Service 4.0 : Hitachi e le nuove sfide della manutenzione ferroviaria

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1 Service 4.0 : Hitachi e le nuove sfide della manutenzione ferroviaria 20, April 2017 Giovanni Bifulco Giuseppe Giannini Service and Maintenance Engineering Hitachi Rail Italy

2 1. Hitachi Rail Italy e Europe presenza nel mondo

3 1.1 Hitachi Rail Italy: AV, Intercity & Regionali Frecciarossa fleet ETR trains (400 cars) TSR fleet 35 Trains (115 cars) Frecciarossa fleet ETR trains (649 cars) Electric and diesel loco fleet 307 loco Frecciabianca fleet 136 loco cars Double-Deck CDPTR fleet n 706 cars

4 1.2 Hitachi Rail Italy: Mass Transit Copenhagen Cityringen- 39Trains (136 cars) driverless Rome Line C-13 Trains (78 cars ) driverless Thessaloniki 18 Trains (72cars ) driverless Honolulu-20 Trains (80 cars) driverless Madrid 46 Trains (216 cars ) Miami-68 Trains (136 cars) Milan Line 4-47 Trains (235 cars) driverless Milan Leonardo 45 Trains (270 cars ) Sirio Firenze 46 Trains (230 cars ) Sirio Zuhai-Bejing 10 Trains (40 cars ) Taipei 17 Trains (68 cars ) driverless Lima Line 2 42 Trains 252 cars driverless Fortaleza - Linea Sur 25 Trains (125 cars) Thai Red Line 15 Trains (90 cars )

5 1.3 Hitachi Rail Europe (UK): Intercity & Regionali Dopo I treni IEP, Hitachi Rail ha vinto molti contratti in UK In Newton Aycliffe è stata aperta una fabbrica nel settembre 2015

6 2. Il Sistema Hitachi Rail per Asset Management

7 2.1 Evoluzione del Service and Maintenance in HRI Diagnostica solo a bordo Supporto diagnostico ai manutentori cn il PC Uso nei cantieri di support oinformatico locale per la gestione della manutenzione. Service 2.0 Service 3.0 Sistema diagnostico diviso tra bordo e terra Supporto diagnostico al manutentore via web in realtime. Processo di manutenzione con ridotto uso del cartaceo... Service 1.0 Service 4.0 Nessun sistema diagnostico a bordo Manutentore che utilizza varia strumentazione dedicata per diagnostica Processo di gestione della manutenzione manuale Processo di manutenzione cha fa uso del IoT Manutenzione predittiva e su condizione Processo di gestione della manutenzione tutto informatizzato e senza carta

8 2.2 Hitachi Rail : L uso di IoT per la manutenzione Stiamo introducendo una manutenzione evoluta basata su RCM (Reliability Centered) e soluzioni di manutenzione predittiva. La soluzione è basata su IoT di Hitachi per il ferroviario e consentirà di passare da un approccio reattivo a manutenzione predittiva. Perchè ora? I nostri clienti si aspettano il monitoraggio Able to make intelligent decisions delle condizioni e la capacità diagnostica come standard C è un obbligo contrattuale di raggiungere gli obiettivi di costo di manutenzione posto dai clienti Il programma IoT di HR Trasformare processi e standard di manutenzione Sviluppare strumenti informatici su misura per l'organizzazione di manutenzione Sviluppare la cultura negli addetti per passare da un approccio reattivo a proattivo nelle pratiche di lavoro Modernizzazio ne della manutenzione Capacità di predirre I guasti prima che accadano Manutenzione a minimo impatto sul servizio Ridotto numero di ricambi Ridurre il Life Cycle Cost incerementatdo l ffidabilità del sistema Manutenzione basata sul rischio dell evento Il nostro futuro Superare le esigenze dei clienti. Offerte competitive di servizi di manutenzione. Punto di riferimento nel settore ferroviario. Esportare ed importare le migliori pratiche da altri settori industriali Cambia il business La tecnologia lo permette Approccio integrato con la RCM Nel lungo periodo si incrementa la capacità di HR di diagnosticare e riparare i treni.

