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도시철도 지능형 운영 및 유지보수 시스템

도시철도 지능형 운영 및 유지보수 시스템은 지하철 노선, 경전철망, 도시철도 환승 허브에 적용 가능합니다. 이 시스템은 선로, 열차 구성품, 역 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장을 예측하며, 유지보수 작업을 계획하여 철도 운영의 안전성과 안정성을 보장합니다.

    도시 철도 교통을 위한 지능형 운영 및 유지 관리(O&M)에는 철도 교통 전기 기계 인프라의 자산 데이터 관리, 철도 교통 전기 기계 장비의 오류 예측, 철도 교통 전기 기계 장비의 정확한 오류 위치 지정, 철도 교통 전기 기계 장비의 오류 원인 분석, 철도 교통 전기 기계 장비의 오류 분류, 철도 교통 전기 기계 장비의 오류 관리 및 전체 수명 주기 데이터 관리가 포함됩니다.

     

    철도 교통 전기기계 인프라 자산 데이터 관리는 철도 교통 전기기계 인프라 자산 관리를 핵심으로 합니다. 관련 표준, 규격, 논문 및 전문가 경험을 기반으로, 건설 기록 보관소, 전기기계 설비 표준 코딩, 전기기계 설비 구성 요소의 표준 분해 및 지리적 좌표와 통합하여, 전기기계 설비 데이터베이스, 고장 정보 데이터베이스, 고장 원인 데이터베이스 및 고장 처리 데이터베이스를 포함한 철도 교통 전기기계 설비 고장 모니터링을 위한 전문 지식 데이터베이스를 구축합니다.

     

    철도 교통 전기기계 설비 고장 예측은 철도 교통 전기기계 설비 데이터의 정확한 수집 및 분석을 포함합니다. 데이터 정제, 집계, 변환 및 매칭과 같은 전처리 과정을 통해 데이터를 표준화된 형식의 다중 소스 이종 데이터를 수집하여 철도 교통 전기기계 설비에 대한 주제 기반 고장 데이터 웨어하우스를 구축합니다. 이 데이터 웨어하우스를 기반으로 고장 설비 정보를 분류하고, 고장 유형, 고장 빈도, 고장 원인 및 설비 작동 상태 등의 정보를 활용하여 고장 예측 모델 알고리즘을 구축합니다. 이 알고리즘은 예방 정비 계획 수립을 지원하고 철도 교통 전기기계 설비 유지보수 담당자에게 효과적인 의사 결정 지원을 제공합니다.

     

    철도 교통 전기기계 설비의 정확한 고장 위치 파악은 철도 교통 전기기계 설비의 현장 상태에 따라 시스템 내 전기기계 설비의 논리적 상하향 관계 모델을 구축함으로써 구현됩니다. 이 모델은 전기기계 설비의 논리적 상하향 상관관계를 구축하고, 상관관계 정보는 디지털 트윈 시스템에 통합됩니다. 또한, 전기기계 시스템에 대한 정성적 영향 관계 네트워크도 구축됩니다. 다양한 유형의 전기기계 설비에 대해 각 고장의 출력 특성을 파악하고, 자가 유발 고장과 비자기 유발 고장(입력 이상 등으로 인해 발생)을 기준으로 고장을 분류합니다. 계층적 고장 추론을 구현하고, 시스템 전체 관점에서 고장 추적 및 위치 파악을 수행합니다.

     

    철도 교통 전기기계 설비의 고장 원인 분석은 설비의 과거 고장 정보와 관련 부품의 실시간 상태를 통합하고, 고장 진단 모델을 사용하여 잠재적 고장 원인을 분석하며, 고장 처리 방안을 제시합니다. 한편, 고장이 열차 운행에 미치는 영향 정도에 따라 사고 유형은 일반 사고와 비상 사고로 구분되며, 각각 일일 유지보수 관리 또는 비상 파견 명령의 대상이 됩니다.

     

    철도 교통 전기기계 설비 고장 분류는 빈번하게 발생하는 다양한 고장의 우선순위를 정확하게 구분합니다. 철도 교통 전기기계 시스템의 네트워크 토폴로지 특성과 철도 교통 운영에 미치는 영향 정도를 기반으로 고장 자원 수리의 시급성을 평가하고, 철도 교통 전기기계 설비 고장 분류 기준을 수립하며, 제한된 자원을 효율적으로 활용하여 빈번한 고장을 해결함으로써 신뢰성 관리 수준을 향상시킵니다.

     

    철도 교통 전기기계 장비의 고장 관리는 고장 발생 시간, 보고 시간, 고장 내용, 고장 원인 등 운영 중인 철도 교통 전기기계 장비에서 발생하는 고장에 대한 세부 정보를 기록합니다. 각 고장은 코드화되어 고장 데이터베이스에 저장되며, 각 고장에 대한 효과적인 유지보수 계획은 개발되어 전용 고장 처리 데이터베이스에 저장됩니다. 이러한 계획은 기업의 장비 O&M 지식 데이터베이스를 형성하며, 고장 데이터베이스, 지식 데이터베이스 및 기타 리소스의 통합은 궁극적으로 기업의 지식 자산을 구성합니다.

     

    전체 수명주기 데이터 관리는 장비의 전체 ​​수명주기 아카이브 데이터베이스를 구축하는 것을 포함합니다. 이 데이터베이스에는 장비 코드, 장비 모델, 생산일 및 제조사, 시운전일, 예상 수명 등의 기본 장비 데이터뿐만 아니라 장비 운영 중 동적으로 업데이트되는 모니터링 데이터, 조기 경보 데이터, 진단 데이터, 유지보수 데이터가 포함됩니다. 이를 기반으로 도시철도 운영을 위한 전체 수명주기 데이터 관리 기능을 구축하여 모든 단계에서 O&M 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.


    FAQ‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‌ - 자주 묻는 질문

    1. 엑스포는 언제, 어디에서 개최되나요?

    한박람회는 2026년 5월 13일부터 15일까지 중국 샤먼의 샤먼 국제회의전시센터(서초) C홀에서 개최됩니다.

    2. 전시 규모는 어떻게 되나요?

    약 40,000m² 규모의 이 무역 박람회에는 350개 이상의 기업이 참가할 예정입니다. 전 세계 전문가 방문객 수는 약 3만 명 이상으로 추산됩니다.

    3. 어떤 활동이 포함되나요?

    80개 이상의 전문가 포럼과 이벤트에서 스마트 모빌리티, 교통 통신, 안전, 지속 가능한 개발 문제를 논의할 예정입니다.

    4. 몇 개의 국가와 지역이 참여하고 있나요?

    전 세계 80개 이상의 국가와 지역에서 컨퍼런스가 열리므로 지능형 교통 혁신을 위한 글로벌 정상회담이 됩니다.

    5. 협력할 수 있는 기회가 있나요?

    물론입니다. 전 세계 1,000개 이상의 파트너와 함께하는 엑스포는 비즈니스 협업, 기술 공유, 투자 유치에 가장 적합한 장소입니다.

    6. 자세한 내용은 누구에게 문의하면 되나요?

    추가 정보가 필요하시면 공식 웹사이트의 '문의하기' 섹션을 통해 조직위원회에 문의해 주세요.


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