Если есть государственное предприятие, которое является флагманом модернизации, то это Индийские железные дороги (IR). Несложно придумать аргументы, чтобы опровергнуть это утверждение. Однако у меня есть основания сказать то, что я говорю.

За последние три десятилетия я стал свидетелем постепенных изменений, которые делали поездки по железной дороге немного удобнее и комфортнее каждый раз, когда я их совершал. Будь то интерьер тренеров, управление платформами или расписанием поездов, IR прошел долгий путь.

Самым большим изменением и наиболее заметным свидетельством модернизации является веб-сайт IRCTC. Прошли те времена, когда приходилось часами ждать у стойки бронирования с жетоном, заполнять физическую форму, искать «точную сдачу», чтобы забронировать билет. Сегодня более 75% бронирований происходит на веб-сайте IRCTC. Да, время от времени возникают проблемы. Но это, безусловно, лучше, чем тратить драгоценные часы в залах стойки регистрации.

Пока все хорошо. Что дальше у железных дорог?

Для одной из крупнейших железнодорожных сетей, в которой работают 1,2 миллиона человек и коэффициент эксплуатации 120%, очевидным следующим шагом будет повышение операционной эффективности и прибыльности.

Как ИИ может помочь железным дорогам повысить операционную эффективность?

ИИ принесет пользу в четырех ключевых сферах деятельности

1. Прогнозирование спроса и планирование мощностей

2. Планирование и управление задержками

3. Системы управления активами, технического обслуживания и безопасности

4. Оптимизация персонала

Прогнозирование спроса и планирование мощностей

Если вы управляете прибылями и убытками в какой-либо части бизнеса, вы знаете, каково это оставлять деньги на столе. Иногда, когда вы смотрите на количество билетов в списке ожидания, вы не можете не думать, как вообще IR может отказывать в обслуживании такому количеству клиентов каждый божий день.

Индийские железные дороги реагируют на видимый спрос на билеты из списка ожидания, добавляя в поезд вагоны. Однако скрытый спрос остается нереализованным. Он состоит из людей, которые смотрят номера в списке ожидания и выходят из системы, не предпринимая попытки бронирования.

Используя искусственный интеллект в системах бронирования, железные дороги могут динамически открывать больше билетов, если обнаруживают больше запросов на одном маршруте, чем на других. Он также может порекомендовать добавить прямые поезда с меньшим количеством остановок в определенные пункты назначения в зависимости от спроса.

Планирование и управление задержками

Перед лицом повышенного спроса и, следовательно, частоты движения поездов, ИИ может помочь эффективно регулировать движение на маршруте, чтобы свести к минимуму задержки.

Более того, частота движения поездов на маршруте зависит не только от спроса; он учитывает дополнительный запас времени для каждого поезда в пути. Если задержки находятся под контролем, частота может быть увеличена для удовлетворения скрытого спроса на данном маршруте.

Хотя задержки значительно ограничены по сравнению с прошлыми годами, проблема решена не полностью. Благодаря интеграции ИИ для оптимизации маршрутов и управления движением железные дороги смогут лучше диагностировать причины задержек и внедрять необходимые решения.

Системы управления активами, технического обслуживания и безопасности

Подобно производственной сборочной линии, техническое обслуживание фиксирует стоимость оборудования на определенный период времени. Профилактическое обслуживание помогает значительно сократить время простоя. Искусственный интеллект может упреждающе определять приоритеты и планировать техническое обслуживание в зависимости от критичности требований.

Фактически, интервал времени для обслуживания настолько узок, что период блокировки использовался для выполнения задач, которые долго не выполнялись. ИИ может помочь грамотно составить график обслуживания, не оказывая отрицательного воздействия на операции и не дожидаясь блокировки.

Здесь следует упомянуть USTAAD или Undergear Surveillance With Artificial Intelligence Assisted Droid. Это робот, разработанный индийскими железными дорогами для проверки безопасности нижних частей вагонов поездов.

Оптимизация трудовых ресурсов

С финансовой точки зрения оптимизация персонала - одна из ключевых областей, способных повысить прибыльность. Для сравнения: IR ежегодно тратит 22 000 крор рупий на заработную плату и пенсии.

Большой штат сотрудников может быть как благом, так и недостатком с точки зрения менеджмента. Благо, потому что он может похвастаться готовым резервом ресурсов для решения любых задач. Проклятье, потому что управление производительностью такой большой рабочей силы может стать чрезвычайно сложной задачей.

Искусственный интеллект может предоставлять аналитические данные в режиме реального времени и давать своевременные рекомендации для повышения производительности. Основываясь на данных, можно предположить, что вмешательства могут включать в себя межфункциональное обучение, перемещение рабочей силы, управление численностью смен, чтобы справиться с изменяющимся спросом на инфраструктуру.

Как ИИ может помочь железным дорогам стать прибыльными

Помимо вышеупомянутых оперативных вмешательств, таких как оптимизация маршрута / времени в пути и лучшее использование пропускной способности, ИИ может помочь IR стать прибыльным несколькими другими способами.

Представьте себе: Около 25% рабочих расходов железных дорог приходится на их потребности в энергии. Затраты на электроэнергию в 2017–18 году составили ошеломляющие рупии. 11700 крор. Большая часть этого была связана с тяговыми нагрузками.

Несмотря на то, что IR приложил значительные усилия в направлении энергосбережения, с помощью ИИ можно сделать гораздо больше.

Благодаря оцифровке IR имеет достаточно данных об использовании энергии. Проведенные аудиты сопоставляют и представляют данные, но выводы в целом сделаны людьми. Здесь ИИ может помочь. Это может помочь железным дорогам оптимизировать энергозатраты за счет анализа огромных объемов данных и определения моделей потребления.

Мошенничество / утечки различного рода влияют на чистую прибыль IR.

Огромный размер операций затрудняет выявление мошенничества / аномалий. В то время как мошенничество с бронированием привлекало внимание к своей изобретательности, другие виды мошенничества часто остаются незамеченными.

Благодаря обучению с учителем ИИ может изучать и классифицировать закономерности по разным направлениям. Он может быстрее обнаруживать аномалии в любой вертикали и предоставлять аналитические данные и рекомендации в режиме реального времени.

Вывод

ИИ - это область, которую IR необходимо активно исследовать, поскольку она готовится к следующему этапу модернизации. Как организация, располагающая огромными объемами данных о клиентах и ​​далеко не отвергающая технологии, она не совершит такого большого скачка. Конечно, в ближайшее время можно ожидать серьезных изменений.