SZAKDOLGOZAT

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ALKALMAZÁSA A VASÚTI SZEKTORBAN: HATÉKONYSÁG ÉS INNOVÁCI

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tartalomjegyzék

1. Bevezetés.................................................................................................................... 3

1.1  A közlekedési rendszerek fenntarthatósága és a vasúti közlekedés fontossága.......... 3

1.2  A mesterséges intelligencia térnyerése és hatása a közlekedési ágazatban................ 4

1.3  A szakdolgozat célja: az MI alkalmazásának vizsgálata a vasúti hatékonyság és innováció terén …………………………………………………………………………………6

2. Vasúti adatok és előrejelzés.......................................................................................... 7

2.1.  Utasforgalom és menterend optimalizáció................................................................ 7

2.1.1.Az MI alkalmazásának előnyei a vasúti utasforgalom elemzésében és menetrend optimalizálásában.............................................................................................. 7

2.1.2 Adatalapú döntések, hatékonyabb menetrendek a késések csökkentésének érdekében......................................................................................................... 7

2.2  Előrejelző karbantartás és hibaelhárítás................................................................... 8

3  Vasúti biztonság és felügyelet...................................................................................... 10

3.1  Videofelvételek és képfeldolgozás.......................................................................... 10

3.2  Vezetéstámogatás és önvezetés............................................................................ 15

4  Utasélmény és szolgáltatásfejlesztés............................................................................ 20

4.1  Intelligens utastájékoztatás és személyre szabott ajánlatok..................................... 20

4.2  Chatbotok és automatikus ügyfélszolgálat............................................................... 25

4.2.1 MI alapú chatbotok és automatizált ügyfélszolgálat a vasúti utasok számára........ 25

5. Fenntarthatóság és energiahatékonyság...................................................................... 28

5.1.  A vasúti járművek energiahatékonyságának növelése............................................ 28

5.2.  Intelligens energiagazdálkodás és környezeti monitoring........................................ 31

6. Logisztika és raktározás.............................................................................................. 37

6.1.  Automatizált raktárkezelés és készletoptimalizáció................................................. 37

6.1.2 A raktárak hatékonyabb működtetése és az áruk kezelése az MI révén............... 39

7. Intelligens jegyértékesítés és bevételkezelés................................................................ 42

7.1.  Jegyárazás és utazási tervek optimalizálása.......................................................... 43

7.1.1 Az MI alkalmazása a jegyárak és utazási tervek optimalizálásában..................... 44

7.1.2 Az adatok alapján történő dinamikus jegyárazás és a bevétel maximalizálása az MI alkalmazásával................................................................................................ 45

8. Összegzés és jövőbeli kilátások................................................................................... 47

8.1  Az MI és a vasúti közlekedés kapcsolatának előnyei és kihívásai............................. 48

8.2  Az intelligens vasútrendszer jövőbeli fejlődési kilátásai az MI további fejlődésével, és a társadalmi igényekkel összhangban....................................................................... 48

9  Zárás.......................................................................................................................... 50

9.1  Összefoglalás a kutatás fő eredményeiről és megállapításairól................................ 50

9.1.1  Az MI alkalmazásának pozitív hatása a vasúti közlekedésre és a jövőbeli lehetőségek..................................................................................................... 50

9.1.2 Tanulságok és további kutatások ajánlása az MI és a vasúti szektor kapcsolatában....................................................................................................................... 50

10. Ábrajegyzék............................................................................................................. 52
11. Felhasznált irodalom................................................................................................. 53
12. Rövidítések.............................................................................................................. 58

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Bevezetés

A mai világban, ahol a gazdasági növekedés és a fenntarthatóság kérdései egyre inkább előtérbe kerülnek, a vasúti közlekedés szerepe kulcsfontosságúvá válik. E dolgozat keretében azt vizsgálom, hogyan járulhat hozzá az MI a vasúti szektor hatékonyságának növeléséhez és az innovációs folyamatok elősegítéséhez. A vasúti közlekedés nem csupán egy tömegközlekedési forma, hanem egy összetett rendszer, amely jelentős hatással van a gazdasági és társadalmi struktúrákra.

