Łukasz Strąk Uniwersytet Śląski
Transkrypt
Łukasz Strąk Uniwersytet Śląski
Łukasz Strąk Uniwersytet Śląski [email protected] Zastosowanie algorytmu statystycznego wnioskowania oraz metod data mining w analizie niezawodności Doktorant jest członkiem zespołu rozwojowo - informatycznego systemu zarządzania eksploatacją i utrzymaniem pojazdów kolejowych, odpowiedzialnym za opracowanie innowacyjnego modułu analizy niezawodności pojazdów i ich kluczowych komponentów. Ogólny postęp technologiczny sprawia, że wymagania, co do niezawodności urządzeń szybko rosną. Szybko rozwijająca się dziedzina sztucznej inteligencji determinuje nowe możliwości zastosowania w przemyśle. Coraz częściej mamy do czynienia z sytuacją, w której przemysł dzięki nowym technologią staje się nie tylko bardziej konkurencyjny, ale i bardziej bezpieczny. Jednak w przypadku tak starych gałęzi gospodarki jak transport kolejowy w Polsce, nowe technologie wprowadzane są zbyt rzadko. Przykładem może być teoria niezawodności. Współpraca z firmą Vis-systems daje olbrzymie możliwości wprowadzenia nowoczesnych algorytmów opartych o sztuczną inteligencję w przemyśle kolejowym. Wzrost efektywności ekonomicznej oraz poprawa bezpieczeństwa stanowią najważniejsze priorytety każdego przewoźnika w Polsce. Żaden producent jednak nie określa współczynnika niezawodności podzespołów, które dostarcza. Powoduje to obciążenie przewoźnika obliczeniami związanymi z analizą niezawodności. Presja wzrostu efektywności ekonomicznej przewozów kolejowych zmusza ich do zmiany systemu zarządzania posiadanym taborem kolejowym. Powstałe w ramach pracy doktorskiej algorytmy stanowią narzędzie umożliwiające wdrożenie usystematyzowanego podejścia do - analizy technicznej niezawodności i dostępności pojazdów w wymiarze ich kluczowych podzespołów i komponentów; - reorganizacji technologicznych procesów utrzymania taboru, precyzyjnego planowania procesów utrzymania; zarządzania niezawodnością pojazdów rozumianego, jako pogłębiona analiza i na jej podstawie zapobieganie powstawaniu problemów technicznych (usterek i awarii) pojazdów, co prowadzi do zwiększenia kosztów ich użytkowania przez przewoźnika. Wyniki zadań realizowanych przez doktoranta będą miały zastosowanie w działalności przewoźników m.in. regionu śląskiego. W zakresie funkcjonalnym wyniki te stanowić będą fundament modułów do analiz niezawodności pojazdów i LCC (Life Cycle Cost), podnosząc tym samym bezpieczeństwo pojazdów. Dzięki współpracy z firmą VIS Systems możliwe jest łatwiejsze wdrożenie stworzonych algorytmów, tym bardziej, że współpracuje ona z przedsiębiorstwami zajmującymi się przemysłem kolejowym na terenie województwa śląskiego.