智慧軌道運輸系統的精進與挑戰

智慧軌道運輸系統的精進與挑戰

為提供軌道相關領域產官學研互動交流,藉以協助台灣軌道產業形成更完整的供應鏈、進而邁向國際,法蘭克福新時代傳媒特別在交通部鐵道局指導,以及中華大學智慧運輸暨軌道發展研究中心、中華軌道車輛工業發展協會、台北科技大學的協助下,於2020年915日假台大醫院國際會議中心舉辦「Mobility 2020智慧軌道運輸論壇暨展示」活動。本文特摘要中華大學智慧運輸暨軌道發展研究中心執行長張辰秋教授的演說精華,以饗讀者。
 
 
全球朝都市化發展的趨勢,導致交通需求量大增,而具有準點、舒適和安全特性的軌道運輸已是交通不可或缺的要角,亦是各國都在積極推動的基礎建設;以台灣來說,政府在軌道運輸建設部分就編列了高達1兆9,700億的經費。而整體軌道運輸產業也正大步由類比邁向數位化、電腦化和智慧化的發展方向,希望利用物聯網(IoT)、人工智慧(AI)等創新科技提升軌道運輸經營效益,同時又能降低成本。
 
發展智慧軌道運輸,應具備哪些思維?

智慧軌道運輸系統具有將結合資訊、通信、電子、控制及管理等技術,運用於各種軌道運輸軟/硬體設施,以提高營運管理自動化程度及提升運輸服務品質的特性。根據工研院預估,到2024年全球智慧軌道運輸相關產值將達300億美元,而台灣的智慧軌道運輸市場規模也有新台幣500億元左右。因此,以資通訊科技(ICT)及設備聞名全球的台灣,在完整的ICT產業鏈、豐沛的人才及普及的網路基礎上,非常適合發展智慧軌道運輸產業。
 
而在發展上,則建議應具備下列幾點思維:
  1. 適合自己:台灣的強項是ICT設備製造,因此當務之急是軟體人才的培育,以及系統整合能力的建置。我們不單單要做國產化,也要做國際化,更要成為全球的供應鏈。
  2. 政府推動:目前交通部已成立鐵道科技產業聯盟(R-TEAM),成員來自鐵道相關行政、營運、學研機構以及關聯產業和公協會。此外,「鐵道技術研究及驗證中心」也已在建置當中,未來將有助於提升整合鐵道安全技術標準,確保國產設備零組件的安全、品質及標準化,並提供營運機構所需設備改善與維護支援。
  3. 政策支持:以研發來說,初期可先由政府幫企業負擔費用;當企業開始有利潤後,就可與政府一起分擔費用;而在讓產品更具競爭力的產品優化上,則由企業自行負擔。
相信在政府端政策制定、法規標準修訂,營運端盤點設備數位化需求、建立通用資料庫,再加上產業端配合軟硬體界面統一規格(如ISO/TS 22163標準),三股力量匯聚在一起,勢必加快台灣智慧軌道運輸發展的速度。
 
智慧軌道運輸系統的精進

新舊系統整合
在進行軌道運輸系統的智慧化提升之前,請別忘了現行設備/系統可能早已存在數十年,導入創新智慧科技的同時,如何讓新舊設備/系統能夠「無縫接軌」地整合在一起,將會是個挑戰。
 
預測性維修
透過前端感測設備收集回來的資訊匯集而成的大數據(Big Data),再經由AI分析、進一步作出判斷和決策的智慧化技術,可以解決目前軌道運輸系統所碰到的諸多難題。以大家都很關心的噪音和振動問題來說,無論是環狀線也好、機場捷運也好,都遇到了同樣的困擾。除了考慮是否將噪音標準由原來的75分貝調整為64分貝,亦可藉助智慧型技術即時探測車輪的真圓是否有跑在軌道上,以作為改善的參考。

再者,像高鐵的轉向架屬於長時間、高強度使用,一旦發生問題就會非常麻煩。如果在即時監控的同時也能利用Big Data、AI技術進行預測性維修,則將更有保障。此外,像捷運站裡的電扶梯若臨時故障,不僅造成民眾不便,也會降低服務品質,若能善用溫度、振動感測器收集Big Data進行預防性檢測維修,則可避免此類問題發生。
 
全自動無人駕駛
近年來,有別於雲端運算,能更快速分析資料、更迅速作出回應的邊緣運算(Edge Computing)技術已被大量採用,而導入AI的即時邊緣運算更是實現軌道運輸系統全自動無人駕駛(GoA4)的重點,這部分也讓人引頸期盼。
 
效能提升,成本降低
軌道運輸系統智慧化的終極目標,是要做到整體生命周期成本(Life Cycle Cost)的降低,若無法達成此條件,智慧化的意義就不大了。以西班牙畢爾包為例,善用智慧科技即能以有限空間作多元運用——不僅讓其輕軌行控和地鐵調度中心一體化,而且也讓其地鐵和通勤列車共用五級維修工廠。
 
融入AI等新科技的「智慧化」發展,就是鐵道4.0的精髓。

 
未來展望

德鐵有DB 4.0,我們也一直希望能做鐵道4.0,而「智慧化」就是鐵道4.0的精髓。事實上,政府、營運單位和產業界都非常努力地在落實智慧軌道運輸系統的推動,例如:高雄捷運打造無現金自動化、到站Door to Door等的智能車站;台灣高鐵建置涵蓋精準行銷的PIS(Passenger Information System,旅客資訊系統)智慧雲;台鐵運用包含車站人流計數、移動軌跡追蹤、管制區入侵偵測、異常事件偵測的AI影像辨識技術…等。
 
面對極端氣候下的後疫情時代,台灣的智慧軌道運輸系統可以滿足ICT化、標準化的國產品(包含組件與系統)於內需市場「練兵」;且在「一次部署、長期演進」的鐵道建設目標下,布局網路建設;更要學習從安全、效率、創新、影響4個面向,深入挖掘大數據價值。唯有先完善自身,才能進一步進軍國際、「整廠輸出」。
 
展望智慧軌道運輸系統的未來發展,或可以4句話進行總結:數位本無國界,智慧才是王道,創新才有競爭優勢,品質優良才是永續。
 
 
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