Van data naar inzicht
Van data naar inzicht: voorbeeldproject
Wisselintelligentie
Doel
Het ProRail Datalab verkent data gedreven oplossingen door databronnen te combineren en er machine learning algoritmes op toe te passen. In nauwe samenwerking is er tijdens het project 'Wisselintelligentie' een anomalie detectie model ontwikkeld dat met een hoge precisie wisselstoringen voorspelt.
Werkwijze
De motorstromen van de wissels worden continue gemeten en de bijbehorende data worden opgeslagen. Door de toepassing van machine learning technieken zijn er patronen in deze data herkend die optreden voordat een wissel stoort. Door een slimme toepassing van dit inzicht is een anomalie detectie model opgesteld dat voorspelt welke wissels in de aankomende maand zullen storen als er niet wordt ingegrepen.
Sleutel tot succes
Waar het onderhoud aan wissels regelmatig plaats vindt nadat een wissel heeft gestoord, kunnen monteurs nu preventiever worden ingezet. Dit leidt niet alleen tot aanzienlijke kostenbesparingen, maar ook tot een kwaliteitsverbetering voor de reiziger. Wissels hebben minder (prijzig) onderhoud nodig en de reiziger ervaart minder overlast als gevolg van vertragingen en omleidingen door onderhoudswerkzaamheden.
