Comment l'apprentissage automatique peut éviter les retards des trains

L'utilisation de l'apprentissage automatique pour aider à prédire les retards des trains, détecter les premiers signes de panne et planifier des itinéraires en fonction de l'évolution de la demande peut améliorer le transport ferroviaire à long et à court terme en réduisant les retards des trains et en garantissant une qualité de service élevée.

Les trains en retard affectent des millions de personnes dans le monde et les opérateurs ne peuvent pas faire grand-chose pour réduire ce retard. En effet, les retards ferroviaires sont causés par de nombreux facteurs interdépendants, ce qui rend difficile l’évaluation de leur impact et l’élaboration de solutions. Cependant, en utilisant des applications d’intelligence artificielle alimentées par l’apprentissage automatique, cela peut aider les opérateurs ferroviaires à améliorer leurs services en permettant une prise de décision intelligente et une action rapide pour réduire les retards des trains.

Comment l'apprentissage automatique peut prévenir les retards des trains

Les retards des trains sont causés par divers facteurs, notamment des pannes d'infrastructure et mécaniques, des conditions météorologiques défavorables, des retards induits par les passagers et une planification sous-optimale. En utilisant l'apprentissage automatique, les opérateurs ferroviaires peuvent optimiser et améliorer les réseaux ferroviaires et réduire les retards des trains.

1. Prévoyez avec précision les retards des trains

Lorsque plusieurs trains partagent le même itinéraire, un train en retard peut retarder tous les trains programmés suivants. En fonction du nombre et de la fréquence des trains empruntant un itinéraire, les retards des trains peuvent avoir de vastes conséquences, gênant des milliers, voire des millions de passagers. L’apprentissage automatique est utilisé pour estimer avec précision les heures d’arrivée des trains.

Afin de prédire avec précision les temps de retard, chaque train doit analyser en permanence de grandes quantités de données historiques, ainsi que des données de localisation et de performances en temps réel. Cela permet aux opérateurs de contrôler et de gérer le trafic ferroviaire, minimisant ainsi l'impact du retard d'un train sur les horaires des autres trains. Cela garantira que l'ensemble du système respecte les horaires, même si certains trains sont retardés pour des raisons imprévues.

2. Réduire les risques et assurer une maintenance en temps opportun

Les défauts et défauts des locomotives ou des voies ferrées peuvent entraîner l'arrêt complet de l'exploitation d'une ligne. Cela a entraîné de longs retards, les délais de rétablissement étant estimés en fonction de divers facteurs. L'application de l'apprentissage automatique dans l'industrie automobile a prouvé son efficacité dans la maintenance prédictive, qui peut être appliquée aux locomotives pour éliminer les retards causés par les pannes. L'apprentissage automatique peut éliminer les pannes mécaniques en surveillant en permanence les points de données pouvant indiquer une panne imminente. Entretenez de manière proactive les trains et les voies pour minimiser le besoin de réparations d’urgence.

3. Mieux gérer les horaires des trains

Les grandes quantités de données en temps réel collectées et analysées grâce à l'apprentissage automatique peuvent non seulement améliorer les opérations ferroviaires actuelles, mais également contribuer à des améliorations à long terme telles que la pose de nouvelles lignes et la planification de nouveaux itinéraires. Les informations obtenues grâce à l'apprentissage automatique permettent aux opérateurs ferroviaires et aux gouvernements de planifier et d'optimiser l'utilisation des trains disponibles et des infrastructures associées.

Les itinéraires sous-optimaux peuvent être replanifiés ou de nouveaux itinéraires conçus pour garantir la sécurité. Ceci peut être réalisé grâce à l'apprentissage par renforcement, un type d'apprentissage automatique qui détermine la solution optimale à un problème en évaluant les résultats des opérations précédentes. L'optimisation des itinéraires et des horaires permet de minimiser les retards des trains causés par l'encombrement des passagers et un trafic ferroviaire irrégulier.

Utiliser l'analyse de données pour maintenir les trains à l'heure n'est pas un concept nouveau ou futuriste, c'est quelque chose qui se produit déjà. En plus de minimiser les retards des trains, les analyses permettent également aux opérateurs ferroviaires d'offrir une meilleure expérience client, comme le suivi des trains en temps réel et la collecte de commentaires via des applications mobiles. Grâce au machine learning et au big data, les voyages en train deviendront plus pratiques.

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