Hong KongLogística y transporte2004 – en cursoMTR Corporation
Motor de IA para la programación de las obras nocturnas de ingeniería
El metro de Hong Kong confió la planificación del mantenimiento nocturno a un programador con IA y estimó una mejora de eficiencia del 51%
Problema
MTR solo puede mantener sus líneas durante una ventana sin tráfico de unas 4 horas cada noche. Cientos de trabajos de mantenimiento y de proyectos competían por el acceso a la vía, los trenes de obras y el personal, y un pequeño grupo de expertos comprobaba a mano cada solicitud con las normas de seguridad y de explotación.
Enfoque
Desde principios de 2004, MTR colaboró con la Universidad de la Ciudad de Hong Kong para añadir un motor de IA a su sistema web de gestión de obras de ingeniería e información de tráfico (ETMS). El motor codifica las normas de seguridad y de explotación, señala los conflictos en cuanto se introduce una solicitud y elabora planes semanales y trimestrales con búsqueda heurística y un algoritmo genético. Entró en uso diario en julio de 2004; los planificadores siguen revisando y aprobando cada plan en una reunión semanal, y las reparaciones urgentes pueden insertarse a mano.
Cifras clave
Conclusión
El sistema comprobaba las solicitudes con las normas codificadas en cuanto el personal las introducía, con lo que la detección de errores se adelantaba respecto de la reunión semanal. Todas las cifras comunicadas eran estimaciones de MTR y de los desarrolladores.
Categorías
- Tamaño
- Gran empresa
- Sector
- Logística y transporte
- Función empresarial
- Producción y calidadLogística y cadena de suministro
- Tipo de innovación
- Innovación de procesos
- Tecnología de IA
- Optimización
- Adopción
- Desarrollo conjunto con socios
- Respaldo
- Declaración de la propia empresa
Fuentes
Resúmenes de fuentes
Personal de la Universidad de la Ciudad de Hong Kong y de MTR ganó un premio a las aplicaciones de IA en uso. Describen la base de reglas, el programador heurístico y de algoritmo genético y el historial de versiones, y afirman que el motor de IA se usa a diario desde julio de 2004. Al comparar 21 semanas de calendarios históricos, indican entre 5 y 10 infracciones de reglas obligatorias por día en los planes elaborados por personas y ninguna en los del motor.
El director de sistemas de información de MTR y el desarrollador académico del sistema estiman que el ETMS mejoró al menos un 51% la eficiencia de la planificación de la ocupación de vías e indican que las tasas de incomparecencia en las reservas de acceso a la vía («no show») y de acceso no programado bajaron de alrededor del 30% y el 50% al 4,1% y el 6,4% en febrero de 2005. Describen también que la respuesta a las solicitudes de trabajo llega en segundos, en lugar de tardar hasta 1 semana.
Un investigador de la Universidad de la Ciudad de Hong Kong y un ingeniero de MTR explican que las obras nocturnas deben encajar en una ventana sin tráfico de unas 4 a 5 horas y que el motor asigna los recursos para maximizar el trabajo realizado dentro de las normas de seguridad y de explotación. Señalan que el sistema de 2004 estaba siendo sustituido por una nueva plataforma que también podría servir a otras ciudades.
GIGAZINE informa sobre el programador de MTR, citando el reportaje de New Scientist de 2014. Unas 200 reglas, entre ellas los límites locales de ruido, se codificaron en formato legible por máquina y los calendarios generados siguen necesitando la aprobación de personas. Cita una estimación de MTR de un ahorro anual de unos 800.000 dólares estadounidenses gracias a una asignación más eficiente del trabajo.
La información completa figura en las fuentes originales.
