Iedereen die regelmatig met de trein reist, heeft weleens vertraging gehad. Een groot deel van die vertragingen is te voorkomen. Hoe? Door de conditie van het spoor en alles wat zich daaromheen bevindt te monitoren, zodat vroegtijdig herstel van defecten mogelijk is. En dat is precies wat NS en ProRail doen binnen CAMINO Rail. In dit project bundelen de twee bekendste partijen op het Nederlandse spoor hun krachten om onderhoud voorspelbaar te maken. Paul van der Voort, programmamanager DataLab bij ProRail, vertelt over deze samenwerking.
“Omdat NS en ProRail allebei te maken hebben met de railinfra in Nederland, werken we regelmatig samen. Via Leo van Dongen, destijds directeur NS techniek, kwamen we in contact met World Class Maintenance. Al snel besloten we om te kijken of het een idee was om te innoveren in de vorm van een Fieldlab. Bij een brainstorm kwamen Inge Kalsbeek van NS en ik op het idee om onderhoud aan het spoor datagedreven uit te voeren. Bijvoorbeeld door via sensoren op treinen de conditie van het spoor te meten. Ons idee kwam als beste uit de bus, en is daarom in het programma CAMINO Rail vormgegeven.”
Meer monitoren, minder vertraging
“In januari 2018 zijn we officieel van start gegaan. Sindsdien hebben we verschillende deelprojecten gedaan. Het doel van elk experiment is om te kijken hoe we de monitoring van het spoor verder kunnen verbeteren. Momenteel stuurt ProRail meettreinen het spoor op die elk traject nauwkeurig in kaart brengen. Meettreinen brengen extra kosten met zich mee, en moeten tussen de – al drukke – reizigersdienst ingepland worden. Daarom komen deze meettreinen maar één of twee keer per jaar op elke plek van het spoor. In de tussentijd kan er altijd iets kapot gaan zonder dat we het in de gaten hebben.”
“Door op reguliere reizigerstreinen sensoren te plaatsen, kunnen we het spoor dagelijks landelijk gaan meten. Hierdoor wordt de kans veel groter dat we een afwijking snel ontdekken. Een defecte bovenleiding legt het treinverkeer vaak uren stil. Als we zo’n mankement vroegtijdig ontdekken, hebben treinreizigers hier veel minder overlast van. Onze pilot – waarbij we sensoren op twee NS-treinen plaatsten – leidde al tot preventief onderhoud op een plek die we anders hadden gemist.”
Precies op tijd
“Momenteel monitoren we via de sensoren of bepaalde onderdelen niet meer aan onze eigen normen voor kwaliteit of conditie voldoen. Die vervangen we dan. De vraag is nu hoe ver we het falen voor zijn als een sensor een afwijking detecteert: is dat één week of twee jaar? Dat is voor de toekomst belangrijk om uit te zoeken. Je wilt immers op precies het juiste moment onderhoud uitvoeren. Niet te vroeg, want dat is zonde van het geld. Maar ook niet te laat, want dan ontstaan storingen. Naar dat ideale punt zijn we nog op zoek.”
“Het prettige aan de samenwerking tussen NS en ProRail via CAMINO Rail, is dat we heel snel kunnen schakelen. Vooral in het begin hebben we veel gehad aan de procesbegeleiding van CAMINO. Nu we een paar jaar bezig zijn, gaat de samenwerking eigenlijk vanzelf. Ons doel is om in de toekomst storingen tot een minimum te beperken en het onderhoud voorspelbaar en efficiënter te maken. We hebben al aangetoond dat sensoren ons hierbij kunnen helpen. De volgende stap is om hier op grotere schaal iets mee te doen.”
Stop talking, start testing
“Als je bezig bent met innovatie, is het belangrijk om niet te veel tijd te besteden aan het uitdenken en uitwerken van een oplossing, omdat die vaak onzeker is. Ga gewoon aan de slag. Probeer dingen uit, test je ideeën en zie wat daaruit komt. Met die informatie kun je weer verder. Deze instelling om minder te praten en meer te doen, heeft ons al veel gebracht.”
Aan deze deelprojecten werkt CAMINO Rail:
Deelproject 1: Wiel- en railmonitoring
Doel: het spoor monitoren via passagierstreinen.
Zo werkt het: met sensoren aan de onderkant van de trein meet je of er afwijkingen in het spoor te vinden zijn. Zo ja, dan gaat de monteur op pad om die te repareren.
Status: experiment geslaagd, aanbesteding loopt. Eind 2022 of begin 2023 rijden de eerste treinen met sensoren.
Deelproject 2: Beeldherkenning van de bovenleiding
Doel: bovenleidingen monitoren om falen – en daarmee vertraging – te voorkomen.
Zo werkt het: met camera’s op de trein ‘bekijk’ je de bovenleiding. Via automatische beeldherkenning detecteert het systeem afwijkingen.
Status: experiment loopt. Automatische herkenning van bovenleidingonderdelen lukt goed, aan het herkennen van de bovenleidingconditie wordt nog gewerkt.
Deelproject 3: Beeldherkenning van de stroomafnemers
Doel: controleren of de stroomafnemers op het dak van de trein nog goed functioneren.
Zo werkt het: camera’s langs het spoor filmen langsrijdende treinen. Via automatische beeldherkenning detecteren ze of de stroomafnemers afwijkingen vertonen.
Status: experiment loopt, dataverzameling bezig.
Deelproject 4: Bestaande databronnen
Doel: ontdekken welke nieuwe toepassingen mogelijk zijn door combineren van NS en ProRail data
Zo werkt het: zowel op het spoor als op de treinen bevinden zich al veel sensoren en wordt veel data verzameld. Hierin ligt veel informatie verscholen, zolang je weet waar je moet zoeken.
Status: afgerond. Diverse nieuwe toepassingen zijn aangetoond. De volgende stap is het opstarten van nieuwe onderzoeken met andere partners uit de spoorsector.
THIS WEBSITE USES COOKIES.
DEZE WEBSITE MAAKT GEBRUIK VAN COOKIES
Geef een reactie
Je moet ingelogd zijn om een reactie te geven.