Siemens Mobility が鉄道事業者のダウンタイムと計画外のメンテナンスの回避をサポート

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鉄道の顧客満足度は、常に「列車は時間通りに走っているか」という 1 つの質問への回答に大きく左右されます。 列車の到着を遅らせる要因には、業界で「レールの欠陥」と呼ばれるもの、つまり線路材料やその他のインフラ部品の歪み、負荷、破損などがあります。鉄道システム事業者は、このような問題を効率的に発見して修正する方法を常に模索しています。

Siemens Mobility のデータサービスアーキテクチャチームを率いる Friedrich Gloeckner 氏は、「レールの欠陥を検出して積極的に修理することは、まさに私たちが、お客様が解決できるように支援したい問題なのです」と述べています。160 年以上にわたり輸送ソリューションをリードしてきた同社は、車両、鉄道の自動化と電化、ターンキーシステム、インテリジェント交通システム、および関連サービスなど、中核事業分野のサービスを革新する機会を常に模索しています。

レールの欠陥を見つけるには、かつては検査員が線路を歩いたり、検査列車から撮影された動画映像を確認したりして手動で評価する必要がありましたが、どちらの方法もコストと時間がかかり、間違いも起きやすいものでした。現在は、Video Track Inspector という新しい方法があります。この動画分析アプリケーションは、Siemens Mobility と鉄道インフラの建設と保守を専門とするオランダの企業である Strukton Rail の共同プロジェクトです。この新しいソリューションでは、依然として列車に搭載された HD ビデオカメラを使用していますが、手動によるレビューを、画像の分析、欠陥とその位置の特定、作業指示の発行を行う機械学習アルゴリズムに置き換えます。

鉄道業界にとって貴重なオプションである Video Track Inspector は、Amazon Web Services (AWS) 上で稼働する鉄道データ統合、監視、分析アプリケーションのためのオープンエコシステムである Siemens Mobility の Railigent Application Suite でホストされている数百のアプリケーションの 1 つです。Gloeckner 氏は次のように語っています。「Railigent は、お客様が予定外のメンテナンスを回避し、車両やインフラコンポーネントの可用性を最大 100% 実現できるようにするために開発されました。AWS でアクセスする最新の IT インフラストラクチャとクラウドサービスがなければ、その目標に近づくことはできません」。

「当社の AWS データレイクにより、データサイエンティストやソフトウェア開発者だけでなく、技術者以外の約 250 人の従業員も、データの価値を最大化するのに役立つカスタムアプリケーションやレポートを作成できます」

— Siemens Mobility、Data Services Architecture Team Leader、Friedrich Gloeckner 氏


  • Siemens Mobility について

  • Siemens AG 傘下の別会社である Siemens Mobility は、160 年以上にわたり輸送ソリューションのリーダーとして、車両、鉄道の自動化と電化、ターンキーシステム、インテリジェントな交通システム、および関連サービスという核となる領域において、継続的にポートフォリオを革新しています。

  • メリット
    • メンテナンスコストとエネルギー消費量を 10〜15％ 削減
    • 予定外のダウンタイムを 30～50% 削減
    • メンテナンスへの不要な移行を 30% 以上削減
    • オープンエコシステムにより、大手鉄道専門家によるサードパーティアプリケーションを実現
  • 使用されている AWS のサービス

列車をクラウド化

Gloeckner 氏は経験から語っています。Siemens Mobility は当初、Railigent と類似の分析機能を備えたオンプレミスソリューションを導入していましたが、サイロ化されたデータ、労働集約的なデータ統合と開発プロセス、市場投入までの期間の長期化に関連する障害に直面していました。

Gloeckner 氏によると、AWS で Railigent を開発して実装した最も魅力的な理由の 1 つは、データを一元化できることでした。Railigent の新しいクラウドアーキテクチャの一部として、Siemens Mobility は、永続的なデータセットカタログには Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、データ変換には AWS Glue、サーバーレスのインタラクティブなクエリには Amazon Athena を使用するデータレイクを実装しました。また、サーバーレスオーケストレーション機能については AWS Lambda を、無制限の量のデータを高速かつ費用対効果の高い方法で処理および分析するには Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) を利用しています。

