Ferrovia aposta que metaverso industrial reduzirá atrasos

Operador ferroviário nacional alemão Deutsche Bahn está construindo um metaverso industrial de toda a sua comunidade ferroviária de 20,500 milhas, que espera ajudá-la a parar de quebrar uma lacuna do tamanho de uma locomotiva no status de pontualidade do país.

Neste quarto artigo da coleção do metaverso industrial do PYMNTS sobre o uso incipiente de realidades digitais empresariais pessoais, veremos como a problemática ferrovia está construindo um enorme gêmeo digital de toda a sua comunidade, juntamente com todas as 5,700 estações que podem apresentar cada uma uma visão em tempo real das operações e um elevador para o programa falso de inteligência (IA) que possui para ajudá-lo a melhorar as chegadas pontuais.

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Com um taxa de pontualidade de apenas 75% nos últimos 12 meses e uma meta de não mais de 80% em 2022, a Deutsche Bahn tem uma desvantagem que vai além da reputação: Chegar uma hora de atraso dá direito aos passageiros a um reembolso de 25%, enquanto duas horas cobram 50%.

Em um dos formidáveis ​​faz uso do Nvidia e Siemens plataforma de metaverso industrial, Digital Rail da Deutsche Bahn para a Alemanha (DSD) está construindo um gêmeo digital ela espera apresentar uma “fonte única de verdade” que possivelmente usará para “maximizar a eficiência e a capacidade de transporte sem construir novas trilhas”, mencionou a Nvidia em um anúncio em vídeo.

O objetivo, acrescentou, é construir uma simulação digital em tempo real de cada parte da comunidade que possa permitir “melhoria contínua na implantação de veículos e ferrovias, maximizando a eficiência e velocidade operacional e reduzindo custos”.

A longo prazo, o propósito da Deutsche Bahn é um rede de trens automatizada, Digital Engineering 24/7 relatado após uma ocasião de imprensa da Nvidia no início deste mês.

IoT para IA

A princípio, o metaverso industrial da Deutsche Bahn apresentará ao operador uma “emulação fotorrealista e fisicamente precisa de todo o sistema ferroviário” – uma ilustração digital do que realmente está ocorrendo, permitindo que ele descubra problemas e faça correções e atualizações mais rapidamente, de acordo com o relatório .

Um outro trabalho pode ser acadêmico. A empresa utilizará Fone de ouvido de realidade virtual (VR) Hololens da Microsoft apresentar aos trabalhadores “uma compreensão menos teórica e mais prática”, de como seus trilhos e interruptores – que podem ser colados por uma pequena pedra – funcionam coletivamente, como ocorrem falhas que desencadeiam congestionamentos e atrasos e como muitas vezes são evitadas ou montado.

O gêmeo digital dependerá até da Web of Issues (IoT) - uma enorme comunidade de sensores engajados em 5G wi-fi, além de câmeras e técnicas de detecção LIDAR nos próprios trens, mencionou a Nvidia em seu anúncio de sua plataforma metaverso digital Omniverse em outubro.

Isso pode permitir que a Deutsche Bahn “identifique anomalias ao longo do tempo e ajude a coordenar melhor as operações ferroviárias”, mencionou Mike Geyer, supervisor de produto Omniverse da Nvidia, no relatório Digital Engineering 24.7. Isso pode misturar e misturar todo o conhecimento que está acumulando e ser usado para treinar a comunidade de IA que a Deutsche Bahn está construindo.

“Se houver um obstáculo na pista, em vez de fazer um telefonema para alguém que terá que redirecionar vários trens, a tecnologia nos trens verá esse obstáculo e alertará outros trens que eles precisam alterar suas rotas. ”, Geyer mencionou, de acordo com o relatório. “Esse é o nível de automação que eles pretendem alcançar”.

Diretor de Especialização em Inovação da Deutsche Bahn Rolf Hardi deu o exemplo do que ele conheceu como manutenção baseada em condições, com base nos dados corporativos de como seus vagões e seus variados componentes reagem a circunstâncias completamente diferentes, alterando a forma como operam ou se comportando quando a missão do gêmeo digital foi lançada no final de 2020.

“Posso então usar o gêmeo digital para realizar análises preditivas e simular cenários de manutenção”, definiu Härdi na época. “Em combinação com influências externas, como o clima e a velocidade com que um veículo é conduzido, podemos tirar conclusões e determinar onde podemos melhorar.”

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