К сожалению, сайт не работает без включенного JavaScript. Пожалуйста, включите JavaScript в настройках вашего броузера.
Рассылка Forbes
Самое важное о финансах, инвестициях, бизнесе и технологиях

Новости

 
SAP

Точно по расписанию

Точно по расписанию
Тридцать тысяч локомотивов, электропоездов, пассажирских и грузовых вагонов — всем этим транспортным парком управляет компания Trenitalia, входящая в холдинг «Итальянские государственные железные дороги». Она перевозит за год полмиллиарда пассажиров и восемьдесят миллионов тонн грузов. С 2016 года ей в этом помогает интернет вещей: в каждую транспортную единицу встроены сотни сенсоров, непрерывно передающих данные в центр управления и анализа.

Trenitalia — одна из крупнейших транспортных компаний Европы и самый главный перевозчик в Италии. Многие предприятия, занимающие сильные позиции на рынке, со временем становятся консервативными и неповоротливыми. Trenitalia — не тот случай. Компания постоянно развивается, осваивает новые технологии, обновляет парк техники и нацелена на непрерывное повышение качества обслуживания. В 2010 году она заказала 50 высокоскоростных современных поездов, которые встали на рельсы спустя три года. Они сделаны на 93 % из материалов, которые могут быть переработаны и вторично использованы. В 2015 году компания победила в престижном конкурсе World Travel Market в номинации World Travel Leaders Award. Жюри отметило, что Trenitalia изменила рынок перевозок в Италии, сделав их доступными и сократив время, которое уходит на перемещения по стране. Из Милана до Рима теперь можно добраться всего за 2,5 часа, заплатив €40.

Закончили чтение тут

«Trenitalia нацелена на постоянную модернизацию своих услуг и практик. Мы стремимся улучшать клиентский опыт наших пассажиров, инвестируя в высокотехнологичные решения, благодаря которым поездки становятся более экономичными, надежными и быстрыми», — рассказывает Барбара Морганте, генеральный директор Trenitalia. В 2014 году, руководствуясь этими целями, компания запустила новый проект — вместе с компанией SAP начала осваивать технологии интернета вещей.

Каждую единицу оборудования оснастили сотнями сенсоров, данные с которых передаются в программную платформу SAP Predictive Maintenance and Service. Это программное решение анализирует работу технических активов транспортной компании, непрерывно наблюдает за показаниями оборудования в реальном времени и выдает рекомендации по техобслуживанию. Как объяснила Барбара Морганте, сотрудничество с SAP стало частью реализации стратегии компании, помогает Trenitalia повышать качество услуг и при этом существенно сокращать производственные расходы. 
[[{"fid":"223703","view_mode":"default","fields":{"format":"default","field_file_image_alt_text[und][0][value]":false,"field_file_image_title_text[und][0][value]":false},"type":"media","field_deltas":{"1":{"format":"default","field_file_image_alt_text[und][0][value]":false,"field_file_image_title_text[und][0][value]":false}},"attributes":{"height":"3461","width":"4938","style":"width: 1200px; height: 841px;","class":"media-element file-default","data-delta":"1"}}]]
Первые результаты 
В 2016 году интернет вещей в компании начал полноценно работать. Первые результаты показывают, что проект позволит предприятию экономить 8–10 % затрат на ремонты и техническое обслуживание, что в совокупности дает уменьшение расходов на €100 млн в год. Помимо этого экономится время на проведение таких работ и трудозатраты, а надежность работы и срок эксплуатации подвижного состава повышается.

В компании изменился подход к одному из ключевых процессов ее бизнеса: управление ремонтами стало «умным». Теперь оборудование обслуживается только тогда, когда это требуется. Раньше по плану раз в год меняли все тормозные колодки и масло, не обращая внимания на то, как данная конкретная единица техники использовалась в течение года. Теперь же созданная для Trenitalia система на базе платформы прогнозной аналитики SAP HANA обрабатывает показатели работы оборудования в реальном времени и создает прогнозную модель с использованием машинного обучения, которая «предвидит» весь жизненный цикл критически важных узлов (двигателей, аккумуляторов, тормозных систем), опираясь на нормативы износа и текущие условия эксплуатации. Специалисты компании могут составлять более точный план ремонтов и процедур обслуживания и проводить эти работы, только когда они действительно необходимы. Таким образом, сокращается простой оборудования и исключаются затраты на обслуживание, которое в реальности не требуется.

Один из примеров — сенсорные межвагонные двери, которые открываются, когда человек подходит к ним, и автоматически закрываются. Раньше их ремонтировали через определенное количество километров, которое проехал конкретный поезд. В теории — чем больше пробег, тем чаще открывается дверь. Но на практике это зависит также от числа остановок и от того, кто именно ездит тем или иным маршрутом. 
[[{"fid":"223705","view_mode":"default","fields":{"format":"default","field_file_image_alt_text[und][0][value]":false,"field_file_image_title_text[und][0][value]":false},"type":"media","field_deltas":{"2":{"format":"default","field_file_image_alt_text[und][0][value]":false,"field_file_image_title_text[und][0][value]":false}},"attributes":{"height":"3361","width":"5008","style":"width: 1200px; height: 805px;","class":"media-element file-default","data-delta":"2"}}]]
Школьники бегают по вагонам, а взрослые и тем более пожилые люди создают меньше нагрузки на механизм. Если строить план ремонтов, исходя из теории, то в итоге в некоторых вагонах двери перестают нормально работать, не дождавшись планового обслуживания, а в других могли бы продолжить полноценно функционировать без всякого ремонта намного дольше.

