ความล่าช้าในการโดยสารรถไฟนั้นเป็นปัญหาที่หลายประเทศประสบกันจนแทบเป็นปกติ รวมไปถึงประเทศไทยของเราเอง ซึ่งความล่าช้านี้นอกจากจะสร้างความไม่พอใจจากผู้ใช้บริการแล้ว ยังอาจทำให้ผู้ดำเนินการรถไฟโดนปรับเป็นจำนวนเงินไม่น้อย Siemens AG ผู้ให้บริการโครงสร้างการรถไฟรายใหญ่ของโลกจึงหันมาพึ่งเทคโนโลยี Big Data และ IoT เพื่อการเดินรถไฟที่มีประสิทธิภาพความน่าเชื่อถือใกล้เคียง 100%
Siemens AG เป็นผู้ให้บริการของการรถไฟกว่า 60 ประเทศทั่วโลก โดยบริษัทได้เริ่มใช้เทคโนโลยี Big Data, เซนเซอร์, และ Predictive Analytics ในการให้บริการ “Internet of Trains” ซึ่งเป็นการประยุกต์ใช้แนวคิด IoT ในการจัดการระบบโครงสารพื้นฐานการเดินรถไฟ
เซนเซอร์จะถูกติดตั้งเพื่อเก็บข้อมูลสถานะของส่วนต่างๆของระบบ ตั้งแต่อุณหภูมิของเครื่องยนต์ สถานะการเปิดปิดของประตู การสั่นของราง ไปจนถึงการเก็บภาพถ่ายรอบขบวนรถไฟผ่านกล้อง ซึ่งนอกจากข้อมูลจากเซนเซอร์ทั้งหลายแล้ว ระบบยังมีการใช้งานข้อมูลสถานะการทำงานของตัวระบบเอง รวมไปถึงไฟล์ log ต่างๆ และข้อมูลจาภายนอกเช่นสภาพภูมิอากาศอีกด้วย
สำหรับเบื้องหลังแพลตฟอร์มจัดการการเดินรถไฟอัจฉริยะ Railigent ที่ปัจจุบันมีนักพัฒนาราว 70 ในเยอรมนี รัสเซีย และสหรัฐอเมริกานี้ ใช้เทคโนโลยีการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลของฐานข้อมูล Aster จาก Teradata ซึ่งทั้งหมดถูกดำเนินการอยู่บน AWS Cloud
ข้อมูลที่ถูกเก็บเหล่านี้จะถูกนำไปใช้เพื่อจุดมุ่งหมาย 3 ประการ ดังนี้
- เพิ่มความพร้อมที่จะให้บริการของระบบ ซึ่งรวมไปถึงการใช้ข้อมูลที่มีทำนายปัญหาที่มีแนวโน้มจะเกิดและทำการบำรุงรักษาระบบเพื่อป้องกันปัญหานั้นๆ (Predictive Maintenance) การที่ข้อมูลช่วยระบุช่วงเวลาที่ดีที่สุดในการซ่อมแซมและบำรุงรักษาส่วนต่างๆนั้นย่อมช่วยให้ระบบดำเนินไปอย่างราบรื่น
- การใช้ข้อมูลจะทำให้มีการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ส่งผลดีกับทั้งสิ่งแวดล้อมและต้นทุนในการเดินเดินรถไฟ ความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลการใช้พลังงานขององค์ประกอบเล็กๆไปจนถึงสถานะโดยรวมของทั้งระบบทำให้สามารถระบุจุดที่มีปัญหาได้อย่างรวดเร็วและสร้างความมั่นใจว่าการเดินรถไฟจะเป็นไปอย่างราบรื่นไม่มีจุดติดขัดที่สิ้นเปลือง เช่นหากมั่นใจได้ว่าสถานะของรางรถไฟอยู่ในระดับปกติ รถไฟก็จะสามารถเดินได้ตามความเร็วที่เหมาะสมได้โดยไม่มีปัญหา
- เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานในส่วนต่างๆของระบบ ซึ่งก็คือการจัดรถไฟให้บริการกับผู้โดยสารในจำนวนมากที่สุดในแต่ละตู้โดยสารเท่าที่เป็นไปได้
หนึ่งในการใช้งานจริงของระบบนี้คือการเดินรถไฟสายมอสโคว์-เซนต์ปีเตอร์สเบิร์กในรัสเซียซึ่งหลังจากเริ่มโปรเจคไปในปีที่ผ่านมามีการรายงานความล่าช้าของรถไฟเพียง 9 ครั้งเท่านั้นจากการเดินรถไฟ 16 รอบในแต่ละวัน อีกทั้งยังส่งผลให้ประชาชนทั่วไปเริ่มมีความเชื่อถือในการโดยสารรถไฟมากขึ้น สังเกตได้จากความต้องการตั๋วโดยสารเส้นทางดังกล่าวที่เพิ่มขึ้นสูงและยอดจองที่เต็มตลอด โดยในอนาคตก็มีแผนการที่จะเพิ่มรอบการเดินรถด้วย
การใช้ระบบเดียวกันนี้ในประเทศสเปนก็ส่งผลให้การเดินทางโดยรถไฟได้รับความนิยมมากขึ้น และช่วยให้การรถไฟเยอรมนี (Deutsche Bahn) สามารถบำรุงรักษาส่วนต่างๆของระบบรถไฟโดยไม่พลาดเลยแม้แต่จุดเดียว และด้วยความมั่นใจในระบบนี้เองที่ Siemens AG กล้าการันตีความพร้อมให้บริการของระบบด้วยค่าปรับ ซึ่งหมายความว่า Siemens แชร์ทั้งความเสี่ยงและผลตอบแทนกับการรถไฟนั่นเอง
ในอนาคต Siemens มีแผนที่จะใช้ภาพถ่ายจากกล้องเข้ามาเสริมการเฝ้าระวังสถานะของการเดินรถไฟ เช่นความเปลี่ยนแปลงที่มองเห็นได้ของชิ้นส่วนต่างๆ หรือการเฝ้าระวังสภาพแวดล้อมในการเดินรถไฟเอง เช่นการตรวจจับสายไฟที่อยู่ในเส้นทางเดินรถ