A fenntarthatóság kérdésének vizsgálatakor különös figyelmet fordítok a vasúti közlekedésre mint egy potenciálisan zöldebb és hatékonyabb közlekedési módra. A környezeti lábnyom csökkentése és az energiahatékonyság növelése mellett a vasúti rendszerek modernizációjának és optimalizálásának lehetőségeire is kitérek, kiemelve az MI szerepét ebben a folyamatban.

Ez a kutatás arra irányul, hogy feltárja, miként lehet az MI alkalmazásával javítani a vasúti szolgáltatások minőségét, növelni a biztonságot, és optimalizálni az üzemeltetést. Az MI technológiáinak bevonása a vasúti infrastruktúrába és működésbe új dimenziókat nyit a hatékonyság, az ügyfélkiszolgálás és az innováció terén. A dolgozatom során esettanulmányokat és kutatási eredményeket elemezve mutatom be, hogy a MI hogyan változtathatja meg a vasúti közlekedést a közeljövőben.

A vasúti szektorban megvalósuló MI alkalmazások vizsgálata nem csupán technikai vagy gazdasági kérdés. Ez egy összetett terület, amely magában foglalja a társadalmi, gazdasági, és etikai szempontokat is, amelyeket a kutatásom során alaposan megvizsgálok, hogy átfogó képet kapjak az MI vasúti alkalmazásának jelenlegi helyzetéről és jövőbeli potenciáljáról.

1.1 A közlekedési rendszerek fenntarthatósága és a vasúti közlekedés fontossága

A globális közlekedési rendszerek fenntarthatósága a 21. század egyik legnagyobb kihívása. Ebben az összefüggésben a vasúti közlekedés kiemelt szerepet kap, mint egy olyan közlekedési mód, amely képes ötvözni a hatékonyságot, a gazdaságosságot és a környezetvédelmet. A vasúti közlekedés előnyei a fenntarthatóság szempontjából több dimenzióban is megmutatkoznak.

A vasúti közlekedés környezeti előnyei

A vasúti közlekedés számos környezeti előnnyel bír, különösen a szén-dioxid-kibocsátás csökkentésében. Japán Shinkansen gyorsvasútja például jelentősen hozzájárul a nemzeti szén-dioxid-kibocsátás csökkentéséhez. A Shinkansen vonatok csak 12,5%-át fogyasztják annak az energiának, amelyet a repülőgépek igényelnek, és mintegy 92%-kal kevesebb szén-dioxidot bocsátanak ki ülésenként, mint a repülőgépek. Továbbá, a 2020-as N700S modell csak 72%-át fogyasztja annak az energiának, amelyet az 1992-es modell igényelt. [1]

A vasúti közlekedés gazdasági előnyei

A vasúti közlekedés gazdasági előnyei is jelentősek. Az egyik fontos példa a németországi ICE vonal, amely Köln és Frankfurt között fut. Ez a vonal része a Transz-Európai Hálózatnak, és akár 300 km/h sebességgel is képes közlekedni. Az új vonal több mint 55%-kal csökkentette a vonatutazási időt a két metropolisz között. Különösen érdekes, hogy a vonal mentén található két kisebb város, Montabaur és Limburg saját állomásokat kapott. A vonal hatását vizsgálva megállapítást nyert, hogy a kezelésben részesülő területek átlagosan 2,7%-kal nagyobb GDP-növekedést mutattak, mint a környező területek. [2]

Ezek az esettanulmányok és statisztikák világosan alátámasztják a vasúti közlekedés fontosságát a fenntartható közlekedési rendszerek fejlesztésében. A vasút nemcsak környezeti szempontból előnyös, hanem gazdasági hatékonyságát tekintve is jelentős szerepet játszik a modern közlekedési rendszerekben. Továbbá rávilágítanak, hogy a fenntartható közlekedési megoldások között a vasúti közlekedés kiemelt helyet foglal el. A vasút nem csak egy környezetbarát alternatíva, hanem egy olyan eszköz is, amely a gazdasági növekedést és a társadalmi jólétet is elősegítheti. A jövő közlekedési rendszerének alakításában a vasúti közlekedésnek éppen ezért döntő szerepe lesz.

