The following thesis has been developed inside the company Axcent System Engineering s.r.l. which, among other activities, performs consulting in the mobility sector focusing mostly on rail transportation. The goal was to explore the themes of maintenance and remote diagnostic in the railway sector. Especially, it has been carried out a study of the manuals and documents made available by the company, and an analysis of the data provided, in order to have a better understanding of how the remote diagnostic process happens in reality. Furthermore, it has been performed a thorough study of the platform developed by Axcent System Engineering as tool to support the work inside railway operators control rooms, additionally, new function to include in the software has been explored. It was possible to explore the state of the art in the use of the data collected by sensors installed on the rolling stock, and how they contribute to the optimization of the maintenance activities.

Il seguente lavoro di tesi è stato sviluppato all’interno dell’azienda Axcent System Engineering s.r.l. che si occupa tra le varie attività anche di consulenza nel settore trasporti, in particolare nel trasporto su ferro. Lo scopo è stato quello di approfondire i temi della manutenzione e della diagnostica da remoto nel settore ferroviario. In particolare, è stato svolto uno studio dei manuali e dei documenti resi disponibili dall’azienda ed un’analisi dei dati forniti per comprendere come avviene nella pratica l’attività di diagnostica da remoto. Inoltre, è stato svolto uno studio approfondito della piattaforma sviluppata da Axcent System Engineering come strumento di supporto per il lavoro svolto nelle sale di controllo degli operatori ferroviari, e sono state cercate possibili nuove soluzioni da integrare all’interno del software. È stato possibile comprendere quale sia lo stato dell’arte nell’utilizzo dei dati raccolti dai sensori installati sul materiale rotabile, e come essi contribuiscano all’ottimizzazione delle attività manutentive.

Remote diagnostics to support maintenance activities in railway industry

Giani, Martina
2023/2024

Abstract

The following thesis has been developed inside the company Axcent System Engineering s.r.l. which, among other activities, performs consulting in the mobility sector focusing mostly on rail transportation. The goal was to explore the themes of maintenance and remote diagnostic in the railway sector. Especially, it has been carried out a study of the manuals and documents made available by the company, and an analysis of the data provided, in order to have a better understanding of how the remote diagnostic process happens in reality. Furthermore, it has been performed a thorough study of the platform developed by Axcent System Engineering as tool to support the work inside railway operators control rooms, additionally, new function to include in the software has been explored. It was possible to explore the state of the art in the use of the data collected by sensors installed on the rolling stock, and how they contribute to the optimization of the maintenance activities.
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
11-dic-2024
2023/2024
Il seguente lavoro di tesi è stato sviluppato all’interno dell’azienda Axcent System Engineering s.r.l. che si occupa tra le varie attività anche di consulenza nel settore trasporti, in particolare nel trasporto su ferro. Lo scopo è stato quello di approfondire i temi della manutenzione e della diagnostica da remoto nel settore ferroviario. In particolare, è stato svolto uno studio dei manuali e dei documenti resi disponibili dall’azienda ed un’analisi dei dati forniti per comprendere come avviene nella pratica l’attività di diagnostica da remoto. Inoltre, è stato svolto uno studio approfondito della piattaforma sviluppata da Axcent System Engineering come strumento di supporto per il lavoro svolto nelle sale di controllo degli operatori ferroviari, e sono state cercate possibili nuove soluzioni da integrare all’interno del software. È stato possibile comprendere quale sia lo stato dell’arte nell’utilizzo dei dati raccolti dai sensori installati sul materiale rotabile, e come essi contribuiscano all’ottimizzazione delle attività manutentive.
File allegati
File Dimensione Formato  
2024_12_Giani_Executive Summary_02.pdf

non accessibile

Descrizione: Executive summary
Dimensione 1.14 MB
Formato Adobe PDF
1.14 MB Adobe PDF   Visualizza/Apri
2024_12_Giani_Tesi_01.pdf

non accessibile

Descrizione: Testo della tesi
Dimensione 4.23 MB
Formato Adobe PDF
4.23 MB Adobe PDF   Visualizza/Apri

I documenti in POLITesi sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/229752