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Weather

Le module Weather aide les entreprises de transport à assurer la sécurité et le bon fonctionnement de leurs infrastructures malgré les conditions météorologiques difficiles.

En utilisant un moteur de surveillance intelligent, Weather automatise le processus de surveillance des aléas climatiques et inclut plusieurs fonctionnalités pour optimiser l'organisation et la durée des interventions sur le terrain. Les clients peuvent alimenter le module automatiquement depuis leur GMAO ou directement depuis l'interface utilisateur, avec un état en temps réel des températures et des conditions climatiques sur le parcours, ainsi que des onglets pour prévoir les chantiers à venir et gérer les zones en surveillance.

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Avec ou sans capteur, la solution qu'il vous faut

En cas d'absence de capteurs physiques ou de panne, le système Weather permet la continuité du processus de maintenance. Pour cela, RAILwAI a développé le modèle WeatherML qui fournit les températures du rail, de la caténaire et de l'air en tenant compte des capteurs environnants, des prévisions météorologiques, mais également de l'empreinte environnementale de la zone (zone de remblais, environnement urbain, etc.). L'ensemble de ces informations rend le processus de surveillance transparent pour l'utilisateur, qui aura toujours une température à laquelle se fier, quoi qu'il arrive.

Pour un chantier bien préparé

RAILwAI a développé une partie dédiée à la prévision de la météo et des températures, y compris pour le rail et la caténaire. Cela permet de mieux gérer les organisations de chantiers dépendantes de la météo, telles que le remplacement de rail en LRS, la maintenance de la caténaire ou le Bourrage Dressage Mécanique Lourd (BDML). Fini les déprogrammations d'engins juste avant le chantier et les acheminements inutiles et coûteux. La prévision permet également d'optimiser les astreintes : il est possible de projeter à 14 jours les alertes en fonction des prévisions météo et donc de mieux gérer la planification des équipes.

Découvrir notre solution

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