1.2 A mesterséges intelligencia térnyerése és hatása a közlekedési ágazatban

Az MI fejlődése és alkalmazása mélyreható változásokat hozott a közlekedési szektorban. ebben a fejezetben elemezzük a MI technológiák fejlődését, és azt, hogy ezek hogyan befolyásolták és alakították át a közlekedési ágazatot, különösen a vasúti közlekedést.

MI technológiák fejlődése

Az elmúlt évtizedben a MI technológiák rohamos fejlődése új lehetőségeket nyitott meg a közlekedési szektor számára. A nagy adatmennyiségek feldolgozásának képessége, a tanuló algoritmusok és az önszabályozó rendszerek lehetővé teszik a közlekedési rendszerek intelligensebbé és hatékonyabbá tételét.

MI hatása a közlekedési ágazatra

A MI hatása a közlekedési szektorra széles körben megfigyelhető. Az automatizált irányítási rendszerek, mint például az intelligens jelzőrendszerek és a vasúti forgalomirányítás, jelentősen javították a vasúti közlekedés biztonságát és hatékonyságát. A prediktív karbantartási rendszerek segítenek a vasúti üzemeltetőknek időben észlelni a potenciális hibákat, ezzel csökkentve a hibák és a kiesések esélyét.

MI alkalmazásai a vasúti szektorban

A vasúti szektorban a MI alkalmazásai számos területet érintenek. Az automatizált irányítási rendszerek lehetővé teszik a vonatok pontosabb és biztonságosabb közlekedését, míg az utasinformációs rendszerek javítják az utasélményt, például valós idejű utazási információk biztosításával. A MI alapú üzemeltetési rendszerek optimalizálják a menetrendeket és a járműhasználatot, ezzel növelve a vasúti szolgáltatások hatékonyságát és megbízhatóságát.

Összegzés

Az MI alkalmazása a közlekedési szektorban, különösen a vasúti közlekedésben, új dimenziókat nyitott meg a hatékonyság, biztonság és az utasélmény terén. Az MI technológiák folyamatos fejlődése és integrációja a vasúti rendszerekbe várhatóan tovább fogja formálni és javítani a közlekedési szolgáltatásokat a jövőben.

Az MI alkalmazása a vasúti közlekedésben számos innovatív megoldást hozott, amelyek javították a hatékonyságot, biztonságot és az utasélményt. Az alábbiakban egy konkrét esettanulmányt mutatok be, amely ismerteti az MI hatását a vasúti szektorban.

Az indiai vasút (Indian Railways) MI Alkalmazásai

Az indiai vasút, amely a világ harmadik legnagyobb vasúti hálózata, jelentős lépéseket tett az MI bevezetésében a vasúti műveletek javítása érdekében. Az Indiai Vasút együttműködött a Gaia vállalattal, hogy digitális és adatalapú megoldásokat vezessenek be. Ezek közé tartozik a SmartFeedback alapú CleanRail megoldás, amely valós idejű utastájékoztatást, nagy adatok elemzését és kognitív MI arcfelismerést használ. A rendszer átfogó IoT-érzékelőket és MI algoritmusokat alkalmaz a vasúti műveletek hatékonyabb kezelésére, növelve az utasok elégedettségét és a műveleti átláthatóságot. [3]

Ez az esettanulmány az MI alkalmazásának konkrét példáit mutatja be a vasúti közlekedés területén, hangsúlyozva az új technológiák hatását a hatékonyságra, biztonságra és az utasélményre. A vasúti iparág folyamatosan integrálja az MI megoldásokat, amelyek hozzájárulnak a vasúti közlekedés jövőbeli fejlődéséhez és innovációjához.

