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Opérateur ferroviaire national allemand Deutsche Bahn est en train de construire un métaverse industriel de l’ensemble de son réseau ferroviaire de 20 500 milles qui, espère-t-il, l’aidera à arrêter de creuser un trou de la taille d’une locomotive dans la réputation de ponctualité du pays.

Dans ce quatrième article de la série de métavers industriels PYMNTS sur l’utilisation naissante des réalités virtuelles des entreprises privées, nous verrons comment le chemin de fer en difficulté construit un jumeau numérique massif de l’ensemble de son réseau, y compris les 5 700 gares qui fourniront à la fois un véritable -une vue temporelle des opérations et un coup de pouce au programme d’intelligence artificielle (IA) qu’il a mis en place pour l’aider à améliorer les arrivées à temps.

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Avec un taux de ponctualité de seulement 75 % l’an dernier et un objectif de pas plus de 80 % en 2022, la Deutsche Bahn a un problème qui va au-delà de sa réputation : arriver une heure de retard donne droit aux passagers à un remboursement de 25 %, tandis que deux heures lui coûtent 50 %.

Dans l’une des utilisations les plus ambitieuses du Nvidia et Siemens plate-forme de métaverse industrielle, Digital Rail de la Deutsche Bahn pour l’Allemagne (DSD) construit un Double digitale il espère lui fournir une “source unique de vérité” qu’il pourra utiliser pour “maximiser l’efficacité et la capacité des transports sans construire de nouvelles voies”, a déclaré Nvidia dans une annonce vidéo.

L’objectif, a-t-il ajouté, est de construire une simulation virtuelle en temps réel de chaque partie du réseau qui permettra “l’amélioration continue du déploiement des véhicules et des chemins de fer, en maximisant l’efficacité et la vitesse opérationnelles tout en réduisant les coûts”.

À long terme, l’objectif de la Deutsche Bahn est une pleine réseau de trains automatisésDigital Engineering 24/7 rapporté après un événement presse Nvidia plus tôt ce mois-ci.

IdO à IA

D’abord et avant tout, le métaverse industriel de la Deutsche Bahn fournira à l’opérateur une “émulation photoréaliste et physiquement précise de l’ensemble du système ferroviaire” – une représentation virtuelle de ce qui se passe réellement, lui permettant de trouver des problèmes et d’apporter des correctifs et des mises à jour plus rapidement, selon le rapport .

Une autre fonction sera pédagogique. L’entreprise utilisera Le casque de réalité virtuelle (VR) Hololens de Microsoft donner aux employés « une compréhension moins théorique et plus pratique » de la façon dont ses voies et ses aiguillages – qui peuvent être gommés par une petite pierre – fonctionnent ensemble, comment les dysfonctionnements qui causent des embouteillages et des retards se produisent, et comment ils peuvent être évités ou corrigés .

Le jumeau numérique s’appuiera également sur l’Internet des objets (IoT) – un vaste réseau de capteurs fonctionnant sur le sans fil 5G ainsi que des caméras et des systèmes de détection LIDAR sur les trains eux-mêmes, a déclaré Nvidia lors de l’annonce de sa plate-forme de métaverse virtuelle Omniverse en octobre. .

Cela permettra à la Deutsche Bahn “d’identifier les anomalies au fil du temps et d’aider à mieux coordonner les opérations ferroviaires”, a déclaré Mike Geyer, chef de produit Omniverse de Nvidia, dans le rapport Digital Engineering 24.7. Cela combinera et agrégera toutes les données qu’il collecte et sera utilisé pour former le réseau d’IA que la Deutsche Bahn est en train de construire.

“S’il y a un obstacle sur la voie, plutôt que de téléphoner à quelqu’un qui devra alors réacheminer plusieurs trains, la technologie des trains verra cet obstacle et alertera ensuite les autres trains qu’ils doivent modifier leurs itinéraires. », a déclaré Geyer, selon le rapport. “C’est le niveau d’automatisation qu’ils visent à atteindre.”

Directeur de l’innovation technologique de la Deutsche Bahn Rolf Härdi a donné l’exemple de ce qu’il a appelé maintenance conditionnellefondé sur la connaissance de l’entreprise sur la façon dont ses wagons et leurs différentes pièces réagissent aux différentes conditions, à l’évolution de leur fonctionnement ou à leur usure lors du lancement du projet de jumeau numérique fin 2020.

“Je peux ensuite utiliser le jumeau numérique pour effectuer des analyses prédictives et simuler des scénarios de maintenance”, expliquait alors Härdi. “En combinaison avec des influences externes telles que la météo et la vitesse à laquelle un véhicule est conduit, nous pouvons tirer des conclusions et déterminer où nous pouvons nous améliorer.”

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PYMNTS Study September 2022

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