Intelligente Schrauben von Strainlabs, die erkennen, wenn die Temperatur zu hoch wird - zum Beispiel in Radachsen und Lagern. Sie werden die Systemplattform Railway Metrics and Dynamics, die verschiedene Arten von Sensoren zur Vorhersage von Fehlern in Zügen oder Gleisen verwendet, hervorragend ergänzen.

Die beiden Unternehmen haben eine Kooperationsvereinbarung geschlossen, die die Vorhersagen von Railway Metrics and Dynamics noch zuverlässiger macht. Die beiden schwedischen Unternehmen Railway Metrics and Dynamics und Strainlabs haben eine Kooperationsvereinbarung geschlossen, die die Möglichkeiten zur Vorhersage von auftretenden Fehlern in Zügen stärkt. Strainlabs hat Internet-of-Things-Schrauben entwickelt, die die Temperatur in der Schraube messen und wie fest sie angezogen ist.

So kann die IoT-Schraube erkennen, ob sie nicht fest genug angezogen ist oder ob die Temperatur zu hoch zu werden droht. Railway Metrics and Dynamics hat eine Systemplattform für die Analyse und Überwachung der Infrastruktur in Echtzeit entwickelt ? ein System von Systemen, das Daten von verschiedenen Arten von Sensoren umfasst, z.B. Gewichtssensoren, Sensoren für Anhängerverriegelungen und Stromabnehmersensoren.

Das Herzstück des Systems ist der magnetgelagerte Sensor Performance Monitoring Unit (PMU), der die Vibrationen registriert, die auftreten, wenn sich ein Zug auf dem Gleis bewegt. Mit Hilfe von maschinellem Lernen und KI kann die PMU ? durch die Analyse von Veränderungen im Vibrationsmuster ?

erkennen, ob eine Störung bevorsteht, z.B. an einem Zugrad oder an der Strecke. Mit der neuen Kooperationsvereinbarung zwischen den beiden Unternehmen wird die Systemlösung von Railway Metrics and Dynamics noch stärker, wenn IoT-Schrauben im Achslager von Zügen installiert werden, die ebenfalls mit PMUs ausgestattet sind. Die Schrauben senden ihre Informationen an nahe gelegene PMUs, wo die Informationen der Schrauben zusammen mit den Daten der PMUs analysiert werden.