KM Monitor permet aux opérateurs ferroviaires de contrôler la distance kilométrique parcourue par chaque voiture, ce qui leur permet de gérer efficacement le cycle de vie des véhicules et les données relatives à la maintenance. Les chemins de fer peuvent optimiser les dépenses opérationnelles et améliorer l'efficacité globale en alignant les besoins de maintenance sur l'usure réelle des véhicules plutôt que sur des intervalles de temps fixes.
Des informations détaillées sur les performances kilométriques de chaque voiture permettent d'améliorer l'utilisation du matériel roulant.
Conçu pour capturer et enregistrer efficacement les données kilométriques des véhiculesferroviaires .
Rationalisation des processus et des algorithmes pour améliorer la collecte, le stockage et l'extraction des données kilométriques.
Assistance complète tout au long du cycle de vie de l'appareil, de l'approvisionnement initial à la maintenance et aux mises à jour en cours.
Utilisation de la technologie de l'internet des objets à bande étroite (NB-IoT) pour la surveillance en temps réel des véhicules ferroviaires, facilitant la transmission continue des données et les diagnostics à distance pour une maintenance proactive.
Des tableaux de bord dynamiques dotés d'indicateurs clés de performance personnalisables fournissent des informations exploitables sur les performances kilométriques, les besoins de maintenance et l'utilisation de la flotte, pour une prise de décision éclairée.
Portez votre projet vers de nouveaux sommets. Rationalisez l'entretien de vos véhicules ferroviaires grâce à un suivi précis et garantissez une performance continue des appareils grâce à un support de bout en bout du cycle de vie.
Permet des inspections mains libres, commandées par la voix, améliorant la sécurité et l'efficacité grâce à un guidage pas à pas et à la génération rapide de rapports, optimisant ainsi les taux d'acceptation des véhicules.
Utilise des caméras pour capturer des images en vue de la détection et de la classification des défauts, en employant des réseaux neuronaux pour catégoriser les images de wagons et identifier les défauts structurels.