철도 기관들은 차량 내 진단 시스템, 선로변 센서, 원격 점검, 영상 분석, 열화상 모니터링, 진동 측정 및 자동 기하학적 데이터 수집 기술의 활용을 확대하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 자산 상태를 더 자주 점검할 수 있으며, 직원이 운행 중인 철도 선로에 직접 진입해야 하는 점검 방식에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

유지보수 우선순위는 자산 상태, 고장 발생 확률, 운행에 미치는 영향, 안전 중요성 및 접근 제약 조건 등을 종합적으로 고려하여 결정되고 있습니다. 이를 통해 조직은 모니터링이 가능한 노후화와 즉각적인 조치가 필요한 결함을 구분할 수 있습니다.

운행 중인 열차는 정상 운행 중에 선로 및 주변 인프라에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 센서는 움직임, 진동, 충격, 형상 변화, 통행 여유 공간 상태 및 기타 자산 성능 지표를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 모든 모니터링 활동에 전용 측정 열차를 투입할 필요 없이 네트워크를 더 빈번하게 점검할 수 있는 가능성이 열립니다.

정기적인 조사는 특정 시점의 정확한 현황을 기록해 줍니다. 지속적인 또는 반복적인 모니터링은 상황이 얼마나 빠르게 변화하고 있는지에 대한 정보를 추가로 제공합니다. 이는 인프라의 이동, 건설 활동, 토공 작업, 통행 제한 또는 환경 조건 등으로 인해 위험이 지속적으로 변화하는 상황에서 특히 유용합니다.

자산 관리 시스템은 검사 기록, 작업 지시서, 상태 데이터, 지리 정보, 운영 성과 및 재무 계획과 점점 더 긴밀하게 연계되고 있습니다. UIC는 철도 자산 관리를 전체 인프라 수명 주기 전반에 걸쳐 비용, 성과 및 위험을 최적화하기 위한 시스템, 방법, 절차 및 도구의 조화로 정의합니다.

AI는 방대한 양의 센서 및 유지보수 데이터에서 패턴을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 현재 철도 분야에서의 적용 사례로는 결함 인식, 이상 징후 탐지, 성능 저하 모델링, 유지보수 예측 등이 있습니다. 이러한 시스템은 여전히 엔지니어링 거버넌스가 필요합니다. 예측 결과가 부정확할 경우 안전 및 운영에 미칠 영향을 고려하여, 산출물의 추적 가능성을 확보하고, 검증하며, 검토해야 합니다.

위성 시스템과 지구 관측 데이터는 인프라 모니터링, 자산 관리, 예측 유지보수 분야에서 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 유럽연합 철도청은 갈릴레오(Galileo), 에그노스(EGNOS), 코페르니쿠스(Copernicus) 데이터를 활용해 철도 인프라와 그 주변 환경을 모니터링하는 응용 사례를 파악했습니다.