英国物流・運輸2024 – 継続中ネットワーク・レール
線路保守向けデータ・機械学習ツール「insight」
ネットワーク・レールのinsight、技術者の線路データ把握を50%迅速化 不具合を最大一年前に検知
課題
線路、気象、検査のデータは別々のシステムに保管されていた。軌道形状やレールの超音波検査などのデータを統合するのに数カ月かかることがあり、保守は事後対応になりがちだった。
取り組み
Intelligent Infrastructureプログラムは、マイクロソフトの技術者とともに、Azure Data Factory、Databricks、Machine Learning、Power BIを使ってinsightを構築した。複数のデータを一つの画面に集約し、機械学習で線路の劣化を予測して保守を計画する。
主な数値
50%技術者がデータを把握する速度の向上率
up to 1 year不具合の発生が見込まれる時点から、どれだけ前に検知できるか
示唆
別々の設備データを統合することで、技術者は不具合の修復から作業の計画へと移行できた。交通量の多い区間での緊急速度制限には約25万ポンドかかる場合があり、こうした計画はその費用の回避を目指すものである。
分類
- 規模
- 大企業
- 業種
- 物流・運輸
- 業務機能
- 生産・品質
- イノベーションの類型
- プロセス・イノベーション
- AI技術
- 予測分析・機械学習
- 導入形態
- パートナーとの共同開発
- 根拠
- ベンダーの事例紹介
出典
出典の要約
[1]Microsoft Customer Stories2024年7月31日
マイクロソフトは、ネットワーク・レールが設備データをAzureベースの一つのツールに統合した方法を説明している。データ分析の迅速化と不具合の早期検知を報告している。
詳細は原典でご確認いただけます。
掲載日 2026年10月25日 · 更新日 2026年10月25日
