I takt med att digitaliseringen tar över i olika branscher, har järnvägsindustrin inte varit långt efter. Den omfattande mängden data som samlas in från järnvägssystem runt om i världen har öppnat dörrar för användning av avancerad teknik som maskininlärning och artificiell intelligens, AI, för att förbättra effektiviteten och minska arbetsbördan. Både utmaningar och möjligheter blir följden av användandet av AI inom järnvägsindustrin rapporterar Railtech.
AI - En Nyckel till Effektivitet
Igor Dakic, Senior Consultant in Strategic Asset Management på AFRY och en ledande leverantör av ingenjörstjänster, design och rådgivning, betonar fördelarna med att använda AI inom järnvägssektorn.
"AI är mycket användbart eftersom det kan extrahera värdefulla insikter från data, särskilt stora datamängder som de från järnvägsföretag", säger han. AI har förmågan att identifiera komplexa mönster och trender som traditionella metoder kan missa, samtidigt som det kan upptäcka avvikelser och mönsterbrott som tidigare krävde omfattande manuell analys, berättar han i en intervju för Railtech.
En av de mest påtagliga fördelarna med AI inom järnvägsindustrin är dess potential att komplettera bristen på datavetenskapliga kompetenser. Genom att automatisera dataanalysprocesser kan anställda fokusera mer på strategiska uppgifter och beslut, och mindre på tråkigt och tidskrävande arbete.
Implementering av AI i Järnvägssektorn
När det kommer till att implementera AI i järnvägssektorn, är AFRY i framkant för att forma vägen för att dra nytta av denna teknologi. Enligt Dakic är det viktigt att förstå vilka data som kan användas och vilka konsekvenser det kan ha.
"För varje användningsfall bekräftar vi först vilka fördelarna är i en pilotfas innan vi beslutar att implementera det i större skala," förklarar han. Detta tillvägagångssätt hjälper till att bedöma kostnader och fördelar i jämförelse med manuella metoder.
Utmaningar med Äldre Data
En av de mest betydande utmaningarna för att implementera AI inom järnvägsindustrin är hanteringen av äldre data. Dakic påpekar att äldre data ofta är spridda över olika avdelningar och system, vilket gör det svårt att integrera information från olika källor. Dessutom lider äldre data ofta av problem som oprecis, ofullständig eller inkonsekvent information.
För att dra nytta av AI krävs en stabil datagrund.
"För att använda AI på äldre data behöver vi först säkerställa noggrannheten och tillgängligheten av dessa data, vilket kan vara en tidskrävande och resurskrävande process," förklarar Dakic. Övergångsplattformar och modernisering av äldre system kan vara kostsamma och komplicerade, men de är nödvändiga för att göra äldre data användbara igen.
Slutsats
Digitaliseringen av järnvägsindustrin har potentialen att revolutionera effektiviteten och hållbarheten inom sektorn. AI och maskininlärning erbjuder möjligheter att utnyttja stora mängder data för att fatta bättre beslut och optimera järnvägsverksamheten. Trots utmaningarna med äldre data, finns det en väg framåt genom modernisering och datagovernans. Med rätt strategi och teknologisk infrastruktur kan järnvägssektorn fortsätta att dra nytta av den digitala omvandlingen och på så sätt uppfylla hållbarhetsmålen i Europa.
Källa: Railtech