Operador ferroviario nacional alemán Deutsche Bahn está construyendo un metaverso industrial de toda su red ferroviaria de 20,500 millas que espera lo ayude a dejar de cerrar una brecha del tamaño de una locomotora en el estatus de puntualidad del país.
En este cuarto artículo de la colección de metaverso industrial de PYMNTS sobre el uso incipiente de realidades digitales de empresas privadas, veremos cómo el ferrocarril en problemas está construyendo un enorme gemelo digital de toda su red, incluidas las 5,700 estaciones que pueden presentar. tanto una vista en tiempo real de las operaciones como un impulso al programa de inteligencia falsa (IA) que tiene implementado para ayudarlo a mejorar las llegadas a tiempo.
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Con una tasa de puntualidad de solo el 75% el año pasado y un objetivo de no más del 12% en 80, Deutsche Bahn tiene un problema que va más allá de la reputación: llegar una hora tarde da derecho a los pasajeros a un reembolso del 25%, mientras que dos horas cuestan el 50%.
En uno de los formidables usos de la Nvidia y Siemens plataforma de metaverso industrial, Tren digital de Deutsche Bahn para Alemania (DSD) está construyendo un gemelo digital espera presentarlo con una "fuente única de verdad" que posiblemente usará para "maximizar el rendimiento y la capacidad de transporte sin construir nuevas vías", dijo Nvidia en un anuncio en video.
El propósito, agregó, es construir una simulación digital en tiempo real de cada parte de la comunidad que pueda permitir "una mejora continua en el despliegue de vehículos y vías férreas, maximizando la eficiencia operativa y la velocidad al tiempo que reduce los costos".
A la larga, el propósito de Deutsche Bahn es una red de trenes automatizados, Digital Engineering 24/7 informó después de un evento de prensa de Nvidia a principios de este mes.
IoT a IA
Al principio, el metaverso industrial de Deutsche Bahn presentará al operador una "emulación fotorrealista y físicamente precisa de todo el sistema ferroviario", una ilustración digital de lo que realmente está ocurriendo, lo que le permitirá descubrir problemas y realizar correcciones y actualizaciones más rápido, según el informe. .
Otro trabajo podría ser académico. La empresa utilizará Auriculares de realidad virtual (VR) Hololens de Microsoft para presentar a los trabajadores "una comprensión menos teórica y más práctica" de cómo funcionan colectivamente sus vías y desvíos, que podrían ser pegados por una pequeña piedra, cómo se producen los fallos de funcionamiento que provocan congestiones y retrasos, y la forma en que a menudo se previenen o evitan. montado.
El gemelo digital también dependerá de la Internet de las cosas (IoT): una gran red de sensores conectados a la red inalámbrica 5G, además de cámaras y sistemas de detección LIDAR en los propios trenes, dijo Nvidia en su anuncio de su plataforma de metaverso digital Omniverse. en octubre.
Esto permitirá a Deutsche Bahn "identificar anomalías a lo largo del tiempo y ayudar a coordinar mejor las operaciones ferroviarias", dijo. mike geyer, supervisor de productos Omniverse de Nvidia, en el informe Digital Engineering 24.7. Eso puede mezclar y combinar todo el conocimiento que está acumulando y usarse para entrenar a la comunidad de IA que Deutsche Bahn está construyendo.
“Si hay un obstáculo en la vía, en lugar de hacer una llamada telefónica a alguien que luego tendrá que cambiar la ruta de varios trenes, la tecnología de los trenes detectará ese obstáculo y luego alertará a otros trenes de que deben modificar sus rutas. ”, dijo Geyer, según el informe. “Ese es el nivel de automatización que pretenden alcanzar en última instancia”.
Director de Innovación de Deutsche Bahn Rolf Hardi dio el ejemplo de lo que él conocía como mantenimiento bajo condiciones, según los datos de la compañía sobre cómo reaccionan sus vagones y sus diversos componentes a diferentes circunstancias, cambiando la forma en que funcionan o luciendo cuando se lanzó la misión del gemelo digital a fines de 2020.
“Entonces puedo usar el gemelo digital para realizar análisis predictivos y simular escenarios de mantenimiento”, definió Härdi en ese momento. “En combinación con influencias externas como el clima y la velocidad a la que se conduce un vehículo, podemos sacar conclusiones y determinar dónde podemos mejorar”.
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