Het probleem
Spoorbeheerders en hun aannemers raken beklemd tussen twee tegengestelde krachten. Aan de ene kant verzamelen zij elk jaar meer spoordata, bestaande uit metingen, inspecties en IoT-data. Aan de andere kant gaan de domeinspecialisten die met deze data werken met pensioen. Dit creëert een serieuze uitdaging. Hoe creëert u bruikbare informatie uit deze zee van data met steeds minder mensen? Dit is waar RailDB u helpt. RailDB is een ecosysteem van tools die gespecialiseerd zijn in het omzetten van spoordata naar informatie.
Het standaardproces
Gegevens over de toestand van het spoor worden verzameld met meetvoertuigen, inspectie-apps en IoT-sensoren, gerouteerd op een spoortakmodel en geïmporteerd in een visualisatie- en analysetool. Een populaire tool voor spoordata is IRISSYS, maar systemen zoals RailCloud, RAMSYS of Business Intelligence-tools bieden tot op zekere hoogte vergelijkbare functionaliteit.
De status quo
Traditioneel worden de gegevens handmatig geanalyseerd door domeinspecialisten en worden relevante locaties gemarkeerd voor verdere inspectie of onderhoud. Dit handmatige analyseproces is ingewikkeld, tijdrovend en vereist diepgaande domeinkennis.
Daarnaast huren spoorbeheerders en aannemers steeds vaker data scientists in om inzichten te creëren, onderhoudsplannen op te stellen en beslissingen te ondersteunen. Het faciliteren van deze data scientists met grote hoeveelheden gestructureerde meetgegevens voor business intelligence en data-analyse vereist een grote investering in tijd en middelen.
De oplossing
Dit is waar RailDB het paradigma verschuift door een gespecialiseerd datawarehouse voor lineair assetmanagement te bieden met geautomatiseerde analyses voor geometrie, slijtage en vele andere onderwerpen. Op deze manier kunnen we meer inzichten creëren in minder tijd en de data voor u laten werken in plaats van andersom.
Waarom RailDB gebruiken?
De belangrijkste redenen om RailDB te gebruiken:
- Automatiseer repetitieve data-analyse taken. Dit verbetert de werkplezier en efficiëntie voor analisten aanzienlijk.
- Leg een deel van de domeinkennis vast in maatwerk algoritmen. Dit voorkomt dat kennis uit uw organisatie weglekt.
- Verminder de complexiteit voor analisten door deze te absorberen in maatwerk algoritmen. Dit is noodzakelijk in een wereld met steeds complexere contracteisen.
- Kwaliteitsborging van analyses, aangezien (rule-based) algoritmen geen fouten maken en niet moe worden.
- Snelle en eenvoudige toegang tot grote hoeveelheden hoogwaardig gestructureerde data. Dit is een voorwaarde voor succesvolle data science in uw organisatie.
