Opérateur ferroviaire national allemand Deutsche Bahn est en train de construire un métaverse industriel de l'ensemble de son réseau ferroviaire de 20,500 XNUMX milles qui, espère-t-il, l'aidera à cesser de creuser un écart de la taille d'une locomotive dans le statut de ponctualité du pays.
Dans ce quatrième article de la collection de métaverses industriels PYMNTS concernant l'utilisation naissante des réalités numériques des entreprises personnelles, nous examinerons comment le chemin de fer en difficulté construit un énorme jumeau numérique de toute sa communauté, avec les 5,700 XNUMX gares qui peuvent présenter chacun une vue en temps réel des opérations et un ascenseur vers le faux programme de renseignement (IA) qu'il a mis en place pour l'aider à améliorer les arrivées à temps.
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Avec une taux de ponctualité d'à peine 75 % l'an dernier et d'au plus 12 % en 80, la Deutsche Bahn a un problème qui dépasse la réputation : arriver une heure de retard donne droit aux passagers à un remboursement de 25 %, alors que deux heures coûtent 50 %.
Dans l'un des formidables usages du Nvidia ainsi que Siemens plate-forme de métaverse industrielle, Digital Rail de la Deutsche Bahn pour l'Allemagne (DSD) construit un jumeau numérique il espère lui présenter une "source unique de vérité" qu'il utilisera éventuellement pour "maximiser l'efficacité et la capacité de transport sans construire de nouvelles voies", a déclaré Nvidia dans une annonce vidéo.
Le but, a-t-il ajouté, est de construire une simulation numérique en temps réel de chaque partie de la communauté qui peut permettre "une amélioration continue du déploiement des véhicules et des chemins de fer, en maximisant l'efficacité et la vitesse opérationnelles tout en réduisant les coûts".
À long terme, l'objectif de la Deutsche Bahn est totalement réseau de trains automatisés, Digital Engineering 24/7 a rapporté après une conférence de presse Nvidia plus tôt ce mois-ci.
IdO à IA
Dans un premier temps, le métaverse industriel de la Deutsche Bahn présentera à l'opérateur une "émulation photoréaliste et physiquement précise de l'ensemble du système ferroviaire" - une illustration numérique de ce qui se passe réellement, lui permettant de découvrir les problèmes et d'apporter des correctifs et des mises à jour plus rapidement, conformément au rapport .
Une autre opération pourrait être académique. L'entreprise utilisera Le casque de réalité virtuelle (VR) Hololens de Microsoft présenter aux travailleurs "une compréhension moins théorique et plus pratique" de la façon dont ses voies et aiguillages - qui pourraient être gommés par une petite pierre - fonctionnent collectivement, comment les dysfonctionnements qui provoquent des embouteillages et des retards se produisent, et la façon dont ils sont souvent évités ou monté.
Le jumeau numérique dépendra même du Web des problèmes (IoT) – une énorme communauté de capteurs engagés sur le Wi-Fi 5G en plus des caméras et des techniques de détection LIDAR sur les trains eux-mêmes, a déclaré Nvidia lors de l'annonce de sa plate-forme de métaverse numérique Omniverse. en octobre.
Cela peut permettre à la Deutsche Bahn "d'identifier les anomalies au fil du temps et d'aider à mieux coordonner les opérations ferroviaires", a déclaré Mike Geyer, superviseur du produit Omniverse de Nvidia, dans le rapport Digital Engineering 24.7. Cela peut mélanger et mélanger toutes les connaissances qu'il accumule et être utilisé pour encadrer la communauté d'IA que la Deutsche Bahn est en train de construire.
"S'il y a un obstacle sur la voie, plutôt que de téléphoner à quelqu'un qui devra alors réacheminer plusieurs trains, la technologie des trains verra cet obstacle et alertera ensuite les autres trains qu'ils doivent modifier leurs itinéraires. », a déclaré Geyer, selon le rapport. "C'est le niveau d'automatisation qu'ils visent à atteindre."
Directeur de l'expertise et de l'innovation de la Deutsche Bahn Rolf Hardi a donné l'exemple de ce qu'il a appelé maintenance conditionnelle, basé sur les données de l'entreprise sur la façon dont ses wagons et leurs différents composants réagissent à des circonstances complètement différentes, modifiant leur fonctionnement ou leur comportement lors du lancement de la mission de jumeau numérique fin 2020.
"Je peux ensuite utiliser le jumeau numérique pour effectuer des analyses prédictives et simuler des scénarios de maintenance", a expliqué Härdi à l'époque. "En combinaison avec des influences externes telles que la météo et la vitesse à laquelle un véhicule est conduit, nous pouvons tirer des conclusions et déterminer où nous pouvons nous améliorer."
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