В поездах «Таврия» и «Таврия Экспресс» будет внедрена автоматизированная информационная система мониторинга и диагностики состояния пассажирских вагонов (АИС МСПВ). Единственный в России железнодорожный перевозчик «Гранд Сервис Экспресс», обеспечивающий пассажирское сообщение с Крымским полуостровом, установит уникальную систему на весь собственный вагонный парк.
Разработчиком системы выступает компания «КСК Элком» (входит в группу «Ключевые системы и компоненты»). Решение создано на базе серверного программного обеспечения и позволяет в реальном времени оценивать исправность электрооборудования, выявлять и предотвращать отказы, а также оперативно реагировать на нештатные ситуации, что повышает безопасность и комфорт перевозок.
В депо Москва-Киевская-Пассажирская руководители «Гранд Сервис Экспресс», «КСК Элком» и ГК КСК подписали договор об оказании услуг по удаленному мониторингу и автоматизированной диагностике вагонного оборудования. Систему установят на все пассажирские вагоны поездов «Таврия», используемые на маршрутах в Крым и обратно. «Гранд Сервис Экспресс» стала первой в стране железнодорожной компанией, чей вагонный парк полностью подключат к АИС МСПВ.
Генеральный директор АО ТК «Гранд Сервис Экспресс» Александр Ганов отметил, что система особенно актуальна для перевозчика: парк компании с учетом арендованных вагонов превышает тысячу единиц и для постоянной предиктивной диагностики необходима масштабная аналитика. По его словам, на южном направлении выбытие каждого вагона критично, так как сокращается число мест для пассажиров и усиливается дефицит. Перевозчик доверил часть работы по прогнозной диагностике профессионалам, ожидая быстрой окупаемости проекта и, главное, увеличения количества мест для пассажиров.
АИС МСПВ – собственная инновационная разработка «КСК Элком», ведущего российского производителя электрооборудования для железнодорожного транспорта. Система непрерывно отслеживает техническое состояние вагонов, анализирует телеметрию и заблаговременно выявляет предотказные состояния ключевых узлов. Среднее время диагностики от возникновения проблемы до ее обнаружения составляет около 5 минут.