「私たちにとって、AWS の主な魅力は、Amazon EMR のようなサービスにアクセスできることです。これにより、あらゆる種類の Hadoop クラスターを、あらゆる規模、オンデマンド、従量課金制で実行できます」と Gloeckner 氏は言います。「Hadoop のような複雑なソリューションを自社のデータセンターで実行、更新、スケールすることがいかに複雑であるかを経験していたため、この種の運用作業をオフロードすることは私たちにとって絶対的な要件でした」。

AWS で実行すると、Railigent が世界中の何万もの鉄道資産にある数十万のセンサーやその他のデバイスから取り込んださまざまな IoT データの使用を最適化するのにも役立ちます。「当社の AWS データレイクでは、大規模な非構造化データセットを Amazon S3 に保存し、Amazon Athena Schema-on-Read 機能を使用して、必要に応じて特定の新しいユースケース向けの仮想テーブルを作成できます」と Gloeckner 氏は言います。「Amazon EMR、Amazon S3、Amazon Athena などのクラウドサービスにより、オンプレミスや他のパブリッククラウドプロバイダーよりも柔軟にデータを扱うことができます」。

AWS でデータを民主化し、新たな顧客価値を発見

もちろん、Siemens Mobility が顧客のニーズにより迅速に対応し、取り込んだデータからより多くの価値を見出すのに役立たなければ、これらの機能はどれも重要ではなかったでしょう。「Railigent の前身がオンプレミスで実行されていたとき、さまざまなソースからのデータがサイロ化されていたため、そのデータを利用するアプリを構築するには、複雑なカスタム抽出、変換、ロード (ETL) ジョブと、分析の専門家の支援が必要でした」と Gloeckner 氏は言います。「そのため、すべてのデータを最大限に活用することが難しく、ツールボックスや再利用可能なアプリケーションコンポーネントを開発者に簡単に提供することができませんでした」。

現在、同社はデータ準備タスクを一元化すると同時に、幅広いチームがデータを利用できるようにしています。「AWS では、データの ETL、構造化、エンリッチメントに小規模で一元化されたチームを使用し、技術者ではない従業員でもデータを使ってみて活用できるようにしています」と Gloeckner 氏は言います。「当社の AWS データレイクにより、データサイエンティストやソフトウェア開発者だけでなく、技術者以外の約 250 人の従業員も、データの価値を最大化するのに役立つカスタムアプリケーションやレポートを作成できます。このようなデータの民主化は、AWS データレイクの最も重要な利点の 1 つです」。

このデータの民主化により、例えば、レポート生成時間を半分に短縮することで、顧客の要求に迅速に対応できるようになります。「AWS に移行する前は、カスタム BI レポートごとに認証、承認、取り込み、ETL を再考する必要がありました。それでも、提供できるのはスナップショットだけで、ライブ結果は提供できませんでした」と Gloeckner 氏は言います。「今では、AWS では、これらの問題は一度解決され、Siemens のグローバルセキュリティおよびガバナンスルールと照合されているため、レポート開発者はこれらのコンポーネントを再利用できます。以前は静的なレポートですら作成するのに 1 か月以上かかっていたのに対し、AWS データレイクではライブデータに対して実行するレポートを作成するのに 2～3 週間しか必要ありませんでした」。

Gloeckner 氏によると、Railigent の顧客は、平均してすでにメンテナンスコストとエネルギー消費が 10～15 ％削減され、予定外のメンテナンスが 30～50% 減少し、メンテナンスへの不要な移行が 30% 以上減少しています。そして、同社は AWS で何ができるかを模索し始めたばかりです。「インフラストラクチャの運用やサービスの構築など、差別化につながらない重労働を AWS に任せて、ビジネスにとって本当に重要なことに集中できることを嬉しく思います。AWS で実行することの利点は、さまざまな可能性が開けることです。実際、当社はまだクラウドで実現できることのほんの一部を試したに過ぎません」。

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詳細については、thinkwithwp.com/solutions/case-studies/siemens をご覧ください。