Siemens Mobility 可協助鐵路營運機構避免停機時間和計劃外的維護
鐵路顧客滿意度主要取決於一個問題：是否準時到達？ 可能導致火車延誤的因素包括業界所說的「鐵路缺陷」––軌道材料和其他基礎設施部件的變形、應力和斷裂。鐵路系統營運商一直在尋找有效的方法來發現和糾正此類問題。
「偵測並主動修復鐵路缺陷，這正是我們希望協助客戶解決的問題，」Siemens Mobility 資料服務架構團隊的負責人 Friedrich Gloeckner 說道，160 多年來該公司一直是運輸解決方案的領導者，並在其軌道車輛、鐵路自動化和電氣化、整套系統、智慧型交通系統，以及相關服務等核心業務領域不斷尋求產品創新。
在以前，檢查鐵路缺陷需要檢查員巡檢軌道或觀看檢查列車拍攝的影片片段進行人工評估，但這兩種方法都成本高昂、耗時且容易出錯。現在有一種新的方法：Video Track Inspector。這個視訊分析應用程式是 Siemens Mobility 和 Strukton Rail 的聯合專案，後者是一家荷蘭公司，專門從事鐵路基礎設施建設和維護。新的解決方案仍然使用列車上的高清攝影機，但它用機器學習演算法取代了人工檢閱，所用機器學習演算法可以分析影像、識別和定位缺陷並發出工單。
Video Track Inspector 為鐵路產業提供了一個很好的選擇。它是 Siemens Mobility 的 Railigent Application Suite (一個開放的生態系統，其中包含在 Amazon Web Services (AWS) 上執行的鐵路資料整合、監控和分析應用程式) 中託管的數百個應用程式之一。「我們建立 Railigent 是為了協助客戶避免排程外維護，並實現鐵路車輛和基礎設施元件高達 100% 的可用性，」Gloeckner 說道，「如果沒有我們在 AWS 上所使用的現代 IT 基礎設施和雲端服務，就不可能實現這一目標。」
「我們的 AWS 資料湖不僅可以協助資料科學家和軟體開發人員，還可以協助大約 250 名非技術員工建立自訂應用程式和報告，從而最大化資料的價值。」
——Friedrich Gloeckner，Siemens 的 Data Services Architecture Team Leader
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Siemens Mobility 簡介
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效益
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使用的 AWS 服務
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Siemens Mobility 簡介
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160 多年來 Siemens Mobility (Siemens AG 旗下獨立運營的一家公司) 一直是運輸解決方案的領導者，並在其軌道車輛、鐵路自動化和電氣化、整套系統、智慧型交通系統，以及相關服務等核心領域不斷創新其產品組合。
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效益
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- 維護成本和能源消耗降低 10-15%
- 非計畫性停機時間減少 30–50%
- 減少 30% 以上不必要的維護轉移
- 開放的生態系統支援來自領先鐵路專業廠商的第三方應用程式
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使用的 AWS 服務
將火車帶入雲端
Gloeckner 介紹自己的經驗。Siemens Mobility 最初部署了一個內部部署解決方案，其分析功能與 Railigent 類似，但遇到了諸多障礙，包括資料孤島、需耗費大量勞力的資料整合和開發流程以及上市時間長。
Gloeckner 表示，之所以在 AWS 上開發和實作 Railigent，最有利的一點是能夠集中資料。在 Railigent 的新雲端架構中，Siemens Mobility 實作了一個資料湖，該資料湖使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存持久性資料集目錄，使用 AWS Glue 進行資料轉換，並使用 Amazon Athena 實現無伺服器互動式查詢。它還依靠 AWS Lambda 實現無伺服器協同運作功能，並依靠 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 來符合成本效益地快速處理和分析無限量的資料。
「對我們來說，AWS 的主要吸引力在於能夠使用 Amazon EMR 等服務，這使我們能夠使用依用量計費定價的方式，執行任何類型、任何規模的 Hadoop 叢集，」Gloeckner 說道，「對我們來說，省卻此類營運工作是必經之路，因為我們經歷過在我們自己的資料中心執行、更新和擴展 Hadoop 等複雜解決方案，深知其複雜性。」
在 AWS 上執行還有助於最佳化 Railigent 所取得的不同 IoT 資料的使用，這些資料擷取自其全球數萬個鐵路資產上的數十萬個感測器和其他裝置。「在我們的 AWS 資料湖中，我們可以在 Amazon S3 中儲存大型非結構化資料集，並使用 Amazon Athena 讀時模式功能根據需要為特定的新使用案例建立虛擬資料表，」Gloeckner 說道，「Amazon EMR、Amazon S3 和 Amazon Athena 等雲端服務為我們提供了比內部部署，甚至是其他公有雲端供應商更大的靈活性來處理資料。」
在 AWS 上普及資料以尋找新的客戶價值
當然，如果這些功能不能協助 Siemens Mobility 更快地回應客戶需求，並在取得的資料中發現更多價值，那麼它們就毫無意義。「當 Railigent 的前身在內部部署系統執行時，來自不同來源的資料是孤立的，因此建立應用程式來利用這些資料需要複雜的自訂擷取、轉換和載入作業，以及分析專家的協助，」Gloeckner 表示，「這使得我們很難充分利用我們的所有資料，而且我們無法輕鬆地向開發人員提供工具箱和可重複使用的應用程式元件。」
現在，該公司可以集中處理資料準備任務，同時使廣泛的團隊能夠利用資料。「在 AWS 上，我們透過一個小型、集中的團隊來進行資料 ETL、結構化和擴充，然後我們將資料提供給包括非技術員工在內的所有員工，讓他們可以進行實驗和建置，」Gloeckner 說道，「我們的 AWS 資料湖不僅可以協助資料科學家和軟體開發人員，還可以協助大約 250 名非技術員工建立自訂應用程式和報告，從而最大化資料的價值。這種資料普及是我們的 AWS 資料湖最重要的效益之一。」
這種資料普及可以讓我們更快地回應客戶請求，例如將報告製作時間縮短一半。「在遷移到 AWS 之前，對於每個自訂 BI 報告，我們必須考慮身分驗證、授權、擷取和 ETL，即便是如此，我們也只能夠提供快照，而不能提供即時結果，」Gloeckner 說道，「現在，在 AWS 上，這些問題通通得到了解決，並按照 Siemens 全球安全和管控規則經過了檢查，因此報告開發人員可以重複使用這些元件。藉助我們的 AWS 資料湖，我們只需兩到三週即可建立基於即時資料的動態報告，而在之前，我們需要一個月或更長時間才能建立一份報告，而且是靜態報告。」
Gloeckner 稱，平均而言，Railigent 客戶已經將維護成本和能源消耗降低了 10-15%，計畫外維護減少了 30-50%，不必要的維護轉移減少了 30% 以上。該公司才剛開始探索使用 AWS 的可能性，成果便如此豐碩。「我們樂於讓 AWS 處理無差別的繁重工作，例如營運基礎設施和建置服務，這讓我們可以專注於對我們業務真正重要的事情。在 AWS 上運作的美妙之處在於它帶來了多種可能性。事實上，我們目前所取得的成績僅僅是一個開始，我們將在雲端中實現更多的目標。」