Royaume-UniLogistique et transport2024 – en coursNetwork Rail
Outil de données et d’apprentissage automatique insight pour la maintenance des voies
L’outil insight de Network Rail permet aux ingénieurs de lire les données des voies 50 % plus vite et de signaler les défauts jusqu’à un an à l’avance
Problématique
Les données sur les voies, la météo et les inspections étaient réparties entre des systèmes distincts. Croiser des sources telles que la géométrie des voies et les contrôles ultrasonores des rails pouvait prendre des mois, et la maintenance était souvent réactive.
Approche
Le programme Intelligent Infrastructure a développé insight avec des ingénieurs de Microsoft sur Azure Data Factory, Databricks, Machine Learning et Power BI. L’outil réunit les flux de données dans une vue unique et utilise l’apprentissage automatique pour prévoir la dégradation des voies et planifier la maintenance.
Chiffres clés
Enseignement
Le rapprochement de jeux de données distincts sur les infrastructures a permis aux ingénieurs de passer de la réparation des défauts à la planification des interventions. Les limitations de vitesse imposées en urgence sur les tronçons très fréquentés peuvent coûter environ 250 000 livres sterling, un coût que cette planification vise à éviter.
Catégories
- Taille
- Grande entreprise
- Secteur
- Logistique et transport
- Fonction de l’entreprise
- Production et qualité
- Type d’innovation
- Innovation de procédé
- Technologie d’IA
- Analyse prédictive et apprentissage automatique
- Mode d’adoption
- Codéveloppement avec un partenaire
- Type de preuve
- Étude de cas fournisseur
Sources
Résumés des sources
Microsoft explique comment Network Rail a réuni ses données sur les infrastructures dans un outil unique fondé sur Azure. Le fournisseur fait état d’une analyse plus rapide des données et d’une détection plus précoce des défauts.
Les informations complètes figurent dans les sources d’origine.
