Ngành vận chuyển bằng đường sắt nên dựa nhiều vào AI hơn là bê tông

Việc xây dựng đường sắt không ở đâu tốn nhiều công sức hơn ở Thụy Sĩ, vì đất nước này hầu như chỉ bao gồm những ngọn núi, hầu hết trong số đó hiện được bắc cầu và thủng lỗ chỗ, giống như loại pho mát nổi tiếng của quốc gia này.

Ở Thuỵ Sĩ, mạng lưới đường sắt cũng dày đặc nhất ở châu Âu, đến mức không thể mở rộng thêm được nữa vì tất cả các khu vực cần thiết đều đã được tận dụng hết.

CIO Jochen Decker cho biết tại sự kiện Ngày Chiến lược CNTT 2024 vừa diễn ra ở Hamburg, CHLB Đức: “Chúng tôi chỉ còn cách là tối ưu hóa”. Và điều này là rất cần thiết vì SBB dự kiến ​​sẽ có thêm 30 - 40% lượng hành khách vào năm 2034 so với hiện nay, điều này gây thêm căng thẳng cho mạng lưới tuyến đường vốn không thể thay đổi.

Vì vậy, Decker đã đến Hamburg để trình bày về cách thức làm sao để có thể đạt được mục tiêu đó. Từ những trình bày này, ta sẽ thấy vai trò trung tâm của trí tuệ nhân tạo (AI).

Cơ hội chưa được nhận ra

SBB không giống như Deutsche Bahn (công ty vận tải đường sắt Đức có trụ sở tại Berlin), SBB là một tập đoàn tích hợp nhiều ngành bao gồm, vận tải hành khách và hàng hóa, cơ sở hạ tầng và bất động sản dưới một mái nhà duy nhất, như thế họ sẽ có điều kiện thuận lợi cho việc lập kế hoạch và thực hiện các khoản đầu tư cũng như đổi mới. Ngân sách CNTT của hãng lên tới 850 triệu euro (tương gần 23.000 tỷ đồng) mỗi năm, chiếm khoảng 7% doanh thu.

Vài năm trước, SBB đã công bố ba chương trình tối ưu hóa và chúng sẽ tiêu tốn khoảng 1 tỷ euro vào năm 2027. Về quản lý giao thông, mục đích là tận dụng tốt hơn các tuyến đường, đặc biệt bằng cách giảm khoảng cách về thời gian giữa các đoàn tàu. Về kế hoạch sản xuất, có mục tiêu đạt được nhiều km hơn từ con người và vật liệu, đảm bảo rằng đoàn tàu dừng ít thời gian nhất có thể, và người lái tàu dành nhiều thời gian làm việc nhất có thể để lái thay vì làm những việc khác. Phần thứ ba của chương trình là quản lý tài sản, nhằm giảm hao mòn vật chất và tận dụng nhà xưởng tốt hơn.

Tuy nhiên, trong số 1 tỷ euro được phân bổ cho ba chương trình, chỉ có 20 triệu euro được phân bổ cho AI. Decker, người đã làm việc trong lĩnh vực này tại SBB được 5 năm, cho biết: “Tuy nhiên, điều này cũng đã mở ra những cơ hội mà trước đây chúng tôi không có”.

AI cho phép dự trù các kế hoạch bảo trì

Điều khiến Decker mê mẩn về AI không chỉ là khả năng của nó mà còn là chi phí thấp, chẳng hạn như trong việc quản lý bánh xe và đường ray.

Với sự trợ giúp của việc theo dõi liên tục độ mòn của bánh xe bằng camera và cảm biến cũng như đánh giá kết quả thu được trong quá trình này, dữ liệu cho phép công ty dự đoán rất chính xác khi nào bánh xe cần được thay thế.

Nếu dự báo này sau đó khớp với dữ liệu được sử dụng từ đơn vị sửa chữa thì nó sẽ trở thành hoạt động dự trù bảo trì thực sự vì lúc đó bánh xe được thay thế không quá sớm, và cũng không quá muộn. Các đơn vị sửa chữa cũng sẽ thu xếp trước được thời gian và năng lực để thực hiện viêc thay đổi bánh xe ngay lập tức.

Decker cho biết: “Điều kiện tiên quyết cho việc này là dữ liệu chất lượng cao, và không tốn nhiều tiền - ít nhất là đối với AI. Trong ví dụ này, doanh nghiệp đã tốn ít hơn 300.000 €" (tương đương khoảng 8 tỷ đồng).

SBB cũng đã có cách tiếp cận tương tự để theo dõi việc bảo trì các hạng mục khác, đường ray chẳng hạn. Đường ray được quay phim với sự hỗ trợ của một phương tiện đo chạy với tốc độ 120 km/giờ và tình trạng của chúng sẽ được đánh giá.

Decker nói: “Nếu tìm thấy một vết nứt trong quá trình đo, thì câu hỏi luôn được đặt ra: Đó có phải là vết nứt mà chúng tôi tìm thấy ngày hôm trước hay một vết nứt mới có lẽ chỉ cách nhau 5 cm?”. Lúc này, AI sẽ vào cuộc để giúp SBB phân biệt giữa hai vết nứt.

Một ví dụ khác về việc sử dụng AI tại SBB là quản lý vận hành hoặc tối ưu hóa việc sử dụng đường tàu. Rốt cuộc, câu trả lời cho câu hỏi nên chạy chuyến tàu nào và chạy ở đâu là rất phức tạp. Nếu muốn lăn bánh khắp Thụy Sĩ, đơn vị vận chuyển có thể lựa chọn giữa vô số các tuyến đường. Tất nhiên, việc lập kế hoạch sử dụng AI sẽ tốn ít chi phí hơn nhiều so với việc xây dựng các đường hầm và đường ray mới khi đây không còn là một lựa chọn khả thi nữa.

Đơn giản hoá AI

Decker của SSB cũng tin rằng việc sử dụng AI ngày nay dễ dàng hơn nhiều so với thời điểm 2 hoặc 3 năm trước vì các ứng dụng phổ biến như ChatGPT đã mở ra cánh cửa cho các tổ chức, chúng bao gồm cả các ứng dụng từ hội đồng quản trị công ty. Tuy nhiên, niềm đam mê với công nghệ đôi khi sẽ dẫn đến sự phức tạp quá mức.

Ông nói: “Trong một số trường hợp, các nhà khoa học dữ liệu phát minh ra những vấn đề mà khách hàng thậm chí không gặp phải, đơn giản vì dữ liệu cho phép điều đó”.

“

SBB được thành lập vào năm 1902, có trụ sở tại Bern, là công ty đường sắt quốc gia của Thụy Sĩ. SBB từng là một tổ chức chính phủ, nhưng kể từ năm 1999, nó đã trở thành một công ty cổ phần đặc biệt có cổ phần do Liên bang Thụy Sĩ và các bang của Thụy Sĩ nắm giữ.

SBB hiện có khoảng 34.000 nhân viên, quản lý 3.156 km đường sắt khổ tiêu chuẩn và 103 km khổ 1m. 100% tuyến đường của SBB đã được điện khí hóa. Mỗi ngày SBB chuyên chở khoảng gần 1 triệu hành khách, và 48 triệu tấn hàng hoá mỗi năm.

“

Tài liệu tham khảo:
1. https://www.cio.com/article/20...
2. https://en.wikipedia.org/wiki/...

3. https://company.sbb.ch/en/the-...