CZ / EN

 

 

 

 

 

 

AKTUÁLNĚ REALIZOVANÉ PROJEKTY

 

Aplikace moderních metod digitalizace povinných periodických revizí výhybek správce železniční infrastruktury

Název projektu: Aplikace moderních metod digitalizace povinných periodických revizí výhybek správce železniční infrastruktury

Místo realizace projektu: provozovna NDCon LOGIC a.s., Osvobození 1 141, 431 11 Jirkov, Ústecký kraj

Registrační číslo projektu: CZ.01.1.02/0.0/0.0/21_374/0027365

Poskytovatel: Ministerstvo průmyslu a obchodu České republiky

Zdroj financování: Evropský fond pro regionální rozvoj

                                Operační program Podnikání a inovace pro konkurenceschopnost

Název a číslo výzvy: APLIKACE-VÝZVA IX., 01_21_374

Místo měření: železniční infrastruktura v České a Slovenské republice

Počet řešitelů: 12

Doba řešení projektu: 01. 09. 2021 – 31. 05. 2023, 21

I. Etapa: do 01. 09. 2021 – 31. 08. 2022

II. Etapa: do 01. 09. 2022 – 31. 05. 2023

Předpokládané náklady projektu: 55 431 857,- Kč

Míra podpory celého projektu: 45 %

Maximální míra dotace: 24 944 335,65 Kč

Záměr projektu: ověření současných moderních metod digitalizace při jejich aplikaci pro mandatorní revize výhybek u správce železniční infrastruktury. Vědeckou metodou výzkumu vytvořit funkční ověřenou technologii a SW řešení pro digitalizaci povinné revize výhybek pro správce železniční infrastruktury. V současné době jsou v praxi povinné revize výhybek řešeny systémem ručního měření, který dosud probíhá v osobní obhlídce (inspekci) a nedigitální formou, což je v přímém rozporu se současným trendem, EU normám a předpisy, které nařizují všem správcům železničních infrastruktur členských států EU digitalizovat celý proces kontroly, údržby a provozuschopnosti železnice. V projektu se bude implementovat takové moderní technologické řešení v rámci ověření technologie, aby byl pokryt celý proces revize železničních výhybek digitálně včetně jejího opravárenského cyklu.

Hlavní cíle projektu:

  1. Implementace sběrné aplikace pro přímé napojení na měřicí rozchodky, které umožňují sběr dat přímo v železniční infrastruktuře.
  2. Komparace měření výhybek různými měřidly na různých typech výhybek.
  3. Implementace vytvořeného modulu revize výhybek do Datového skladu diagnostiky.
  4. Vývoj SW nástroje pro digitální výhybkový list.
  5. Vývoj SW řešení pro celý řetězec sběru a zpracování dat z revize výhybek.
  6. Ověření provozu aplikace na digitálních zařízeních určených pro revize výhybek.

 


 

Inteligentní diagnostika dopravní cesty pomocí laserových technologií

reg číslo: CZ.01.1.02/0.0/0.0/19_262/0020267

Projekt má zajistit nové poznatky pro vytvoření inovovaného produktu nového diagnostického systému pro měření kritických komponentů železničního svršku pomocí opto-laserové metody. Cílem je zajištění vysoké bezpečnosti železniční dopravní cesty jako kritické infrastruktury, zvýšení propustnosti železniční dopravní cesty, snížení energetické náročnosti, zvýšení rychlosti železniční dopravy a snížení nákladu na opravu a údržbu železničního svršku.

Cílem je zajistit vyšší bezpečnost kritické železniční infrastruktury (železniční cesty) a identifikace defektů, vad či poškození infrastruktury a dalších zařízení tratě. Forma fyzických kontrol a diagnostiky tratí v posledním období doznala značného rozvoje. Naměřená diagnostická data jsou klíčovým podkladem pro hodnocení tratí a z toho plynoucích činností včetně plánování údržby. Se zvyšující se rychlostí na tratích má diagnostika tratí stále větší význam (zajištění bezpečnosti tratí). Vyšší rychlost projíždějících souprav klade vyšší nároky na kvalitu a spolehlivost tratí a na zajištění jejich provozuschopnosti.

S nově se objevující moderní technologií Opto-Laserové Technologie nabízí zcela nové možnosti zaznamenání vady či defektů, resp. podezření na skrytou vadu. Kombinace takového HW vybavení s vyvinutým SW se zakomponovaným matematickým algoritmem pro umělou inteligenci a inteligenci okolí (obsahující algoritmus metody pro rozpoznávání objektů v obrazech pro identifikaci oblastí) zajistí strojové rozhodování o kategorii, do které identifikovaný objekt spadá. Takovým postupem bude vytvořen inovovaný produkt s metodou hlubokého učení (Deep Learning + Machine Learning) pro zajištění neustále se zpřesňující citlivosti měření a chytřejších procesů v identifikaci defektů.

Prohlédněte si tiskové zprávy a reportáže o výsledcích tohoto projektu.