Reino UnidoLogística y transporte2024 – en cursoNetwork Rail
Herramienta insight de datos y aprendizaje automático para el mantenimiento de vías
La herramienta insight de Network Rail permite a los ingenieros interpretar los datos de las vías un 50% más rápido y detectar fallos hasta un año antes
Problema
Los datos de las vías, la meteorología y las inspecciones se encontraban en sistemas separados. Combinar fuentes como la geometría de la vía y las pruebas ultrasónicas de los raíles podía llevar meses, y el mantenimiento era a menudo reactivo.
Enfoque
El programa Intelligent Infrastructure desarrolló insight junto con ingenieros de Microsoft sobre Azure Data Factory, Databricks, Machine Learning y Power BI. Reúne los flujos de datos en una sola vista y utiliza aprendizaje automático para prever el deterioro de las vías y planificar el mantenimiento.
Cifras clave
Conclusión
Unir conjuntos de datos separados sobre los activos permitió a los ingenieros pasar de reparar fallos a planificar trabajos. Las restricciones de velocidad de emergencia en tramos muy transitados pueden costar unas 250.000 libras, el gasto que esa planificación pretende evitar.
Categorías
- Tamaño
- Gran empresa
- Sector
- Logística y transporte
- Función empresarial
- Producción y calidad
- Tipo de innovación
- Innovación de procesos
- Tecnología de IA
- Análisis predictivo y aprendizaje automático
- Adopción
- Desarrollo conjunto con socios
- Respaldo
- Caso de cliente del proveedor
Fuentes
Resúmenes de fuentes
Microsoft explica cómo Network Rail reunió los datos de sus activos en una herramienta basada en Azure. Informa de un análisis de datos más rápido y una detección de fallos más temprana.
La información completa figura en las fuentes originales.
