이 접근법은 교통 인프라의 안전과 긴 수명을 보장하기 위해 필수적입니다. 트래픽 부하 데이터를 사용하여 효율적이고 경제적 인 유지 보수 일정을 작성할 수 있습니다. 이 접근법은 대부분의 경우 수리 및 할당 리소스를 우선적으로 지원합니다.

트래픽 부하 데이터 이해

교통 부하 데이터는 특정 도로 세그먼트에 차량 유형, 볼륨 및 주파수에 대한 정보를 포함합니다. 정확한 데이터를 수집하는 센서, 카메라 및 수동 카운트가 포함됩니다. 이 데이터를 분석하면 더 높은 마모와 눈물, 인도 유지 보수 계획과 도로를 식별 할 수 있습니다.

정비 일정 개발

교통량 데이터를 사용하여, 기관은 대상 유지 보수 일정을 개발할 수 있습니다. 높은 트래픽 볼륨 도로는 더 자주 검사 및 수리를 필요로 할 수 있습니다. 따라서, 낮은 부하를 가진 도로는 유지 보수 활동, 감소 비용 사이에 확장 된 간격을 가질 수 있습니다.

비용 효율적인 전략

데이터 구동 유지 보수 전략을 구현하는 것은 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 실제 사용 환경에 따라 수리를 우선적으로 방지하는 것은 덜 사용 된 도로에 불필요한 작업을 방지합니다. 또한, 예측 유지 보수는 심한 악화가 발생하기 전에 계획 될 수 있으며 비용이 많이 드는 비상 수리를 피합니다.

  • 일반 자료 수집
  • 높은-traffic 도로의 우선 순위
  • 계획 예측 유지
  • Allocating 자원 효율적으로