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Prasarana Railway:地铁的预测性维护.pdf

上传人: 山哈 编号:725016 2025-07-04 14页 2.40MB

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本文主要内容是关于马来西亚Prasarana公司在与Tri-SystemEngineering Sdn Bhd合作下,开展地铁资产预测性维护的实证概念验证(PoC)。关键点如下: 1. **公司背景**:Prasarana是马来西亚城市公共交通的拥有和运营商,Tri-SystemEngineering是一家提供全面安全解决方案和软件服务的公司。 2. **现有系统**:介绍了Prasarana不同线路的开通日期、系统类型和运营情况。 3. **关键挑战**:提高系统可靠性和可用性,减少私人车辆数量;制定预防性和纠正性维护计划;处理运营期间的意外设备故障。 4. **设计标准**:使用KLAV-14列车和传感器收集在线和离线数据,利用AVEVA软件进行数据处理和分析。 5. **预测性维护系统架构**:系统包括数据源、处理、应用软件和输出,旨在通过数据分析和预测建模,优化维护工作。 6. **预期成果**:预计每年维护预算可节省3%,备件预算可节省25%,预计资本支出可推迟16%,成本可节省6%,避免成本5%。 7. **实施阶段**:分为两个阶段,第一阶段是设计和传感器安装,第二阶段是剩余资产的传感器安装和网络扩展。 核心数据引用: - Prasarana预计到2026年实现平均每百万千米故障数(MKBF)达到1,000,000。 - 最高日乘客量为1,034,463(2024年11月21日)。 - 预测性维护系统将提高列车运行可靠性,减少交通拥堵,提升乘客舒适度。
"地铁资产如何防患未然?" "怎样提升地铁系统可靠性?" "数据预测如何助力地铁维护?"
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