Wie maschinelles Lernen Zugverspätungen verhindern kann

Der Einsatz von maschinellem Lernen, um Zugverspätungen vorherzusagen, frühe Anzeichen von Ausfällen zu erkennen und Routen auf der Grundlage von Nachfrageänderungen zu planen, kann den Bahnverkehr langfristig und kurzfristig verbessern, indem Zugverspätungen reduziert und eine hohe Servicequalität sichergestellt werden.

Millionen Menschen auf der ganzen Welt sind von verspäteten Zügen betroffen, und die Betreiber können wenig tun, um diese Verspätungen zu verringern. Denn Verspätungen im Schienenverkehr werden durch viele miteinander verbundene Faktoren verursacht, was es schwierig macht, die Auswirkungen abzuschätzen und Lösungen zu entwickeln. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenzanwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren, kann es Bahnbetreibern jedoch dabei helfen, ihre Dienste zu verbessern, indem intelligente Entscheidungen und schnelles Handeln ermöglicht werden, um Zugverspätungen zu reduzieren.

Wie maschinelles Lernen Zugverspätungen verhindern kann

Zugverspätungen werden durch eine Vielzahl von Faktoren verursacht, darunter Infrastruktur- und mechanische Ausfälle, schlechtes Wetter, durch Fahrgäste verursachte Verspätungen und suboptimale Planung. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Bahnbetreiber ihre Schienennetze optimieren und verbessern und Zugverspätungen reduzieren.

1. Zugverspätungen genau vorhersagen

Wenn mehrere Züge dieselbe Strecke fahren, kann ein verspäteter Zug alle nachfolgenden fahrplanmäßigen Züge verspäten. Abhängig von der Anzahl und Häufigkeit der Züge, die eine bestimmte Strecke befahren, können Zugverspätungen weitreichende Folgen haben und Tausende oder sogar Millionen von Fahrgästen belästigen. Maschinelles Lernen wird verwendet, um die Ankunftszeiten von Zügen genau abzuschätzen.

Um Verzögerungszeiten genau vorhersagen zu können, muss jeder Zug kontinuierlich große Mengen an historischen Daten sowie Echtzeit-Standort- und Leistungsdaten analysieren. Dadurch können Betreiber den Schienenverkehr steuern und verwalten und so die Auswirkungen einer Verspätung eines Zuges auf andere Zugfahrpläne minimieren. Dadurch wird sichergestellt, dass das gesamte System den Fahrplan einhält, auch wenn einige Züge aus unvorhergesehenen Gründen verspätet sind.

2. Reduzieren Sie Risiken und stellen Sie eine rechtzeitige Wartung sicher

Störungen und Defekte an Lokomotiven oder Gleisen im Eisenbahnnetz können zum vollständigen Stillstand einer bestimmten Strecke führen. Dies hat zu langen Verzögerungen geführt, wobei die geschätzte Dauer der Wiederherstellung von einer Vielzahl von Faktoren abhängt. Der Einsatz von maschinellem Lernen in der Automobilindustrie hat seine Wirksamkeit bei der vorausschauenden Wartung bewiesen, die auf Lokomotiven angewendet werden kann, um durch Pannen verursachte Verzögerungen zu vermeiden. Durch maschinelles Lernen können mechanische Ausfälle vermieden werden, indem Datenpunkte kontinuierlich überwacht werden, die auf drohende Ausfälle hinweisen können. Warten Sie Züge und Gleise proaktiv, um den Bedarf an Notfallreparaturen zu minimieren.

3. Zugfahrpläne besser verwalten

Die großen Mengen an Echtzeitdaten, die durch maschinelles Lernen gesammelt und analysiert werden, können nicht nur den aktuellen Bahnbetrieb verbessern, sondern auch bei langfristigen Verbesserungen wie der Verlegung neuer Strecken und der Planung neuer Routen helfen. Durch maschinelles Lernen gewonnene Erkenntnisse ermöglichen es Bahnbetreibern und Regierungen, die Nutzung verfügbarer Züge und der zugehörigen Infrastruktur zu planen und zu optimieren.

Suboptimale Routen können neu geplant oder neue Routen entworfen werden, um die Sicherheit zu gewährleisten. Dies kann durch Reinforcement Learning erreicht werden, eine Art maschinelles Lernen, das die optimale Lösung für ein Problem durch Auswertung der Ergebnisse früherer Vorgänge ermittelt. Die Optimierung von Routen und Fahrplänen trägt dazu bei, Zugverspätungen aufgrund von Passagierüberfüllung und ungleichmäßigem Schienenverkehr zu minimieren.

Der Einsatz von Datenanalysen, um Züge pünktlich fahren zu lassen, ist kein neues oder futuristisches Konzept, sondern etwas, das bereits umgesetzt wird. Zusätzlich zur Minimierung von Zugverspätungen ermöglichen Analysen den Bahnbetreibern auch, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten, beispielsweise durch die Zugverfolgung in Echtzeit und das Sammeln von Feedback über mobile Apps. Mit Hilfe von maschinellem Lernen und Big Data wird das Reisen mit der Bahn komfortabler.

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