دارمشتات، ألمانيا - قامت شركة DB Cargo بتفعيل نظام ذكاء اصطناعي للتنبؤ باحتياجات قطع الغيار لحوالي 60 قاطرة ديزل من الفئة 77 التابعة لها، مع التركيز بشكل خاص على تخطيط المكونات للخطوط غير المكهربة. تم تطوير النظام في مركز Railport اللوجستي بدارمشتات، ويستهدف تحسين توافر الأسطول من خلال تحليل بيانات الاستهلاك التاريخي وتشغيل القاطرات.

يركز النظام بشكل خاص على إدارة المكونات ذات فترات التسليم الطويلة، نظرًا لأن قاطرات الفئة 77 يتم تصنيعها في كندا، مما قد يؤدي إلى فترات تسليم تصل إلى عدة أشهر للقطع الغيار. يجمع النظام بين تحديثات البرامج التلقائية وتطبيق زيوت تشحيم متخصصة، مثل زيت المحرك Valvoline Premium Blue One Solution Gen 2، لإطالة فترات تغيير الزيت. تساعد مخرجات أداة الذكاء الاصطناعي المخططين على التمييز بين المكونات عالية القيمة وطويلة التسليم وتلك منخفضة التكلفة والقابلة للطلب حسب الحاجة.

في صناعة نقل البضائع بالسكك الحديدية، يعكس نظام الذكاء الاصطناعي لشركة DB Cargo التحول نحو الصيانة التنبؤية. بينما تقدم منصة Railigent X من Siemens Mobility وحل HealthHub™ من Alstom مراقبة أوسع نطاقًا، إلا أن منهجية DB Cargo أكثر استهدافًا، وتركز على التحديات المحددة لسلسلة التوريد الخاصة بأسطول الفئة 77.

تُعد هذه المبادرة استجابة للضغوط على كفاءة عمليات نقل البضائع بالسكك الحديدية في أوروبا. من خلال تركيز الذكاء الاصطناعي على توافر مكونات القاطرات المستوردة، تهدف DB Cargo إلى تقليل وقت التوقف. في مثال مضخة الزيت، توقع الذكاء الاصطناعي حاجة خمس وحدات، بينما كان الاستهلاك الفعلي ست وحدات، مما يظهر دقة أعلى مقارنة بالطرق التقليدية، ويبرز إمكانات الصيانة التنبؤية في تعزيز موثوقية الأسطول.