Tijdens InnoTrans 2024 gingen de nieuwste doorbraken niet alleen over futuristische concepten, maar ook over de uitdagingen van vandaag. Met innovaties variërend van operationele veiligheid tot passagierservaring staan leiders en data-experts in de sector voor een cruciaal moment. Dit artikel biedt een beknopt overzicht van de belangrijkste data- en AI-ontwikkelingen die op InnoTrans werden gepresenteerd, met inzichten van meer dan 27 organisaties.
Bij Eraneos hebben we een sterke voetafdruk in de digitale transformatie van de openbaarvervoersector. Een van onze expertisegebieden is het selecteren of ontwikkelen van op maat gemaakte AI-oplossingen in zowel zakelijke als IT-domeinen. Door de meest veelbelovende ontwikkelingen op InnoTrans te tonen, willen we leiders in de sector in staat stellen om effectief door dit complexe, data gestuurde ecosysteem te navigeren en hun activiteiten en diensten te verbeteren.
AI-innovaties lossen de grootste uitdagingen van het openbaar vervoer op
Terugkijkend op de laatste InnoTrans beurs is het overduidelijk dat de openbaarvervoersector een significante digitale transformatie ondergaat door de strategische implementatie van kunstmatige intelligentie technologieën. Hier zagen we dat marktleiders AI-oplossingen inzetten in drie primaire sectoren: operationele veiligheid, infrastructuuronderhoud en passagiersdiensten. Grote bedrijven zoals Siemens Mobility, Alstom en verschillende gespecialiseerde bedrijven investeren aanzienlijk in deze technologieën om kritieke uitdagingen in de sector aan te pakken, waaronder operationele efficiëntie, veiligheidsverbeteringen en optimalisatie van middelen.
Operationeel domein: Autonome en semi-autonome systemen
Op operationeel gebied richten bedrijven zich op de ontwikkeling en implementatie van autonome en semi-autonome systemen. Startende bedrijven zoals Futurail en OTIV creëren AI-gebaseerde oplossingen voor treinoperaties die variëren van bestuurdersassistentie tot volledige autonomie. We hebben veel kleine computer vision startups gezien die elkaar enorm overlappen, geavanceerde rijhulpsystemen worden momenteel via de fabrikant in veel voertuigen voor openbaar vervoer toegepast. Het extra voordeel dat we zien is de hulpdetectie van objecten langs de weg en anomalieën zoals mensen in de buurt van het spoor of vegetatie die het spoor hindert.
De Data Analytics-race winnen in transport en logistiek
Ontdek in deze Engelstalige white paper hoe Data Analytics bedrijven in de Transport & Logistiek sector in staat stelt om relevant te blijven en concurrentievoordeel te behalen.
Infrastructuuronderhoud: voorspellende analyses en robotica
Tegelijkertijd wordt het onderhoud van de infrastructuur gerevolutioneerd door voorspellende analyses. AI-gestuurde oplossingen voor infrastructuuronderhoud, zoals wisselbewaking zoals ontwikkeld door KONUX, combineren hardwareoplossingen met AI. Bekende namen in de spoorwegsector zoals Vossloh en Tesmec Rail hebben cloud-gebaseerde platforms geïntroduceerd die sensorgegevens verzamelen en analyseren om onderhoudsschema’s te optimaliseren en stilstand te verminderen. Tijdens ons bezoek aan de Tesmec-stand zagen we ook hoe AI wordt gebruikt om de diagnostiek van spoorwegsystemen te verbeteren om storingen op te lossen en te voorkomen.
AI verandert reactief onderhoud in proactieve preventie, met systemen die storingen in de hele spoorweginfrastructuur kunnen voorspellen en voorkomen.
Voor het eerst zagen we robotica-oplossingen op InnoTrans, waar Siemens, de Duitse en Italiaanse spoorwegen samen met NextGen Robotics robotica inzetten bij het onderhoud van de infrastructuur voor toepassingen als inspectie en installatie.
Verbetering van de passagierservaring met behulp van AI
De sector van de passagierservaring ziet al even belangrijke ontwikkelingen. Enterprise Bot maakt gebruik van AI voor geautomatiseerde interacties met klanten, terwijl Nomad Digital geavanceerde systemen heeft ontwikkeld om passagiers te tellen en treinen optimaal te benutten. Bedrijven als GMV en GIRO implementeren AI-algoritmen voor een betere planning en toewijzing van middelen in het openbaar vervoer.
