독일 전국 철도 운영사 독일 반 는 시간 엄수에 대한 국가적 지위 내에서 기관차 크기의 격차를 줄이는 데 도움이 되기를 희망하는 전체 20,500마일 철도 커뮤니티의 산업 메타버스를 건설하고 있습니다.
개인 기업 디지털 현실의 초기 사용에 관한 PYMNTS 산업 메타버스 컬렉션의 네 번째 기사에서는 문제가 있는 철도가 전체 커뮤니티의 거대한 디지털 트윈을 어떻게 구축하고 있는지 살펴보겠습니다. 각각은 운영에 대한 실시간 보기와 정시 도착을 향상시키는 데 도움이 되는 가짜 정보(AI) 프로그램의 리프트를 제공합니다.
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와 정시 요금 최종 75개월의 12%와 80년의 목적이 2022%를 넘지 않는 Deutsche Bahn은 평판을 넘어서는 단점이 있습니다. 한 시간 늦었어 승객은 25% 환불을 받을 수 있는 반면, 50시간 요금은 XNUMX%입니다.
강력한 것 중 하나는 엔비디아 와 지멘스 산업용 메타버스 플랫폼, Deutsche Bahn의 독일 디지털 철도 (DSD) 사업부가 구축 중입니다. 디지털 트윈 Nvidia는 비디오 발표에서 "새로운 트랙을 구축하지 않고도 전송 효율성과 기능을 최대화"하는 데 사용할 수 있는 "단일 소스"를 제공할 수 있기를 희망한다고 밝혔습니다.
그 목적은 "차량 및 철도 배치의 지속적인 개선, 운영 효율성 및 속도 최대화 및 비용 절감"을 가능하게 할 수 있는 지역 사회의 각 부분에 대한 디지털 실시간 시뮬레이션을 구축하는 것이라고 덧붙였습니다.
장기적으로 Deutsche Bahn의 목적은 완전히 자동화 열차 네트워크, Digital Engineering 24/7은 이번 달 초 Nvidia 언론 행사 이후에 보도했습니다.
IoT에서 AI로
처음에 Deutsche Bahn의 산업용 메타버스는 운영자에게 "전체 철도 시스템에 대한 사실적이고 물리적으로 정확한 에뮬레이션"을 제공합니다. 즉 실제로 발생하는 일에 대한 디지털 일러스트레이션을 제공하여 보고서에 맞춰 문제를 발견하고 수정 및 업데이트를 더 빠르게 수행할 수 있게 해줍니다. .
또 다른 작업은 학문적일 수 있습니다. 기업이 사용할 마이크로소프트의 홀로렌즈 가상현실(VR) 헤드셋 작은 돌로 막힐 수 있는 트랙과 스위치가 어떻게 공동으로 작동하는지, 혼잡과 지연을 유발하는 오작동이 어떻게 발생하는지, 그리고 이를 예방하거나 방지하는 방법에 대해 작업자에게 "덜 이론적이고 보다 실용적인 이해"를 제공합니다. 탑재.
디지털 트윈은 기차 자체의 카메라 및 LIDAR 감지 기술 외에도 5G Wi-Fi에 연결된 거대한 센서 커뮤니티인 IoT(Web of Issue)에도 의존할 것이라고 Nvidia는 Omniverse 디지털 메타버스 플랫폼 발표에서 언급했습니다. XNUMX 월.
이를 통해 Deutsche Bahn은 "시간이 지남에 따라 이상 현상을 식별하고 철도 운영을 더 잘 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다"라고 언급했습니다. 마이크 가이어, Digital Engineering 24.7 보고서 내 Nvidia의 Omniverse 제품 감독자. 이는 축적된 전체 지식을 혼합하고 혼합할 수 있으며 Deutsche Bahn이 구축하고 있는 AI 커뮤니티를 코치하는 데 사용될 수 있습니다.
“선로에 장애물이 있는 경우 여러 열차의 경로를 변경해야 하는 사람에게 전화를 하는 대신 열차의 기술이 해당 장애물을 확인한 다음 다른 열차에 경로를 변경해야 함을 알립니다. "라고 Geyer는 보고서에 대해 언급했습니다. "이것이 그들이 궁극적으로 달성하고자 하는 자동화 수준입니다."
Deutsche Bahn 최고 전문 혁신 책임자 롤프 하르디 그가 알고 있던 것의 예를 들었다. 상태 기반 유지 관리는 철도 차량과 다양한 구성 요소가 완전히 다른 상황에 어떻게 반응하는지에 대한 기업의 데이터를 기반으로 2020년 후반에 디지털 트윈 임무가 시작되었을 때 작동 방식이나 스포츠 방식을 변경했습니다.
“그런 다음 디지털 트윈을 사용하여 예측 분석을 수행하고 유지 관리 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다.”라고 Härdi는 당시 정의했습니다. "날씨, 차량 주행 속도 등의 외부 영향을 종합해 결론을 도출하고 개선할 수 있는 부분을 결정할 수 있습니다."
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