Network Rail

Vấn đề

Dữ liệu đường ray, thời tiết và kiểm tra nằm trong các hệ thống riêng biệt. Việc kết hợp các nguồn như dữ liệu hình học đường ray và kiểm tra ray bằng siêu âm có thể mất nhiều tháng, trong khi bảo trì thường chỉ được thực hiện sau khi phát sinh vấn đề.

Cách tiếp cận

Chương trình Intelligent Infrastructure phối hợp với các kỹ sư Microsoft xây dựng insight trên Azure Data Factory, Databricks, Machine Learning và Power BI. Công cụ tập hợp các luồng dữ liệu vào một giao diện và sử dụng học máy để dự báo tình trạng xuống cấp của đường ray, phục vụ lập kế hoạch bảo trì.

Số liệu chính

Bài học

Việc kết nối các bộ dữ liệu tài sản riêng biệt giúp kỹ sư chuyển từ sửa chữa sự cố sang lập kế hoạch công việc. Hạn chế tốc độ khẩn cấp trên các đoạn đường có lưu lượng lớn có thể gây chi phí khoảng 250.000 bảng Anh; lập kế hoạch bảo trì nhằm tránh khoản chi này.

Phân loại

Quy mô

Doanh nghiệp lớn

Ngành

Logistics và vận tải

Chức năng kinh doanh

Sản xuất và chất lượng

Loại hình đổi mới

Đổi mới quy trình

Công nghệ AI

Phân tích dự báo và học máy

Hình thức triển khai

Đồng phát triển với đối tác

Mục tiêu

Tiết kiệm chi phíChất lượng và rủi roNăng suất và tốc độ

Căn cứ

Nghiên cứu trường hợp của nhà cung cấp

Nguồn

1. Network Rail: insight, Azure Databricks

   Microsoft Customer Stories·31 thg 7, 2024Tài liệu của nhà cung cấp

Tóm tắt nguồn

Thông tin đầy đủ có trong tài liệu gốc.