In de komende jaren zal AI naar verwachting volledig geïntegreerde mobiliteitsecosystemen mogelijk maken waarbij passagiers kunnen genieten van naadloze reiservaringen via slimme ticketuitgifte, realtime updates en gepersonaliseerde routesuggesties op basis van hun voorkeuren en historische reispatronen.
Deze ontwikkelingen worden ondersteund door een brede verschuiving in de industrie naar geïntegreerde, data gestuurde oplossingen die meerdere technologieën combineren. Edge computing, dat wordt gepionierd door bedrijven als Teldat, maakt real-time gegevensverwerking direct in de trein mogelijk, terwijl communicatiesystemen van T-Systems en cloudplatformen gecentraliseerde analyse en beheer mogelijk maken. Deze allesomvattende benadering van AI-implementatie stelt spoorwegexploitanten in staat om de operationele efficiëntie te verbeteren, de veiligheidsnormen te verhogen en superieure servicekwaliteit te leveren, terwijl sector brede uitdagingen zoals machinistentekorten en onderhoudsoptimalisatie worden aangepakt.
Huidige beperkingen en toekomstperspectieven voor AI in de spoorwegsector
Hoewel de toepassing van AI in de spoorwegsector veelbelovende ontwikkelingen laat zien in een breed scala aan toepassingen, is het belangrijk op te merken dat de huidige implementaties grotendeels gecompartimenteerd blijven. De meeste oplossingen zijn gericht op specifieke aspecten van het openbaar vervoer, waarbij het “laaghangende fruit” van de uitdagingen in de sector wordt aangepakt. Als gevolg hiervan blijft de algehele impact van AI op het openbaar vervoer enigszins beperkt, hoewel individuele componenten steeds intelligenter en geavanceerder worden.
De convergentie van AI-technologieën breekt de silo’s in het spoorwegbeheer af en maakt de weg vrij voor holistische, onderling verbonden systemen die elk aspect van mobiliteit synergetiseren.
Op weg naar geïntegreerde AI-oplossingen in het openbaar vervoer
De komende twee jaar zullen naar verwachting cruciaal zijn voor de ontwikkeling van uitgebreidere, end-to-end AI-oplossingen voor het openbaar vervoer. Deze evolutie van gerichte toepassingen naar geïntegreerde, holistische oplossingen vertegenwoordigt de volgende stap in de implementatie van AI bij spoorwegen. Bij Eraneos wordt deze overgang actief gefaciliteerd door samenwerking met partners uit de sector, waarbij geavanceerde Data & AI-capaciteiten worden gecombineerd met deskundige kennis op het gebied van transport en logistiek. Onze aanpak zorgt ervoor dat toekomstige AI-oplossingen niet alleen specifieke operationele uitdagingen aanpakken, maar ook synergetische voordelen creëren voor het hele ecosysteem van het openbaar vervoer. De ontwikkeling naar meer geïntegreerde AI-oplossingen zal waarschijnlijk leiden tot substantiëlere verbeteringen in operationele efficiëntie, passagierservaring en algehele systeemprestaties. Naarmate de sector steeds volwassener wordt in het toepassen van AI, zal de focus verschuiven van het implementeren van geïsoleerde slimme componenten naar het ontwikkelen van allesomvattende, onderling verbonden systemen die meerdere aspecten van het openbaar vervoer tegelijkertijd kunnen beheren en optimaliseren.
Dus als je geïnteresseerd bent in een gesprek over data- en AI-oplossingen in de openbaarvervoer sector, ter inspiratie of voor specifieke uitdagingen, neem dan gerust contact met ons op. We hebben een team van +150 gespecialiseerde consultants in het openbaar vervoer met uitgebreide expertise in verschillende domeinen, waaronder asset management, spooroperaties, passagiersdiensten en IT-transformatie. We staan klaar om je te helpen navigeren door het complexe landschap van AI in mobiliteit en oplossingen op maat te ontwikkelen die efficiëntie, veiligheid en innovatie in jouw organisatie stimuleren.
AI: Ben je klaar om verder te gaan dan het Proof of Concept?
Wil je alles weten over het overwinnen van de uitdagingen bij het implementeren van AI en het bereiken van cross-functioneel succes? In onze nieuwsbrief over AI en innovatie leest u alles hierover.
