 인도받을 예정이다. 이 열차는 다우너 EDI에서 유지 관리하며, 이 회사는 현재 78대의 열차를 관리하고 유지하기 위해 NSW주정부와 30년 계약을 맺은 상태다. 최근 다우너는 300대 이상의 워라타 열차에 이상의 센서와 약 90대의 카메라를 장착했으며, 열차의 함대에서 센서 데이터를 소비하는 소프트웨어를 지원했다. 다우너의 디지털 기술 및 혁신 담당 총괄 책임자인 마이크 에일링은 예측 가능한 유지 관리 및 데이터 중심 의사 결정을 지원한다. 에일링에 따르면 엔지니어는 열차의 온도, 전압 및 전류의 이상치, 도어 개폐 시간 등 매우 세부적인 데이터를 통해 추이를 분석할 수 있다. 즉, 데이터의 작은 변화만으로도 다우너에게 진행 상황과 주의가 필요한 사항에 대한 조기 경보를 전달할 수 있음을 의미한다. 머신러닝과 지능형 데이터 분석을 통해 엔지니어는 고장이 발생하기 전에 예방 유지보수 일정을 잡을 수 있다. 해외 공급 업체로부터 미리 교체할 부품 정보를 전달해 받아서 준비할 수 있다.  다우너의 롤링스톡(rollingstock) 서비스 사업은 트레인DNA(TrainDNA) 제품의 백엔드로 사용되는 애저 기반 솔루션의 첫 도입 사례 중 하나다. 다우너의 롤링스톡 서비스, 트랜스포트, 인프라를 담당하는 이그제큐티브 제너럴 매니저인 팀 영은 다우너가 이 솔루션을 &l...

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2019.04.17

열차의 센서 데이터를 사용하는 소프트웨어가 예측 유지보수 및 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 한다.   시드니의 워라타(Waratah) 열차에 다우너 EDI(Downer EDI)와 마이크로소프트 애저팀이 만든 지능형 소프트웨어가 장착돼 차량 유지 관리와 기타 데이터 기반 의사 결정을 추적하고 있다. 호주 뉴사우스웨일스(NSW)주정부는 2016년 시드니 그로쓰 트레인 프로젝트(Sydney Growth Trains Project)에서 24대의 워라타 시리즈 2(Waratah Series 2) 열차를 주문했다. 올해 초 17대의 열차를 추가한 데 이어 또 다른 24대를 이달에 인도받을 예정이다. 이 열차는 다우너 EDI에서 유지 관리하며, 이 회사는 현재 78대의 열차를 관리하고 유지하기 위해 NSW주정부와 30년 계약을 맺은 상태다. 최근 다우너는 300대 이상의 워라타 열차에 이상의 센서와 약 90대의 카메라를 장착했으며, 열차의 함대에서 센서 데이터를 소비하는 소프트웨어를 지원했다. 다우너의 디지털 기술 및 혁신 담당 총괄 책임자인 마이크 에일링은 예측 가능한 유지 관리 및 데이터 중심 의사 결정을 지원한다. 에일링에 따르면 엔지니어는 열차의 온도, 전압 및 전류의 이상치, 도어 개폐 시간 등 매우 세부적인 데이터를 통해 추이를 분석할 수 있다. 즉, 데이터의 작은 변화만으로도 다우너에게 진행 상황과 주의가 필요한 사항에 대한 조기 경보를 전달할 수 있음을 의미한다. 머신러닝과 지능형 데이터 분석을 통해 엔지니어는 고장이 발생하기 전에 예방 유지보수 일정을 잡을 수 있다. 해외 공급 업체로부터 미리 교체할 부품 정보를 전달해 받아서 준비할 수 있다.  다우너의 롤링스톡(rollingstock) 서비스 사업은 트레인DNA(TrainDNA) 제품의 백엔드로 사용되는 애저 기반 솔루션의 첫 도입 사례 중 하나다. 다우너의 롤링스톡 서비스, 트랜스포트, 인프라를 담당하는 이그제큐티브 제너럴 매니저인 팀 영은 다우너가 이 솔루션을 &l...

2019.04.17

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