Indra ha comenzado a desplegar un nuevo módulo de big data y machine learning en sus soluciones propias de control, Mova Traffic, que en las primeras pruebas ya ha demostrado su capacidad para mejorar la operación y el mantenimiento de la alta velocidad ferroviaria.
Los trabajos se enmarcan en el proyecto Transforming Transport, el macro proyecto europeo liderado por Indra, que tiene como objetivo mejorar la movilidad en Europa mediante el uso del big data.
Indra lidera el piloto de mantenimiento ferroviario inteligente en España, con la colaboración de Adif, Ferrovial Agroman, Thales y CI3, en el tramo de alta velocidad entre Córdoba y Málaga. El piloto ha avanzado en la recopilación de datos relacionados con el mantenimiento y la circulación de los trenes, la topología o la meteorología.
Gracias a la integración, el análisis y el modelado de los datos, la herramienta desarrollada permite predecir la degradación de cada elemento de la infraestructura (vía, enclavamientos, desvíos…), la probabilidad de fallo y su severidad. El operador puede acceder a toda esta información sobre los activos, su mantenimiento y el tráfico, así como generar informes y gráficos. Este nuevo conocimiento ayuda a la toma de decisiones, mejora la planificación del mantenimiento, facilita el mantenimiento predictivo, reduce los costes y la degradación de la infraestructura.
Actualmente, se trabaja para incorporar toda esta información a la operación ferroviaria, mediante la plataforma de gestión ferroviaria DaVinci, el sistema TMS de Indra cuya tecnología forma parte de Mova Traffic, con el objetivo de optimizar también el uso de la infraestructura ferroviaria. El objetivo es contar con un sistema en tiempo real que, junto con los datos de tráfico y el cronograma planificado de trenes, utilice los resultados del modelo predictivo desarrollado.