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TrackEi™

KI-gesteuertes Gleisinspektionssystem

ltts

Umgestaltung der Eisenbahnsicherheit

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Inspektionssystem für Eisenbahnschienen

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TrackEi™

TrackEi™, das Gleisinspektionssystem von LTTS, ist eine fortschrittliche, KI-gesteuerte Hochgeschwindigkeitslösung für die Gleisinspektion, die die Sicherheit und Effizienz des weltweiten Bahnbetriebs gewährleisten soll. Ausgestattet mit modernster Bildverarbeitungstechnologie, hochauflösender Bildgebung und KI-gestützter Analytik ermöglicht TrackEi™ Bahnbetreibern die Erkennung und Behebung von Schienenoberflächenfehlern und Gleisgeometrieabweichungen in Echtzeit.

Mit seiner Fähigkeit, Gleisinspektionen bei Geschwindigkeiten von bis zu 100 km/h durchzuführen, setzt TrackEi™ einen neuen Standard für die proaktive Instandhaltung, die Verringerung betrieblicher Risiken und die Verbesserung der Zuverlässigkeit des Schienennetzes.

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AI Driven Railway Track Inspection System

Eigenschaften

TrackEi™ ist die fortschrittliche Gleisüberwachungslösung von LTTS, die die Sicherheit erhöht, die Wartungskosten senkt und die Betriebszeit verbessert. Durch die Integration von IoT-Sensoren, Edge-Analytik und KI-gesteuerten Erkenntnissen ermöglicht TrackEi™ eine proaktive Wartung und Entscheidungsfindung in Echtzeit.

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High-Speed Machine Vision erfasst hochauflösende Bilder mit einer Geschwindigkeit von bis zu 100 km/h und gewährleistet so eine detaillierte Analyse jedes Fehlers

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Multi-Sensor-Integration kombiniert 2D-Laserscanner, Trägheitsmesseinheiten (IMUs) und Kameras zu einem schwingungsunempfindlichen System für eine genaue Fehlerklassifizierung

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KI-gestützte Defekterkennung nutzt Deep-Learning-Algorithmen, um eine Vielzahl von Oberflächenfehlern zu identifizieren und zu klassifizieren, von zerbrochenen Köpfen bis hin zu Schienenenden, um präzise und umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten

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Validierung der Gleisgeometrie misst kritische Parameter, einschließlich Spurweite, Überhöhung und Neigung, um optimale Leistung und Sicherheit zu gewährleisten

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Echtzeit-Berichterstattung mit GPS-Tagging Defektdaten werden mit GPS-Koordinaten und Sensormessungen (bis zu +1mGenauigkeit) aufgezeichnet und ermöglichen eine umfassende Offline-Analyse für die Wartungsplanung

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Cloud- und Vor-Ort-Unterstützung Flexible Bereitstellungsoptionen, einschließlich Cloud-basierter und Vor-Ort-Systeme, gewährleisten eine nahtlose Integration in bestehende Abläufe

Unterscheidungsmerkmale

TrackEi™ von LTTS ermöglicht eine vorbildliche Gleisinspektion und hält dabei mit den sich entwickelnden Standards Schritt, um globale Kunden damit auszustatten:

  • Auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) basierendes Fehlererkennungssystem
  • Proprietäre Tools und Frameworks
  • Jahrzehntelange Erfahrung im Eisenbahnwesen
  • Einheitliches System zur Erkennung von Schienenoberflächen und Gleisgeometrien
  • Hochmoderne Labore und Infrastruktur für Tests, Validierung, Ideenfindung und F&E
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Vorteile: Intelligentere, sicherere Eisenbahnen mit TrackEi™

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Erhöhte Sicherheit

Proaktive Risikominderung durch Erkennung von Mängeln in Echtzeit zum Schutz von Passagieren, Fracht und Infrastruktur.

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Operative Effizienz

Führen Sie schnelle und genaue Inspektionen durch, ohne die Fahrpläne der Bahn zu stören, und steigern Sie so die Produktivität des Netzes.

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Optimierung der Kosten

Reduzieren Sie die Wartungskosten, indem Sie Reparaturen nur dort durchführen, wo sie notwendig sind, und schwere Schäden frühzeitig verhindern.

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Skalierbare Lösungen

Es eignet sich für verschiedene Umgebungen, einschließlich Güter-, Personen- und Transitsysteme, und liefert maßgeschneiderte Erkenntnisse für alle Betreiber.

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Auswirkungen auf die Umwelt

Die fortschrittliche Fehlererkennung minimiert Kraftstoffverschwendung und betriebliche Ineffizienzen und trägt damit zu den Nachhaltigkeitszielen bei.

Warum TrackEi™ wählen?

Bis zu 30 % geringere Wartungskosten
Erhöhte Sicherheit durch frühzeitige Fehlererkennung
Verbesserte Lebensdauer und Zuverlässigkeit der Anlagen
Konformität mit globalen Bahnstandards

Technologie-Stapel

IoT-Sensoren

IoT-Sensoren

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