BNSF Railway: ИИ анализирует более 35 млн показаний путевых детекторов в сутки

Компания давно применяет технологии мониторинга состояния вагонов и пути и теперь использует ИИ, чтобы повысить эффективность, надёжность и безопасность работы сети. Задача — использовать большие объёмы данных, которые генерируют поезда, путь и подвижной состав. Для колёс вагонов цель состоит в том, чтобы заранее прогнозировать потребность в обслуживании: по словам компании, это снижает вероятность поломок и перерывов в движении поездов и повышает плавность и безопасность перевозок для клиентов.

Команда обслуживания по фактическому состоянию (condition-based maintenance) использует тепловые датчики и системы машинного зрения, установленные вдоль пути. Тепловые датчики фиксируют изменения температуры, которые могут указывать на перегрев тормозов или неисправность узлов. Камеры высокого разрешения осматривают поверхность колёс и выявляют трещины и дефекты. Алгоритмы ИИ обрабатывают показания путевых детекторов и на их основе заранее прогнозируют потребность в обслуживании. По словам компании, с ИИ данные осмотров анализируются эффективнее, чем прежде.

BNSF описала систему в корпоративном издании Rail Talk 9 января 2025 года. Мониторинг охватывает более 1,5 млн колёс в движении на сети компании. Системы машинного зрения обрабатывают более 2 млн изображений в сутки, а алгоритмы ИИ — более 35 млн показаний путевых детекторов ежедневно.