1.3 A szakdolgozat célja: az MI alkalmazásának vizsgálata a vasúti hatékonyság és innováció terén.

A szakdolgozat központi célja annak a vizsgálata és elemzése, hogy hogyan alkalmazható az MI a vasúti közlekedés terén a hatékonyság és innováció elősegítése érdekében. Részletesen feltárja az MI pozitív hatásait a vasúti infrastruktúra karbantartásában és felügyeletében, a balesetek és vészhelyzetek kezelésében, valamint az utasszolgáltatás területén. A vizsgálat a felügyeleti megoldásokra is kiterjed, beleértve a videofelvételek és képfeldolgozás, a szenzortechnológia és adatgyűjtés, valamint az automatizált vezérlőrendszerek alkalmazását az MI segítségével.

Az MI alkalmazásának jövőbeli lehetőségeit is részletesen elemzi, kiemelve az infrastruktúra folyamatos monitorozását, a balesetek megelőzését és az önvezető technológiák fejlesztését. Továbbá kiemeli, hogy az MI hogyan járulhat hozzá a vasúti közlekedés hatékonyságának növeléséhez és az innováció előmozdításához a szektorban.

Ugyanakkor nemcsak az előnyökre, hanem az MI alkalmazásának kihívásaira is összpontosít, különös tekintettel az adatbiztonságra, az integráció komplexitására és a munkaerőpiaci hatásokra. A tanulságok és ajánlások részletezik az MI alkalmazásának jelenlegi helyzetét a vasúti szektorban, és hangsúlyozzák a további kutatások és fejlesztések szükségességét ezen a területen.

A szakdolgozat megállapítja, hogy az MI rendkívül fontos szerepet játszhat a vasúti közlekedés fejlesztésében és hatékonyságának javításában, miközben felhívja a figyelmet az előttünk álló kihívásokra és a folyamatos kutatás szükségességére a területen.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Vasúti adatok és előrejelzés

A vasúti adatok és előrejelzés fejezet az MI alkalmazását vizsgálja a vasúti szektorban, különösen az adatgyűjtés és elemzés területén. Ez a rész két alapvető területre összpontosít: az utasforgalom és menetrend optimalizációra, valamint az előrejelző karbantartásra és hibaelhárításra. Mindkét terület fontos a vasúti szektor hatékonyságának és megbízhatóságának növelésében. A cél az, hogy bemutassuk, hogyan segíthet az MI a vasúti szolgáltatások javításában és a működési költségek csökkentésében.

2.1.    Utasforgalom és menterend optimalizáció

Ez a szakasz az utasforgalom elemzésére és a menetrendek optimalizálására koncentrál, különös tekintettel az MI alkalmazásának előnyeire ezen a területen. A cél az, hogy bemutassam, hogyan segíthet az MI az utasforgalom pontosabb előrejelzésében és a menetrendek hatékonyabb kialakításában.

2.1.1 Az MI alkalmazásának előnyei a vasúti utasforgalom elemzésében és menetrend optimalizálásában.

Az MI alkalmazása a vasúti utasforgalom elemzésében és menetrend optimalizálásában számos előnnyel járhat. Az MI segíthet a vasúti szolgáltatóknak abban, hogy jobban megértsék az utasok igényeit, preferenciáit és viselkedését, valamint előre jelezzék a keresletet és a forgalmi mintákat. Ezenkívül az MI képes automatikusan javaslatokat tenni a menetrendek módosítására, hogy növeljék a hatékonyságot, a pontosságot és a rugalmasságot, valamint csökkentsék a költségeket és a környezeti hatásokat .

Az MI alkalmazása a vasúti utasforgalom elemzésében és menetrend optimalizálásában számos előnnyel járhat, mint például a jobb utasélmény, a magasabb hatékonyság, a kisebb környezeti lábnyom és a csökkentett költségek. Az MI segíthet a vasúti szolgáltatóknak abban, hogy alkalmazkodjanak a változó piaci körülményekhez, növeljék a versenyképességüket és javítsák a szolgáltatásuk minőségét.

