StatSoft创新项目推动地铁隧道预测性维护与自动化检测

轨道交通展消息 德国许多地铁隧道的运营寿命要求进行密集的监测和定期检查，以确保设施的结构完整性和功能性。至今，这些检查仍然依赖人工完成，既费时又存在风险，不仅需要大量资源，还容易出现不准确的情况。而“RoboTUNN”创新研究项目正是在此背景下应运而生，旨在提升隧道检查和预测性维护的自动化水平。

作为该项目的合作伙伴之一，StatSoft将与亚琛工业大学（RWTH Aachen）、弗莱堡大学/弗劳恩霍夫可持续技术系统研究所（Fraunhofer INATECH）及其他行业伙伴一道，推动隧道检查、损伤检测和预测性维护的发展，计划在未来三年内实现重大突破。

项目目标：自动化检查与数字孪生技术

“RoboTUNN”项目于2024年8月启动，旨在利用移动机器人和人工智能技术，实现地铁隧道的自主检查，并实时检测损伤。项目收集的数据将用于生成一致的数字孪生（DT），从而支持预测性维护管理。

通过采用机器人系统，项目可以实现对隧道的实时全面评估，并高效、准确地捕捉损伤模式。这些一致的数字孪生不仅能精确呈现隧道的当前状况，还能作为预测性维护的基础，有效减少安全风险并降低维护成本。

StatSoft的贡献

StatSoft将在项目中承担两大主要任务：

1. 利用我们在异构数据源整合与数据融合方面的专业知识，为数据的分析和预测性应用创造最佳条件。

2. 负责基于数字孪生模型，开发用于预测性维护的人工智能建模系统。该系统将根据隧道的动态模型进行优化，以实现更加精准的维护预判。

研究合作伙伴与资金支持

该项目得到了德国联邦数字与交通部（BMDV）创新资金计划mFUND的资助，合作伙伴包括亚琛工业大学、弗莱堡大学弗劳恩霍夫可持续技术系统研究所（INATECH）以及LAT Funkanlagen-Service GmbH、ISAC GmbH、albert.ing等企业。

基础设施领域的重要一步

“RoboTUNN”项目将探索并测试人工智能和机器人技术如何改变未来的维护与基础设施监测方式。通过将自动化检查与数字孪生技术相结合，地铁隧道设施的维护与监控方式可能会发生根本性变革，为更安全、更高效的工作流程铺平道路。

关于StatSoft

• 数据科学与预测分析：StatSoft 提供从数据整合到预测模型开发的全面支持，帮助客户从数据中提取洞察。
• 企业级解决方案：其解决方案满足企业需求，例如用户管理、审计跟踪、版本控制和文档管理，同时具备高度的可扩展性。
• 行业专长：尤其在生命科学、制药和金融行业，StatSoft 擅长提供符合监管要求的“验证应用”分析和报告服务。
• 合作伙伴关系：公司与客户保持紧密的合作关系，确保项目成功实施，并通过培训提升客户团队的能力。

相关推荐：轨道交通展展位预订  轨道交通展免费报名参观