鉄道各社では、車載診断、線路沿いのセンサー、遠隔点検、画像解析、熱画像モニタリング、振動測定、および自動軌道形状計測の利用を拡大している。 これらの技術により、資産の状態をより頻繁に確認できるようになり、スタッフが運行中の線路に立ち入る必要がある点検方法への依存度を低減することができる。

保守の優先順位は、状態、故障確率、運用上の影響、安全上の重要性、およびアクセス上の制約といった要素を総合的に考慮して決定されるケースが増えています。 これにより、組織は、監視で対応可能な劣化と、直ちに対処が必要な不具合とを区別することが可能になります。

運行中の列車は、通常の運行中に線路や周辺のインフラに関する情報を収集することができます。センサーは、動き、振動、衝撃、線路形状の変化、クリアランス状態、および資産の性能を示すその他の指標を検知することができます。 これにより、監視活動ごとに専用の測定列車を用意する必要がなく、ネットワークのカバー範囲をより頻繁に拡大できる可能性が生まれます。

定期的な調査は、特定の時点における正確な記録を提供します。継続的または反復的なモニタリングは、状況がどの程度の速さで変化しているかに関する情報を補完します。 これは、インフラの移動、建設工事、土工、立ち入り制限、あるいは環境条件によってリスクが変化する場合に、特に有用です。

資産管理システムは、点検記録、作業指示書、状態データ、地理情報、運用実績、および財務計画と連携する傾向が強まっています。 UICは、鉄道資産管理を、インフラのライフサイクル全体にわたってコスト、パフォーマンス、およびリスクを最適化するための、システム、手法、手順、およびツールの連携と定義しています。

AIは、膨大な量のセンサーデータや保守データからパターンを特定するのに役立ちます。現在の鉄道分野での活用例としては、不具合の認識、異常の検出、劣化モデルの構築、および保守の予測などが挙げられます。 こうしたシステムには、依然として技術的なガバナンスが必要です。出力結果は、誤った予測が安全性や運用に及ぼす影響を踏まえて、追跡可能であり、検証され、精査される必要があります。

インフラの監視、資産管理、予知保全において、衛星システムや地球観測データの活用がますます注目されています。欧州鉄道庁は、ガリレオ、EGNOS、コペルニクスのデータを活用した、鉄道インフラとその周辺環境の監視アプリケーションを特定しています。