人工智能及大數據分析已是全球大勢所趨。港鐵除了在非行車時段進行維修工作，現時已在全線推展軌道智能監測系統，以及於荃灣線行車路軌安裝車輪智能監測系統，做好「預測性維修」。港鐵公司車務工程服務及創科總管陳慶強表示，兩套智能監測系統突破以往只能在收車後「黃金兩小時」進行檢測的局限，現可對鐵路組件進行實時監測及大數據分析，最終達致以科技帶動、數據導向的「智慧維修」。
兩套智能監測系統可實時監測鐵路組件 達致「智慧維修」
軌道狀況對行車安全非常重要。陳慶強指，除了傳統方法如目視檢測、超聲波檢測、染料滲透測試外，現時已於全線推展軌道智能監測系統，每條鐵路線已有兩列載客列車安裝。系統設置震動感應器及激光探測相機，列車在行車時會持續收集列車與軌道的數據，包括軌距、列車震動幅度等，傳送到車務數據中心作分析。
系統可助及早發現潛在問題 做好「預測性維修」
陳慶強表示，系統在行車時讀到的一些有用數據，經分析後可令團隊善用非行車時間進行更針對性及精準的維修，而持續監測軌道情況，亦可幫助及早發現潛在問題，做好「預測性維修」。他提到，數據分析結果有助團隊安排在非行車時間進行維修工作的優次，制定更高效率的維護方案。至於檢測量，他指現時檢測次數已非常頻密，可產生大量數據，暫時在每條鐵路線的兩列列車安裝已足夠。
傳統上列車車輪需按行車里數定期進行恆常保養維修，在車廠內以人手測量。陳慶強說，港鐵針對此「痛點」，去年於荃灣線行車路軌安裝的車輪智能監測系統，在列車行車時實時收集數據，加強對車輪的實時監測；團隊亦自主研發新算法，更清晰地分析車輪行駛各路段的狀況，該算法更獲今年「日內瓦國際發明展」金獎。他稱，港鐵會不斷收集數據，為系統進行調整，成熟後推展至其他鐵路線。
車輪智能監測系統可靠性高 有效預測潛在異常
港鐵指，車輪智能監測系統的可靠性高，可有效預測潛在異常，系統曾在個別車輪維修前最早一個月，發出偵測到潛在異常的通知。而系統建立的車輪健康檔案，更讓維修團隊有多一重參考數據，有助更快評估車輪潛在的異常情況、發展趨勢及安排保養維修的優先次序。
荃灣線尖沙咀站於今年4月曾出現路軌現裂縫。被問到為何智能監察系統未能發揮作用，陳慶強解釋，鐵路系統包含許多不同組件，港鐵有從事故中找到更多數據，分析後微調系統，「例如看回列車行駛相關路段時的震動幅度，看看在那些情況下可以提供一些預測。」他又提到，訊號系統及實時監測系統是各自獨立運作，當訊號系統出現問題時，不會影響實時監測。
記者 蕭博禧 李麗蕊
