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Hitachi Vantara (Hitachi) > 实例探究 > CFL 的创新之旅与可扩展的物联网平台
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CFL's Innovation Journey with Scalable IoT Platform

技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 平台即服务 (PaaS) - 应用开发平台
适用行业
  • 建筑物
  • 运输
适用功能
  • 物流运输
  • 产品研发
用例
  • 智能停车
  • 资产跟踪
服务
  • 系统集成
  • 培训
挑战
卢森堡国家铁路公司 Société Nationale des Chemins de Fer Luxembourgeois (CFL) 面临着利用火车和基础设施生成的大量数据来改善客户体验和提高效率的挑战。作为该国最大的雇主之一,CFL 拥有 3,000 多名员工,2020 年为 1,450 万名乘客提供服务,运输了 230 万吨公里的货物。该公司需要平衡轨道、机车车辆、车站建筑和其他基础设施的管理与乘客和货运客户的需求。为了探索机器人、多媒体、统一通信、人工智能和物联网等新兴技术,CFL 在其 IT 组织内设立了一个新部门,称为运营技术部门。面临的挑战是将高科技传感器和控制系统生成的大量数据转化为具有真正商业价值的可操作的见解。
关于客户
卢森堡国家铁路公司 (CFL) 是卢森堡的国家铁路公司。 2020年,旅客运输量达1450万人次,货运量达230万吨公里。他们雇用了 3,000 多名员工,成为全国最大的雇主之一。 CFL 管理的火车、建筑物和其他资产通常配备高科技传感器和控制系统,每天都会生成大量数据。该公司将数字化转型和创新技术的采用视为下一代铁路服务和改善客户体验的关键推动因素。
解决方案
CFL 决定构建一个灵活且可扩展的物联网平台。在评估了多家供应商后,他们选择了 Pentaho 提供的 Hitachi Lumada Data Integration 作为其新物联网平台的核心。运营技术团队首先将 CFL 现有的物联网解决方案移植到 Lumada 数据集成,这不仅证明了新平台的技术能力,而且通过取消对外部物联网供应商的订阅,每月节省了数千欧元。然后,该团队开始开发新的物联网用例。例如,CFL 开始使用 Lumada 从其车站停车场的闭路电视摄像机捕获视频数据,并应用人工智能来预测可用停车位的数量。另一个用例涉及使用车载传感器实时监测水位,确保火车从卢森堡穿越边境进入德国时遵守德国铁路法规。
运营影响
  • CFL now has a single central platform for capturing, managing, and analyzing real-time data from its trains, track assets, station buildings, offices, and other infrastructure. This has empowered the company to scale up its adoption of IoT technologies cost-effectively and deliver new capabilities to line-of-business teams quickly. By integrating artificial intelligence into its analysis of IoT data, CFL is planning to unlock new capabilities that will put the company at the forefront of rail innovation. The team is also excited about several other upcoming IoT projects, including using Lumada Edge Intelligence to manage IoT assets and LIDAR solutions to count and analyze the number of people who pass through its stations, and using artificial intelligence to predict the estimated time of arrival for individual freight shipments more accurately.
数量效益
  • Predicted parking availability at train stations with over 90% accuracy
  • Reduced risk of regulatory penalties by monitoring train data in real time
  • Saved money by harnessing existing sensors to deliver new IoT use cases

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