Πέμπτη Δεκέμβριο 5, 2024
Οι σιδηροδρομικές λειτουργίες είναι πάντα σε κίνηση, με τα συστήματα και τα δίκτυα των τρένων να υπόκεινται σε συνεχείς αλλαγές και βελτιώσεις. Ωστόσο, πρέπει να διατηρούν το μέγιστο της υγείας τους για να διασφαλίζουν την ασφαλή, αποτελεσματική και έγκαιρη εξυπηρέτηση. Λοιπόν, τι συμβαίνει όταν αυτά τα συστήματα αντιμετωπίζουν καθημερινή φθορά ή πιο σοβαρά προβλήματα;
Όπως και οι γιατροί, οι ειδικοί συντήρησης τρένων εξετάζουν τα λειτουργικά δεδομένα για να διαγνώσουν προβλήματα και να προτείνουν λύσεις. Αυτή η διαδικασία μπορεί να πάρει χρόνο, ιδιαίτερα όταν πρόκειται για τεράστιες ποσότητες δεδομένων.
Ο Ossee, ο οποίος κέρδισε προηγμένα πτυχία στην τεχνητή νοημοσύνη, εντάχθηκε στην Alstom το 2023 με αποστολή να φέρει πρωτοποριακές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης στη σιδηροδρομική βιομηχανία. Ως ηγέτης στην τεχνητή νοημοσύνη για τους σιδηροδρόμους, η Alstom μεταμορφώνει τις λειτουργίες σε ολόκληρο τον τομέα, βελτιστοποιώντας τον προγραμματισμό των τρένων, διαχειρίζεται τις ταχύτητες, προβλέπει τη ζήτηση επιβατών και βελτιώνει τη διαχείριση περιουσιακών στοιχείων, τη σηματοδότηση και τον εντοπισμό αντικειμένων.
Οι επιστήμονες δεδομένων μας κάνουν δουλειά να εργαστούν μαζί με μηχανικούς για την ανάπτυξη μιας σειράς «σούπερ αναλυτών» AI, που μπορούν να μειώσουν στο μισό τον χρόνο που απαιτείται για τη διενέργεια διαγνώσεων, ενώ θα τις κάνουν πιο ακριβείς. "Προοδεύουμε γρήγορα σε πολλές εφαρμογές των διαγνωστικών μας AI." λέει Ossee Yiboe, Επιστήμονας Δεδομένων στην Alstom. «Στο πλαίσιο της καθημερινής συντήρησης, τα δεδομένα από τρένα και υποδομές καταγράφονται χρονολογικά στα αρχεία καταγραφής λειτουργίας. Όταν τα τρένα λειτουργούν ομαλά, αυτά τα αρχεία καταγραφής διαγράφονται αυτόματα, αλλά αν κάτι πάει στραβά, κοινοποιούνται σε πραγματικό χρόνο στους οδηγούς και στους ειδικούς αντιμετώπισης προβλημάτων».
Για την αποφυγή διακοπών λειτουργίας, είναι απαραίτητες οι γρήγορες λύσεις. Συχνά, απαιτούνται πολλαπλές ενέργειες συντήρησης πριν εντοπιστεί η σωστή λύση.
«Στόχος μας είναι να χρησιμοποιήσουμε την τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσουμε εργαλεία που βοηθούν τους ειδικούς να βρίσκουν και να διορθώνουν γρήγορα προβλήματα συστήματος αναλύοντας αρχεία καταγραφής», προσθέτει Ossee.
Για να γίνει πιο αποτελεσματική η διαδικασία, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε υπάρχοντα σύνολα δεδομένων αναγνωρίζουν μοτίβα, εντοπίζουν τις αιτίες και τις βαθύτερες αιτίες και προτείνουν λύσεις στους τεχνικούς επί τόπου. «Σε ένα συγκεκριμένο παράδειγμα, η λύση μας αναλύει περίπου χίλιες μεταβλητές καταγραφής συστήματος για να εντοπίσει τις πιο πιθανές αιτίες ενός προβλήματος και πιθανές λύσεις, περιορίζοντας αποτελεσματικά το περιβάλλον αποτυχίας σε μόλις δώδεκα πιθανές αιτίες. Αξιοποιώντας αυτήν την τεχνολογία AI, οι οργανισμοί μπορούν να επιταχύνουν σημαντικά την αντιμετώπιση προβλημάτων κατά 8 φορές, ενισχύοντας έτσι τη συνολική παραγωγικότητα συντήρησης».
Οι λύσεις που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να παρέχουν αποτελέσματα με ακρίβεια 90% κατά τον εντοπισμό των λόγων αποτυχίας, μια εξαιρετική υποστήριξη για λιγότερο έμπειρους συντηρητές. «Στο τέλος της ημέρας αναζητούμε την αιτία και το αποτέλεσμα», λέει ο Ossee. «Χρησιμοποιώντας ενδιαφέρουσες νέες τεχνικές, μπορούμε να μάθουμε από εκατοντάδες μεταβλητές και να τις περιορίσουμε σε αυτή που προκάλεσε την αποτυχία. Κάθε περίπτωση χρήσης που αναπτύσσουμε θα βοηθήσει στη διάγνωση μελλοντικών προβλημάτων και θα κάνει τη συντήρηση πιο αποτελεσματική».
Ετικέτες: alstom, Ειδήσεις για τα ταξίδια Γαλλίας, σιδηροδρομική βιομηχανία, Σιδηροδρομικά Νέα, Ταξιδιωτικά νέα, Νέα της ταξιδιωτικής τεχνολογίας
Τρίτη Ιανουάριος 21, 2025
Τρίτη Ιανουάριος 21, 2025
Τρίτη Ιανουάριος 21, 2025
Τρίτη Ιανουάριος 21, 2025
Τρίτη Ιανουάριος 21, 2025
Τρίτη Ιανουάριος 21, 2025
Τρίτη Ιανουάριος 21, 2025
Τρίτη Ιανουάριος 21, 2025