Vehicle Event Condition Monitoring Reliability in Mass Transit Fleets Using A Simplified Covariate Non-Honogeneous Poisson Proces Model
Notice bibliographique
Résumé
Summary & Conclusions This paper describes how the rolling stock real-time vehicle events are processed and diagnosed; how its reliabilities are modeled and trends predicted by an unprecedented use of a Covariate Non-Homogeneous Poisson Process (NHPP). The strategy proved vital to anticipate, prevent and correct for future incidents such as component or system failures causing or not service disruptions in the form of train delays or suspensions. Vehicle real-time events have been continuously produced over a period of 20 years, from critical systems in the revenue subway fleets, such as Brakes, Propulsion, Doors and Air, Air Conditioning, Automatic Train Operation ATO … etc. Events are produced and transmitted from the vehicle by radio and collected in the Subway Maintenance System (SMS) Event Module when trains pass through the yards' portals. The information captured in the Toronto Transit Commission (TTC) Computerized Maintenance Management System (CMMS), Subway Maintenance System (SMS) is used by front line maintainers to correct faults and failures. Subsequently, modelled by reliability engineering to determine the impacts of configuration modifications and maintenance programs over the asset life and to recommend optimization, in the form of additional improvements in asset repair programs and design to enhance serviceability performance. Modern prescriptive vehicle “health” analytics uses events produced by the train, which are an essential information to assist with the Enterprise Asset Management EAM at a tactical level, an initiative applicable to the Vehicle Condition Monitoring at the EAM Strategic level. If an asset repair is not properly described, diagnosed, prescribed and executed, it could cause more negative impact in customer service, frustrating the expectation of a reliable performance. If an asset that doesn't expose typical age-related wear out failure distribution pattern is placed under a scheduled time-based maintenance repair or overhauls, it will not or marginally benefit from the program work; inevitably can re- introduce “infant-mortality” or premature failures. Results suggest that maintenance does not improve asset reliability, it is meant to restore an item functions as close as new possible, however it is observed that there is always decay and problems of obsolescence. We argue that the results presented in this paper are a novel practical application of the Non-Homogeneous Poisson Process NHPP, quantitatively confirmed, driven by the use of evidence based information from the TTC CMMS SMS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».