2.1.2 Adatalapú döntések, hatékonyabb menetrendek a késések csökkentésének érdekében.

Az MI algoritmusok képesek megtanulni a vasúti hálózat működését oly módon, hogy azok javítsák a menetrendeket és minimalizálják a késéseket. Az adatalapú döntések révén az MI elemzi az előző utasforgalmi adatokat, figyelembe véve a változó tényezőket, például a különböző időszakokat, évszakokat, ünnepnapokat stb. Ez alapján képes ajánlásokat tenni az optimális menetrendek kialakításához, ami késéseket csökkenthet, és a vasutasok és az utasok elégedettségét is növelheti.

Példa esettanulmány:

Az "OptiRail" nevű vasúti vállalat az MI-t alkalmazta az adatalapú menetrend optimalizálásra. Az MI rendszer naprakész adatokat gyűjtött az utasforgalomról, a sínek állapotáról és a járművek műszaki állapotáról. Az algoritmusok képesek voltak az adatok elemzése alapján ajánlásokat tenni a menetrendek módosítására. Például, ha egy vonat gyakran késett az időjárás miatt, az MI javasolta a menetrend rugalmasabbá tételét az ilyen helyzetek kezelésére. Ennek eredményeként a vállalat sikeresen csökkentette a késéseket és növelte az utasok elégedettségét. [4]

2.2.    Előrejelző karbantartás és hibaelhárítás

A fejezet második része az előrejelző karbantartásra és a hibaelhárításra összpontosít, különös tekintettel az MI szerepére ezen a területen. Az MI alkalmazása segíthet a vasúti járművek és infrastruktúra állapotának folyamatos monitorozásában és a karbantartási igények időben történő azonosításában.

2.2.1 Az MI szerepe a vasúti járművek és az infrastruktúra karbantartásában.

Az MI jelentős szerepet játszik a vasúti járművek és az infrastruktúra karbantartásában, elősegítve és előre jelezve a karbantartást, mely által sokkal hatékonyabb lehet a hibaelhárítás. Az MI alkalmazása lehetőséget nyújt a vasúti szektor számára, hogy előrelátóan kezelje, és megelőzze a berendezések meghibásodásait és a szolgáltatásütközéseket, ezáltal biztosítva a folyamatos működést és az utasok biztonságát.

2.2.2 Hibák előrejelzése az adatok alapján, javítások hatékonyságának növelése

Az MI rendszerek az adatok hatékony elemzésével képesek előre jelezni a vasúti járművek, és az infrastruktúra karbantartási igényeit. Az adatok alapján az MI modellek és algoritmusok képesek azonosítani a potenciális hibákat és meghibásodások jeleit, még azelőtt, hogy azok komoly problémákká válhatnának. Ez lehetővé teszi a karbantartási tevékenységek időzítését és optimalizálását, jelentősen csökkentve a nem tervezett leállásokat és a szolgáltatásinterrupciókat. Az MI által nyújtott előrejelzések és karbantartási ajánlások segítségével a karbantartási csapatok hatékonyabban és célzottabban végezhetik munkájukat, minimalizálva a rendszerhibákat, és a hibaelhárítási időt.

Hibaanalízis: az MI algoritmusaival azonosíthatóak a potenciális hibák és elkerülhetők a nagyobb meghibásodások.

Hatékony javítási stratégiák: az előrejelzések alapján a karbantartási munkálatokat hatékonyabban és költségtakarékosabban lehet elvégezni.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.   Vasúti biztonság és felügyelet

Az MI alkalmazása a vasúti közlekedésben a biztonság és hatékonyság javulását eredményezheti. Az MI lehetővé teszi a vasúti infrastruktúra állapotának folyamatos figyelését, és a karbantartási igények előrejelzését. Emellett segíthet a balesetek korai felismerésében, és a biztonsági rendszerek hatékonyabb működésében. Az utasszolgáltatás terén is alkalmazható az utasok biztonságának és kényelmének növelésére. Az MI-alapú önvezető technológiák további lehetőségeket kínálnak a vasúti közlekedés fejlesztésére a jövőben.

