El mantenimiento de las infraestructuras ferroviarias es fundamental para garantizar la seguridad y la fiabilidad del transporte por tren. La estabilidad de estas vías depende del conocimiento del estado de los elementos subyacentes a los raíles, responsables de soportar las cargas generadas por el paso de los trenes. En este contexto, Rover Rail ha lanzado un innovador proyecto llamado SMART RAIL, que utiliza técnicas avanzadas de exploración geofísica y machine learning para revolucionar el mantenimiento ferroviario.
Desarrollado en colaboración con Geozone Asesores y respaldado por el programa de I+D en cooperación con IVACE+i, SMART RAIL tiene como objetivo detectar problemas en las capas inferiores de la infraestructura ferroviaria antes de que se conviertan en grandes intervenciones. Mediante el uso de georradar y un sistema de captura masiva de datos con un equipo multiarray instalado en maquinaria ferroviaria, los investigadores pueden analizar el estado del balasto y detectar posibles anomalías, como compactación insuficiente, contaminación, asentamientos o subsidencias.
Con SMART RAIL, Rover Rail y Rover Grupo están avanzando hacia un modelo de mantenimiento predictivo que permitirá tener información detallada para planificar operaciones, asignar recursos y mejorar la gestión de intervenciones. Este proyecto culminó en 2024, después de exitosas pruebas de campo, procesamiento de datos y validación de modelos.
Rover Rail cuenta con una amplia experiencia operativa, manteniendo actualmente más de 5,300 kilómetros de líneas ferroviarias en España, de los cuales más de 2,000 están en Andalucía. La empresa también dispone de una flota propia de más de 35 máquinas para servicios ferroviarios.
Iniciativas como SMART RAIL refuerzan el compromiso de Rover Grupo con la innovación en infraestructuras ferroviarias. Este enfoque, que combina conocimiento técnico, experiencia práctica y tecnologías de vanguardia, contribuye a un sistema ferroviario más eficiente, fiable y proactivo en sus necesidades de mantenimiento.
