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AI赋能的资产管理,帮助亚特兰大都市区快速运输局预测资产运行状况,提高安全性与效率

来源:IBM    2021-11-02 16:33:18

关键字: 资产管理 IBM

MARTA使用IBM Maximo APM – Predictive Maintenance Insights 解决方案作为试点项目,对隧道通风系统的资产维护流程进行升级。这个试点项目证明了该解决方案在成本和效率方面的节省潜力,目前,该解决方案已全面投入生产使用。

亚特兰大都市区快速运输局 (MARTA) 希望将资产管理系统从人工模式升级为预测模式,来提高隧道通风系统资产的效率、安全性和可靠性。 MARTA使用IBM Maximo APM – Predictive Maintenance Insights 解决方案作为试点项目,对隧道通风系统的资产维护流程进行升级。这个试点项目证明了该解决方案在成本和效率方面的节省潜力,目前,该解决方案已全面投入生产使用。

成果

  • 利用机器学习分析多个数据集,改进资产状况评估。
  • 更准确地评估资产维护需求,以延长资产的使用生命。
  • 使用仪表板整合信息,提供资产绩效的集中视图。

探索预测性维护

作为美国十大公共交通运输机构之一,MARTA 对于快速发展的亚特兰大都市区的经济活力至关重要。该机构为 170 万民众提供服务,每年运输 50 多万人次的乘客,拥有 5000 多名员工。

该机构的基础设施同样令人印象深刻:拥有超过 338 班车次和 38 个车站提供轨道交通服务,另外通过 550 辆公共汽车在 101 条路线上提供公交服务。MARTA 需要监管 600 万平方英尺相关设施的资产,包括行政大楼、轨道交通站点、轨道调车场和配套设备。

管理这些资产是一项重要任务,也是MARTA的高优先级事项。资产维护不仅要考虑安全和法规因素,还与客户满意度和经济因素密切相关:一小时的服务中断可能会让 MARTA 损失数十万美元,更不用说对未来客流量的潜在流失影响。

事实上,MARTA 在运输资产管理方面处于领先地位。最近,MARTA 成为北美第一家获得 ISO 55000 认证的公共交通运输机构,这项国际标准旨在证明机构的资产得到有效维护,而且系统运行状况非常安全。

该认证也是获得联邦资金的一个重要考虑因素。每年,联邦政府的代表都会对该机构进行审计,以确保资产的维护符合标准。“这表明我们将纳税人的钱管理得很好,”设施维护总监 Remy Saintil 说道,“我们希望确保所有资产都发挥最大能力,而且系统安全可靠。”

在过去几年里,业界已从基于计划的维护模式转变为预测性维护模式。MARTA 的设施团队对于使用创新技术来推动增长、提高效率和节省成本表现出强烈兴趣,他们希望进行试点,看看预测性维护能否提高其性命攸关的系统可靠性。

“我不知道还有没有其他交通运输机构开展这种涉足 AI 领域的创新工作,反正我们目前正在实施这个项目。”— Remy Saintil,亚特兰大都市区快速运输局(MARTA)设施维护总监

试点项目的演变

这个项目是从一个陌生电话开始的。一位 IBM 代表向Saintil介绍了 IBM 在预测性维护和 AI 方面的能力。Saintil 说:“这让我产生了兴趣,想看看 IBM 能为我们机构节省多少成本,提高多少效率。”

利用部署在 IBM Cloud 上的 IBM Maximo APM – Predictive Maintenance Insights 解决方案,MARTA 启动了一个概念验证 (POC) 项目,旨在提高隧道通风系统的资产可靠性。该解决方案使用机器学习来发现资产数据、使用情况和环境中的模式,并将它们与已知问题关联起来,以帮助预测故障。

MARTA 选择将试点项目的重点限于隧道通风系统有几个原因。该系统使用大型风扇和鼓风机,为地铁隧道进行排烟通风,从安全和法规角度而言,该系统都至关重要。这是一个复杂的系统,包含超过 500 个组件,并且涉及多个利益相关方,这使它成为率先试点的理想选择,如果试点成功,则可以扩展到其他系统。

项目团队从 MARTA 企业资产管理系统中采集与预防性维护相关的历史信息(如工单、服务请求、维修记录、数据警报和天气数据),并开始使用这些信息生成模型。例如,如果 MARTA 能够将维护周期延长一两个月,那么技术人员就可以利用这段时间开展其他工作。

“它展示了某些资产的生存曲线,并揭示了我们以前遗漏的许多洞察。”Saintil 说道。“我们能够进行预测;且通过仪表板,不需要执行这样或那样的搜索就可以一站式地看到所有数据。”

从试点开始,这个项目不断发展。随着 MARTA 接近完成 ISO 55000 认证,项目团队能够应用从试点中获得的信息,帮助制定运输资产管理计划,这是联邦政府对运输组织的强制性要求。

Saintil 和他的团队扩展了试点项目,以包括该计划所需的一些信息,如资产库存、状况评估、绩效衡量和决策支持工具等。

扩大部署范围

在隧道通风系统中完成预测性维护解决方案的试点部署后,MARTA 开始将该解决方案全面投入生产环境。团队期望从解决方案实施中获得的收益之一,是能够在需要时解决资产维护问题,而不是依赖于制造商的建议,因为这往往导致过度维护。

他们还希望获得更准确的状况评级。过去,这在很大程度上依靠主观判断,基于对设备的目视检查。通过预测性维护试点项目,MARTA 能够使用机器学习来生成更客观的状况评级,这也是联邦机构要求做到的,并且按照要求每年都会进行审计。“它就像是真人在操作一样,且每天都执行任务,”Saintil 说,“我每天都可以获得最新的状况评分。”

MARTA 还可以使用部署在 IBM Cloud 上的 IBM Maximo APM – Predictive Maintenance Insights调整预防性维护计划,这本身就是一种节省成本的措施。技术人员不需要开展众多预防性维护检查,从而可以省出更多时间去处理其他问题和进行改进。

除了当前的项目外,MARTA 还希望解决整个资产生命周期运行状况的绩效管理问题:监控报告流程,以预测未来的绩效和风险;检查历史证据;分析绩效;以及执行根本原因分析。具备这些能力后,如果资产出现问题,MARTA 就能够更轻松地进行根本原因分析,并回过头来查看系统中的数据。这还可以帮助 MARTA 更好地规划资本预算。

最终,Saintil 希望扩展该项目,不仅涵盖隧道通风系统等性命攸关的系统,还要包含运营关键型资产和运营支持资产。“在公共交通资产管理方面,我们的技术处于领先地位。当我们和其他运输机构的同事交流时,他们总会惊叹:‘哇,我们从来没听说过有人这样做。’不仅如此,IBM 和 Watson 的声誉以及我们在这个领域的合作,也起到了壮大声势的作用。这是一种真正的创新。”

关于亚特兰大都市区快速运输局 (MARTA)

MARTA 是美国 10 大运输机构之一,为佐治亚州亚特兰大市及其周边地区的 170 万民众提供服务。该机构提供轨道交通服务,覆盖 38 个车站、超过 338班车次;此外,它还通过 550 多辆公共汽车提供公交服务,覆盖 101 条路线,总运营里程达到 1,439 英里。MARTA 致力于保障乘客的乘车安全和满意度,不断改善服务,帮助促进其所服务地区的经济发展。该机构拥有超过 5000 名员工。

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