El mantenimiento de las infraestructuras ferroviarias depende en gran medida del conocimiento del estado de los elementos situados bajo los raíles. Estas capas soportan las cargas del tren y son fundamentales para la estabilidad, la seguridad y la fiabilidad de la vía.
Con el objetivo de mejorar su análisis, Rover Rail ha desarrollado SMART RAIL, un proyecto de innovación que aplica técnicas de exploración geofísica y aprendizaje automático al mantenimiento ferroviario.
La iniciativa, desarrollada junto a Geozone Asesores y enmarcada en el programa de proyectos de I+D en cooperación de IVACE+i, busca identificar posibles patologías en las capas inferiores de la infraestructura antes de que su evolución requiera intervenciones de mayor alcance.
El sistema utiliza tecnología de georradar y captación masiva de datos mediante un equipo multiarray instalado en maquinaria ferroviaria. Posteriormente, los algoritmos analizan patrones relacionados con el estado del balasto y permiten detectar posibles problemas de compactación, contaminación, asentamientos o subsidencias.
De esta forma, Rover Rail y Rover Grupo avanzan hacia un modelo de mantenimiento predictivo basado en disponer de más información para anticipar actuaciones, priorizar recursos y mejorar la planificación de las intervenciones.
SMART RAIL culminó su desarrollo en 2024, tras completar las pruebas de campo, el procesamiento de los datos y la validación de los modelos.
La iniciativa se suma a la experiencia operativa de Rover Rail, que, según la empresa, mantiene actualmente más de 5.300 kilómetros de líneas ferroviarias en España, más de 2.000 de ellos en Andalucía, y dispone de una flota propia de más de 35 máquinas ferroviarias.
Con proyectos como SMART RAIL, Rover Grupo afirma que refuerza su apuesta por la innovación aplicada a las infraestructuras. La empresa señala que combina conocimiento técnico, experiencia sobre el terreno y nuevas tecnologías para contribuir a un sistema ferroviario más fiable, eficiente y preparado para anticiparse a las necesidades de mantenimiento.