Perguntas frequentes

O sistema de diagnóstico de desgaste dos carris com reconhecimento de voz por IA da Krude Heavy Industry entra em funcionamento comercial, com uma taxa de precisão de 97%

Zhengzhou, 15 de junho de 2026——O sistema de diagnóstico de desgaste dos carris por impressão sonora com IA, desenvolvido de forma independente pela Krude Heavy Industry, foi recentemente lançado oficialmente no mercado. O sistema, através da instalação de um conjunto de microfones nos quatro cantos da viga transversal da ponte rolante, recolhe em tempo real os sinais acústicos do atrito entre as rodas e os carris e, em combinação com um modelo de aprendizagem profunda CNN (rede neural convolucional), permite a identificação e localização em tempo real de avarias causadas pelo desgaste dos carris. Após testes de validação realizados por entidades independentes, a taxa de precisão de identificação do sistema atingiu 97%, com uma taxa de falsos alarmes inferior a 2%, o que marca um passo substancial da Krued Heavy Industry no domínio da manutenção e operação de pontes rolantes com recurso à IA.

I. Os desafios do setor no que diz respeito ao diagnóstico de atrito nos carris

O «desgaste dos carris pelo guindaste» refere-se ao fenómeno de atrito e compressão anormais entre o rebordo da roda e a face lateral do carril, sendo uma das avarias de funcionamento mais comuns e mais perigosas dos guindastes de ponte. O desgaste prolongado dos trilhos pode causar um desgaste rápido do rebordo das rodas (a substituição é necessária quando a espessura do rebordo diminui para 80% da espessura original), desgaste ou mesmo deformação da face lateral dos trilhos e danos por fadiga prematura nos rolamentos das rodas; em casos graves, pode levar a acidentes de descarrilamento. O diagnóstico tradicional do «rodo» depende da experiência auditiva do pessoal de manutenção — determinando a existência do fenómeno através da audição dos sons. Este método não só é fortemente influenciado pelas diferenças de experiência individual, como também não permite a monitorização em tempo real nem a localização precisa. Atualmente, as empresas adotam geralmente inspeções manuais trimestrais, pelo que, muitas vezes, decorrem várias semanas entre o início do problema e a sua deteção.

II. Solução tecnológica de reconhecimento de voz com IA

O sistema de diagnóstico de desgaste dos carris por impressão sonora com IA da Krude Heavy Industry é composto por três módulos principais: o front-end de recolha de impressões sonoras, o dispositivo de inferência em periféria e a plataforma de análise na nuvem. O front-end de captação de impressões sonoras utiliza uma matriz de microfones MEMS de nível industrial (nível de proteção IP67), instalada nos quatro cantos da viga da ponte rolante, junto às rodas, cobrindo uma gama de frequências de 100 a 8000 Hz. O dispositivo de inferência na periferia utiliza o módulo Jetson Orin NX (potência de cálculo de 100 TOPS), com um modelo CNN pré-instalado, treinado com 30 000 conjuntos de amostras de impressões sonoras de desgaste dos carris.

Durante o funcionamento do sistema, a matriz de microfones capta as características sonoras do rodamento das rodas a uma taxa de amostragem de 22 050 Hz; após a transformação espectral de Mel, é gerado um gráfico tempo-frequência de 128×128, sendo a inferência realizada pelo modelo CNN no dispositivo periférico — o atraso de todo o processo é mantido entre 5 e 10 ms. O modelo é capaz de identificar oito tipos de situações de desgaste dos carris: normal, desgaste ligeiro (esquerda/direita), desgaste moderado (esquerda/direita), desgaste grave (esquerda/direita) e impacto nas juntas dos carris. Os resultados da identificação são enviados em tempo real para a plataforma na nuvem através do protocolo MQTT, permitindo a integração com o sistema de gestão de monitorização de segurança dos vagões (para mais detalhes, consulteSolução de monitorização de segurança SIL3), abrandando e parando automaticamente quando se verifica uma situação grave de atrito com os carris.

III. Dados de testes reais e resultados da aplicação

O sistema foi submetido a testes no terreno durante três meses nas instalações internas da Krued Heavy Industry e num conjunto de pontes rolantes de uma siderurgia, abrangendo 16 pontes rolantes e 64 pontos de medição nas rodas. Resultados dos testes: taxa de precisão na identificação de desgaste dos carris de 97,21 TP3T (certificada por uma entidade de inspeção independente), taxa de deteção de desgaste ligeiro de 94,51 TP3T, taxa de deteção de desgaste grave de 99,11 TP3T e taxa de falsos alarmes de 1,81 TP3T. Em comparação com o método tradicional de auscultação manual, o tempo médio de deteção de problemas de desgaste dos carris foi reduzido de 22 dias para uma deteção imediata, tendo o tempo médio anual de paragem não planeada por cada ponte rolante devido a desgaste dos carris diminuído em cerca de 40 horas.

O sistema também suporta a função de análise de tendências de desgaste dos carris, registando a frequência e as variações de intensidade do desgaste de cada roda e gerando automaticamente relatórios mensais sobre o desgaste dos carris, o que ajuda o pessoal de manutenção a antecipar o momento ideal para o ajuste dos carris e a substituição das rodas. Estima-se que cada ponte rolante possa poupar anualmente cerca de 60 horas de trabalho de ajuste dos carris e reduzir em 1 a 2 vezes a substituição não programada das rodas.

IV. Implementação e divulgação a nível comercial

Atualmente, este sistema já foi integrado na plataforma de monitorização remota da Tianche, sendo compatível com a solução de monitorização remota digital da Krued Heavy Industry (para mais informações, consulteSolução de monitorização remota digital para pontes rolantes) Implementação integrada. A Krud Heavy Industry assinou acordos de teste com três empresas siderúrgicas e planeia concluir a instalação do sistema de diagnóstico por impressão sonora em 50 pontes rolantes ainda este ano. Os utilizadores empresariais podem optar, consoante as suas necessidades, pela solução de módulo único de diagnóstico por impressão sonora de desgaste dos carris ou pela solução integrada de monitorização remota digital + diagnóstico por impressão sonora.