9 2.3 Piattaforma IoT per il ferroviario: la vista commerciale Raccolta dati da sensori veicolo Trasmissione dati Analisi dati Controllo e manutenzione Es. Hitachi Caravaggio Messaggi, immagazinamento ed inoltro Messaggi di allarme in tempo reale Piattaforma per analisi dati Business Intelligence Analisi Predittiva Asset Management Allarmi su stato operativo Telemisura e dati ambientali Dati di prestazione del treno Dati operativi Raccolta dati Asset Management Monitoraggio Pianificazione Statistiche, reposrtistica e supporto alla decisione Manutenzione predittiva e pianificaione Sistema e diagnostica di bordo Gestione dati e trasmissione Report e cruscotto dati Manutenzione evoluta Trasformazione del business Gestione del Cambiamento Gestione del programma

10 2.4 Competenze necessarie per lo sviluppo Lo sviluppo della manutenzione basata su IoT richiede differenti competenze in ambito Hitachi Sistemisti Specialisti di impianti Specilaisti di Manutenzione Esperti RAM Esperti di Diagnostica Informatici Personale Clienti SERVIZIO FORNITO

11 2.5 Piattaforma IoT per itreni Il concetto di CRAB Lato treno Transmissione Lato terra Ufficio Sistemi del Treno Diagnost ica di bordo Wi-Fi Raccolta dati Monitorag gio del treno Analisi Sistemi Hitachi Operatori GDSP Piattaforma IOT Sviluppare una piattaforma IoT che serve i bisogni sia di Hitachi Rail sia dei suoi clienti

12 2.6 Cosa fa CRAB di Hitachi Rail Tutte le funzioni sono accessibili da remoto Analisi degli eventi in un intorno temporale Elaborazione di analisi statistiche e dei contatori di esercizio Tracking della posizione geografica dei veicoli Monitoring dello stato dei veicoli Rilevazione e verifica delle configurazioni CRAB BASIC Servizi di tele-assistenza Funzioni di Condition Based Maintenance e «Prognostica». Supporto alle decisioni degli operatori Pianificazione della manutenzione da remoto Monitoraggio dei consumi energetici e supporto al risparmio energetico Interfacciamento con altri sistemi aziendali Gestione delle Zone Tachigrafiche Elettroniche (ZTE) ed erogazione dei servizi associati alla Scatola Nera (DIS) CRAB ADVANCED Il sistema IoT di HR per la manutenzione è espandibile e scalabile per soddisfare facilmente sempre nuove esigenze.

13 2.7 Architettura generale del sistema CRAB CRAB REMOTE USERS Remote Stations Public APN + VPN Internet FIREWALL WI-FI AP Hitachi Rail Italy FIREWALL /IDS- IPS/ REVERSE PROXY Legacy Systems (PDM, FMMS) Fiber Link FTP SERVER SERVER CONTROL ROOM CONTROL ROOM SAP_CS HRI Intranet ENGINEERING WORKSTATIONS

14 2.8 Approccio alla CBM e manutenzione dinamica TRAIN MODEL PBS FMECA Analisi della PBS ed FMECA LRU FM Analisi associazione Failure Modes Eventi diagnostici Eventi Eventi associati biunivocam. ai FM FM associati a nessun evento FM associati a più eventi Eventi associati a più di un FM di una singola LRU Eventi associati a più di un FM relativi a LRU diverse Analisi delle criticità dovute a Failure Modes occulti/ambigui Analisi costi/benefici Algoritmi Aggiuntivi Algoritmi diagnostici Sensori aggiuntivi Sensori aggiuntivi Filtri Segnali Report diagnostico - Eventi - LRU - Failure Modes - Copertura - Algoritmi

15 Conclusioni L'era della digitalizzazione di Industria 4.0 apre nuove strade alla manutenzione dei veicoli ferroviari. Il Service 4.0 segue da vicino l'evoluzione del concetto di Industria 4.0 La globalizzazione dei dati (Data Cloud) ci permette di estendere il concetto di manutenzione in una ottica di economia ed efficacia con l'introduzione di tecniche avanzate come la manutenzione su condizione e la manutenzione predittiva I grandi Costruttori Ferroviari svolgono un ruolo fondamentale nell'evoluzione della Manutenzione: lo sviluppo della CBM e la PM hanno bisogno di competenze di dominio peculiari che solo queste aziende possono esprimere. La «Big Data Analysis» da sola non è sufficiente.

16 END Service 4.0 : Hitachi e le nuove sfide della manutenzione ferroviaria April 2017 Maintenance and Service Hitachi Rail Italy

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