Также считается, что после десяти тысяч открываний требуется смазать механизм, а через сто тысяч — сменить подшипники. Но это тоже в теории. На самом деле главный фактор, влияющий на износ, — это скорость открытия двери. Теперь в компании составляют график обслуживания и прогнозных ремонтов, учитывая комбинацию параметров: количество открываний и скорость срабатывания двери. В итоге и пассажиры довольны: двери всегда работают нормально, и акционеры компании счастливы: даже на такой простой процедуре экономятся миллионы евро.

Еще один пример — обслуживание аккумуляторных батарей. В каждом поезде находится 150 таких устройств. Прежний регламент предписывал, что раз в год каждую из них нужно вынуть, проверить, заменить или поставить обратно, если она еще в рабочем состоянии. Для этого поезд приходилось пригонять в депо. Теперь же датчики следят за работой аккумуляторов, система тестирует их прямо во время эксплуатации, ранжирует по состоянию и помечает только те, которые действительно следует проверить вручную. На практике получается, что всего треть аккумуляторов нуждаются в такой проверке. Соответственно, на 30 % сокращается время простоя поезда, требующееся на эту процедуру. 
[[{"fid":"223707","view_mode":"default","fields":{"format":"default","field_file_image_alt_text[und][0][value]":false,"field_file_image_title_text[und][0][value]":false},"type":"media","field_deltas":{"3":{"format":"default","field_file_image_alt_text[und][0][value]":false,"field_file_image_title_text[und][0][value]":false}},"attributes":{"height":"4847","width":"6426","style":"width: 1200px; height: 905px;","class":"media-element file-default","data-delta":"3"}}]]
Новый уровень 
Технологии больших данных и прогнозной аналитики позволяют кардинально улучшать даже ключевые бизнес-процессы в компаниях. Ранее ремонты делались по нормативам, без учета эксплуатации конкретного состава, на глаз или по ощущениям рабочих. Но человек несовершенен: ограничены его органы чувств, присутствует усталость и другие человеческие факторы.

По этим причинам ремонты на основе больших данных гораздо надежнее, ведь они исключают несовершенства человека. Машина не устанет и всегда выдаст точную рекомендацию на основании реальных данных. Также становится возможным мониторинг оборудования в реальном времени — а значит, мы можем принимать решения быстрее. Ведь человек не в состоянии постоянно контролировать каждый отдельный узел машины, он может пройти мимо, не проверив конкретное оборудование.

Более того, при использовании больших данных появляются новые параметры и закономерности, недоступные человеческому взгляду. Теперь благодаря им можно более точно предсказывать ремонты, как это стало возможным с ремонтом дверей в поездах Trenitalia. 
[[{"fid":"223711","view_mode":"default","fields":{"format":"default","field_file_image_alt_text[und][0][value]":false,"field_file_image_title_text[und][0][value]":false},"type":"media","field_deltas":{"4":{"format":"default","field_file_image_alt_text[und][0][value]":false,"field_file_image_title_text[und][0][value]":false}},"attributes":{"height":"3621","width":"4828","style":"width: 1200px; height: 900px;","class":"media-element file-default","data-delta":"4"}}]]

Таких примеров можно привести множество: каждый критически важный узел в оборудовании наблюдается отдельно. TrenItalia собирает сотни терабайт данных в год с шести миллионов датчиков, установленных на подвижном составе. 
Система управления динамическим обслуживанием в Trenitalia — часть инновационной стратегии предприятия, цель которой — улучшение клиентского опыта пассажиров. Группа FS Italiane, в которую входит компания, собирается также в 2017–2026 годах создать мобильное приложение для планирования поездок и поиска попутчиков, внедрить инструменты продвинутой аналитики и решения для управления вовлеченностью клиентов, освоить множество других инноваций в партнерстве с SAP.

Рассылка:

Наименование издания: forbes.ru

Cетевое издание «forbes.ru» зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций, регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации: серия Эл № ФС77-82431 от 23 декабря 2021 г.

Адрес редакции, издателя: 123022, г. Москва, ул. Звенигородская 2-я, д. 13, стр. 15, эт. 4, пом. X, ком. 1

Адрес редакции: 123022, г. Москва, ул. Звенигородская 2-я, д. 13, стр. 15, эт. 4, пом. X, ком. 1

Главный редактор: Мазурин Николай Дмитриевич

Адрес электронной почты редакции: press-release@forbes.ru

Номер телефона редакции: +7 (495) 565-32-06
Перепечатка материалов и использование их в любой форме, в том числе и в электронных СМИ, возможны только с письменного разрешения редакции. Товарный знак Forbes является исключительной собственностью Forbes Media LLC. Все права защищены.
AO «АС Рус Медиа» · 2022
16+