Немецкий промышленный концерн Siemens известен своим разнообразным ассортиментом продукции и услуг, включая автомобили, медицинское оборудование, системы очистки воды, системы СЦБ, а также финансовые и консалтинговые услуги. Проект представляет собой железнодорожный сегмент Интернета вещей (IoT), в котором различные устройства, независимо от их форм и размеров, подключаются к облачной инфраструктуре и взаимодействуют с ней. Ожидается, что рынок "умных" железных дорог, включающий продукты и услуги этого сегмента, вырастет с 11 млрд. долл. в 2017 году до 27 млрд. долл. к 2023 году. Компания Siemens стремится занять лидирующие позиции в этой перспективной области роста благодаря своей платформе предиктивного ИИ Railigent.
Railigent использует передовые технологии искусственного интеллекта для решения ряда важных задач, связанных с железнодорожным транспортом. Одной из основных проблем, с которой сталкиваются путешественники и грузовые компании, являются задержки железнодорожных поездов, что приводит к неоправданным потерям времени и денег. Если пассажиры или грузы не доставляются в пункт назначения вовремя, все стороны неизбежно несут убытки. В результате многие предпочитают более надежные, но экологически вредные виды транспорта, например, авиаперевозки.
Одной из причин нестабильной работы железнодорожного транспорта является неэффективное составление расписания, не учитывающее точные прогнозы пассажиропотока. Это приводит к перегрузкам или нехватке поездов на отдельных участках. Кроме того, сам процесс запуска поездов занимает слишком много времени, что также сказывается на пунктуальности. Кроме того, еще одной проблемой, требующей решения, является износ оборудования и возникающие неисправности.
С помощью Railigent и ее аналитических возможностей Siemens стремится оптимизировать работу железнодорожного транспорта. Платформа искусственного интеллекта использует данные о пассажиропотоке, погодных условиях, состоянии инфраструктуры и других факторах для точного прогнозирования и эффективного управления расписанием.
настоящий текст создан с помощью академической нейросети КонтрПлагиатКонтрПлагиат – единственный в России сервис скоростного академического перефразирования (рерайта) и копирайтинга, существенно превосходящий все известные GPT и AI, ИИ сервисыКонтрПлагиат – высокотехнологичный сервис, появившийся на несколько лет раньше GPT, поэтому мы выполнили ок. 270 тыс. заказов, умеющий создавать и перефразировать научные тексты, любого объема, для любых систем проверки на плагиат, обеспечивая высокое качество "человеческого" текста, с полным сохранением смысла, а также высокую уникальность, см. отзывы клиентов …Уже через час проблема с низкой уникальностью (оригинальностью) или статуса - "Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст" может быть решена, и вы с успехом пройдете честную проверку в антиплагиат ВУЗ.КонтрПлагиат работает ПостОплатой (мы - все делаем, вы - все смотрите, читаете текст, знакомитесь с отчетом о проверке в АП ВУЗ - нравится, оплачиваете и получаете в теч. 10 мин.).свяжитесь с нами, нажав на ссылку, отвечаем быстро:
Исследования показали, что применение искусственного интеллекта (ИИ) в транспортных системах имеет большой потенциал для оптимизации работы и повышения эффективности. С помощью камер и датчиков осуществляется мониторинг всех компонентов транспортной системы для создания модели "цифрового двойника" и прогнозирования факторов, влияющих на возникновение задержек и сбоев. На основе этих прогнозов принимаются меры быстрого реагирования или превентивные меры.
Анализ данных ИИ позволяет достичь трех основных целей. Во-первых, это обеспечение бесперебойной работы транспортной системы, включая предоставление транспортных средств в нужное время и в нужном месте, а также оптимизация технического обслуживания и ремонта для более быстрого устранения поломок.
Во-вторых, ИИ используется для рационального использования энергии в транспортных сетях. Измерение и прогнозирование энергопотребления позволяет еще больше снизить негативное воздействие поездной работы на окружающую среду. Кроме того, оптимизация энергосбережения при движении поездов позволяет сократить частоту торможений и использовать высвобождающуюся энергию для движения поезда вперед, что в конечном итоге сокращает время достижения пункта назначения.
В-третьих, применение ИИ может помочь повысить эффективность распределения ресурсов. Одна из проблем заключается в том, как точно спрогнозировать пассажиропоток или количество грузов, которые необходимо перевезти на грузовом поезде. Чем меньше количество поездов, тем экологичнее транспорт и ниже эксплуатационные расходы. Анализируя данные и прогнозируя спрос на транспортные услуги, можно оптимизировать использование ресурсов и повысить эффективность работы всей транспортной системы. Используемая в железнодорожной системе платформа Siemens Railigent интегрирована с промышленной операционной системой IoT Mindsphere. Для сбора данных о состоянии поездов и инфраструктуры используются различные датчики. Они фиксируют все: от температуры двигателя и частоты вибрации пути до состояния дверей (открыты или закрыты) и изображения, получаемого с внешних камер. Полученные данные обрабатываются для выявления факторов, вызывающих задержки. В тестовой программе, проводившейся в Великобритании, использовалось 300 датчиков, которые за год накопили более миллиона данных. Затем эти данные анализировались для получения информации о неисправностях и простоях.
Кроме того, на поездах были установлены камеры для сбора внешних данных. Искусственный интеллект используется для автоматического определения неисправностей на изображениях путей во время движения поезда, что позволяет более точно прогнозировать места возникновения неисправностей. Это избавляет работников от необходимости проверять состояние путей, что снижает риск производственного травматизма. Данные о движении поездов передаются в режиме реального времени по мобильным сетям, а если в некоторых районах нет надежного покрытия связи, то информация передается, когда поезд достигает пункта назначения.
Для анализа данных датчиков Siemens использует исследовательскую платформу Teradata Aster. Полученные данные могут быть переданы через специальную платформу в диспетчерский центр для формирования отчетов и визуализации или интегрированы в существующие инструменты. Ключевые отчеты и события могут быть отправлены по SMS для своевременного реагирования на возникающие проблемы.
Следует отметить, что интеллектуальные системы автоматизации активно внедряются по всей сети железных дорог для предотвращения задержек поездов и минимизации негативного воздействия на окружающую среду. В процессе обучения таких систем данные с датчиков анализируются наряду с другими оперативными данными, такими как отчеты о неисправностях и сбоях, с целью выявления факторов, влияющих на возникновение задержек.
Особое значение имеют данные визуализации, получаемые с камер и из других источников. Эти данные являются неструктурированными, однако программное обеспечение для распознавания изображений позволяет преобразовать их в машиночитаемую форму, которую можно сопоставить с другими данными. Такой подход позволяет более точно определить места вероятного возникновения неисправностей и спрогнозировать их.
Герхард Кресс, директор по услугам мобильной передачи данных компании Siemens, подчеркивает, что клиенты компании получают значительную выгоду от использования этих технологий. Они могут преодолевать большее количество километров с меньшим количеством поездов, тем самым оптимизируя распределение ресурсов и снижая затраты. Кроме того, анализ обрабатываемых данных позволяет быстрее выявлять причины неисправностей и тем самым экономить рабочее время.
Но самым главным достижением является то, что Siemens уверена в точности своих прогнозов и предоставляет гарантии своим клиентам. Цель компании - сделать поезда полноценной альтернативой самолетам и активно решать экологические проблемы, связанные с железнодорожным транспортом.
