Uitdaging

De MIVB (Maatschappij voor Intercommunaal Vervoer van Brussel) is de openbare vervoersmaatschappij in Brussel, België. Meer dan 1.300 voertuigen (tram, bus en metro) rijden op de lijnen van de MIVB en verplaatsen dagelijks een equivalent van de hele Brusselse bevolking. Een efficiënte en degelijke bewaking van de traminfrastructuur van de MIVB is van het allergrootste belang om de goede werking ervan te garanderen. Maar ondanks de onderhoudsinspanningen van de MIVB vallen de trams gemiddeld om de 2 weken uit door problemen met de elektrische leidingen, met vertragingen, verkeershinder en veel ontevreden Brusselaars tot gevolg. Om deze problematische situaties te vermijden, had dit project verschillende doelstellingen. Ten eerste, anticiperen op en detecteren van mechanische problemen aan bovenleidingen in bijna real-time. Ten tweede, samen een efficiënt controle-instrument ontwikkelen en implementeren voor het onderhoudspersoneel van de MIVB. Ten derde, de prestaties en het verbruik van de ontwikkelde oplossing optimaliseren.

‍

Resultaat

Ons team heeft uitgebreid samengewerkt met de MIVB en Bagaar om een innovatief monitoringsysteem te ontwikkelen op basis van een aangepast gegevensverwerkings- en AI-gestuurd camerasysteem. We ontwikkelden een AI-gestuurde beeldverwerkingsoplossing om belangrijke punten op elektrische leidingen te detecteren en relevante informatie over de toestand van het netwerk in bijna realtime te leveren. De ultramoderne tool is zorgvuldig geoptimaliseerd om een hoge mate van nauwkeurigheid te garanderen en tegelijkertijd een laag verbruik van hulpbronnen te behouden, waarbij een balans is gevonden tussen prestaties en kostenefficiëntie. Onze ontwikkelaars bedachten en implementeerden een visueel platform dat de verzamelde gegevens direct op een dynamische kaart van Brussel weergeeft. De innovatieve oplossing maakt een eenvoudige en efficiënte dagelijkse diagnose mogelijk, waardoor de efficiëntie van de netwerkbewaking aanzienlijk wordt verbeterd. Bovendien integreerden we automatische alarmen en waarschuwingen in het systeem om naadloos netwerkonderhoud te garanderen. Deze functie is ontworpen om eventuele afwijkingen onmiddellijk te detecteren, zodat preventief onderhoud aan trams en elektrische lijnen kan worden uitgevoerd en het risico op grote verstoringen of storingen wordt beperkt.

‍

Conclusie

Onze AI-gestuurde oplossing combineerde de ontwikkeling van een aangepast gegevensbeheersysteem en het gebruik van AI op videogegevens om bijna realtime toezicht te houden op het tramnetwerk van de MIVB. De voordelen van dit project zijn talrijk: het helpt de onderhoudsploeg van het netwerk bij hun dagelijkse werkzaamheden en garandeert de betrouwbaarheid van het netwerk voor de vele dagelijkse gebruikers.