为何铁路企业选择与TÜV莱茵合作开展基于状态的维护(CBM)

工程师们通过数字仪表盘分析铁路资产的性能数据,以支持预测性维护和状态监测。
  • 提高车队可用性

    基于状态的维护方法使维护计划能够根据资产的实际劣化情况来制定,而非依据固定的时间间隔。性能良好的部件可延长其服役时间。只有在有充分依据支持时才会安排干预措施——从而减少不必要的停机时间,并确保更多车辆能够投入运营。
  • 降低维护成本

    转向基于状态的维护策略可同时解决两个不同的成本驱动因素:既能避免对仍运行良好的部件进行过度维护,又能减少因未被及时发现的故障而引发的被动维修频率。这两方面都直接有助于降低生命周期成本。
  • 更早地检测到劣化

    对关键部件——轴承、转向架、牵引系统、制动设备——进行持续监测,可在异常情况演变为故障之前及早发现。这为规划干预措施、采购零部件以及调配车辆段产能赢得了时间,同时不会影响列车运行。
  • 混合车队中的统一分析

    铁路运营商管理着越来越多的车龄、制造商和配置各异的车队。TÜV莱茵的诊断中心为所有车辆类型和监测技术提供了统一的分析基准,从而能够进行同类对比,并为整个车队的决策提供依据。
  • 合规准备情况

    任何基于CBM(condition-based maintenance,基于状态的维护)对安全相关部件维护间隔所做的调整,均须根据适用的监管框架(包括EN 50126标准和欧盟2016/797号指令)提供基于证据的依据。TÜV莱茵协助运营商编制必要的文件和安全论证,以支持其向国家安全主管部门说明这些决策的依据。
  • 可从试点扩展至车队规模

    全面的CBM转型不必一步到位。TÜV莱茵支持分阶段实施——首先针对故障率最高的部件进行有针对性的监测,确立阈值和基准,然后逐步扩大范围。每个阶段在进入下一阶段之前,都会产出可量化的成果。

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