Tysk landsdekkende jernbaneoperatør Deutsche Bahn konstruerer et industrielt metavers av hele det 20,500 XNUMX mil lange jernbanesamfunnet som det håper vil hjelpe det til å slutte å krasje et gap i lokomotivstørrelse innenfor nasjonens status for punktlighet.
I denne fjerde artikkelen i PYMNTS industrielle metaverse-samling om den nye bruken av personlige bedrifters digitale realiteter, skal vi ta en titt på hvordan den urolige jernbanen bygger en enorm digital tvilling av hele samfunnet, sammen med alle 5,700 stasjoner som kan presentere hver en sanntidsvisning av operasjoner og et løft til det falske intelligensprogrammet (AI) det har på plass for å hjelpe det med å forbedre retttidige ankomster.
Se i tillegg:
Nvidia, Deloitte slår Meta til Punch med Enterprise VR-tilbud
Er Industrial Metaverse Virtual Realitys kommersielle fremtid?
Koble sammen digitale tvillinger for å lage en industriell metavers
Interpol trener nå kriminalitetsbekjempere i det industrielle metaverset
Med en rate i tide på bare 75 % siste 12 måneder og et formål på ikke mer enn 80 % i 2022, har Deutsche Bahn en ulempe som går forbi omdømmet: Ankommer en time forsinket gir passasjerene rett til 25 % refusjon, mens to timer koster 50 %.
I en av de formidable gjør bruk av av Nvidia og Siemens industriell metaverse plattform, Deutsche Bahns Digital Rail for Tyskland (DSD) divisjon bygger en digital tvilling den håper vil presentere den med en "enkelt kilde til sannhet" den vil muligens bruke for å "maksimere transporteffektivitet og kapasitet uten å bygge nye spor," sa Nvidia i en videokunngjøring.
Hensikten, la det til, er å konstruere en digital sanntidssimulering av hver del av fellesskapet som kan tillate "kontinuerlig forbedring i utplasseringen av kjøretøy og jernbaner, maksimere operasjonell effektivitet og hastighet samtidig som kostnadene reduseres."
Langsiktig, Deutsche Bahns formål er en helt automatisert tognett, rapporterte Digital Engineering 24/7 etter en presseanledning fra Nvidia tidligere denne måneden.
IoT til AI
Til å begynne med vil Deutsche Bahns industrielle metaverse presentere operatøren for en "fotorealistisk og fysisk nøyaktig emulering av hele jernbanesystemet" - en digital illustrasjon av hva som virkelig skjer, som lar den oppdage problemer og gjøre rettelser og oppdateringer raskere, i tråd med rapporten .
En annen operasjon kan være akademisk. Bedriften vil bruke Microsofts Hololens virtual reality-headset (VR). å presentere arbeiderne «en mindre teoretisk og mer praktisk forståelse», av hvordan sporene og bryterne - som kan være gumlet opp av en liten stein - fungerer kollektivt, hvordan funksjonsfeil som utløser overbelastning og forsinkelser oppstår, og måten de ofte forhindres eller montert.
Den digitale tvillingen vil til og med avhenge av The Web of issues (IoT) - et enormt fellesskap av sensorer engasjert på 5G wi-fi i tillegg til kameraer og LIDAR-deteksjonsteknikker på togene selv, nevnte Nvidia ved kunngjøringen av sin Omniverse digitale metaverse-plattform i oktober.
Dette kan tillate Deutsche Bahn å "identifisere uregelmessigheter over tid og bidra til bedre koordinering av jernbaneoperasjoner," sa Mike Geyer, Nvidias Omniverse-produktveileder, i Digital Engineering 24.7-rapporten. Som kan blande og blande hele kunnskapen den samler seg og brukes til å coache AI-fellesskapet Deutsche Bahn bygger.
"Hvis det er en hindring på banen, i stedet for å ringe noen som må omdirigere flere tog, vil teknologien på togene se hindringen og deretter varsle andre tog om at de må endre rutene sine ", nevnte Geyer, ifølge rapporten. "Det er nivået av automatisering de sikter mot til slutt å oppnå."
Deutsche Bahn Chief Expertise Innovation Officer Rolf Härdi ga forekomsten av det han kjente som tilstandsbasert vedlikehold, basert på bedriftens data om hvordan dets jernbanevogner og deres varierte komponenter reagerer på helt andre omstendigheter, og endrer hvordan de opererer eller fungerte da det digitale tvillingoppdraget ble lansert i slutten av 2020.
"Jeg kan da bruke den digitale tvillingen til å utføre prediktive analyser og simulere vedlikeholdsscenarier," definerte Härdi på tiden. "I kombinasjon med ytre påvirkninger som været og hastigheten et kjøretøy kjøres med, kan vi trekke konklusjoner og finne ut hvor vi kan forbedre oss."
For all PYMNTS kryptobeskyttelse, abonner på hver dag Krypto Nyhetsbrev.
Kilde lenke
#Jernbane #Bets #Industriell #Metavers #Kutt #Forsinkelser