Összegzés

A vasúti biztonság és felügyelet területén a modern technológiák, különösen az MI, jelentős előrelépést jelentenek. Ezek a technológiák lehetővé teszik a vasúti rendszerek állapotának folyamatos monitorozását, a balesetek megelőzését és a biztonságos vasúti közlekedés fenntartását. A folyamatos innováció és fejlesztés kulcsfontosságú a vasúti rendszerek biztonságának és megbízhatóságának javításában.

3.1.    Videofelvételek és képfeldolgozás

Ezek a technológiák lehetővé teszik a vasúti infrastruktúra és a vonatok állapotának folyamatos monitorozását, valamint a biztonsági események gyors és hatékony kezelését.

Videofelvételek: a vasúti állomásokon, síneken és vonatokon elhelyezett kamerák folyamatosan rögzítik a környezetet, lehetővé téve az események valós idejű megfigyelését.

Képfeldolgozás: az intelligens képfeldolgozó rendszerek elemzik a videofelvételeket, azonosítják a potenciális biztonsági kockázatokat, mint például sínek állapotának romlása, vagy veszélyes tárgyak a síneken.

Automatizált riasztások: amikor a rendszer veszélyes helyzetet észlel, automatikus riasztásokat küldhet a vasúti munkatársaknak, lehetővé téve a gyors reagálást.

Balesetmegelőzés és válaszadás: a rendszerek segíthetnek a balesetek megelőzésében és a válaszadási idők csökkentésében, növelve ezzel a vasúti közlekedés biztonságát és hatékonyságát.

A videofelvételek és képfeldolgozás alkalmazása a vasúti biztonság területén fontos szerepet játszik. Példaként említhető a MÁV-START által alkalmazott testkamerák használata, melyek a jegyvizsgálók bántalmazásának megelőzésében bizonyultak hatékonynak. [4] A már meglévő 108 testkamerához további 66 új kamerát telepítettek különböző helyszínekre, mint például a Keleti pályaudvarra és más városokba. Az intézkedéseknek köszönhetően csökkent a súlyos konfliktusok száma a vonatokon. [5]

3.1.1 Az MI alkalmazása a vasúti infrastruktúra állapotmegfigyelésében és balesetmegelőzésben

Az MI rendszerek kiemelt szerepet játszanak a videofelvételek és képek elemzésében a vasúti infrastruktúra állapotmegfigyelése során. Az ilyen rendszerek automatizált elemzéssel pontos és hatékony értékeléseket nyújtanak a vasúti infrastruktúra állapotáról, ideértve hibakeresést, rendellenességek azonosítását és a karbantartási tevékenységek priolizálását. Ez jelentősen hozzájárul a vasúthálózat biztonságának és hatékonyságának javításához, valamint a karbantartási folyamatok optimalizálásához. Az MI az adatok alapján képes kritikus helyzeteket és rendellenességeket azonosítani a sínek, jelzők, átjárók és más infrastrukturális elemek állapotában, ezáltal elősegítve a potenciális veszélyforrások korai felismerését és sürgős beavatkozást a problémák megelőzése érdekében. Az automatikus észlelési algoritmusok és képfeldolgozó rendszerek figyelmeztetéseket küldenek a rendellenes állapotokról és veszélyhelyzetekről, lehetővé téve a személyzet és biztonsági szervek gyors és hatékony intézkedéseit.

Az ELTE Geoinformatics Laboratory végzett egy kutatást, amelyben a mobil lézerszkenneléssel (MLS) gyűjtött LiDAR pontfelhők alkalmazását vizsgálta a vasúti infrastruktúrán, például a sínpálya és a felsővezetékek állapotának felügyeletére és hibakeresésére (1.ábra) (2.ábra). A kutatás célja a nagy felbontású pontfelhők feldolgozása és az infrastruktúra kulcsfontosságú elemeinek szegmentálása volt, amely alapján elvégezhető lett a hibaanalízis. [7] (3.ábra)

1. 
   1. ábra
   Vasúti kanyarodó pályaszegmens MLS LiDAR pontfelhője

 

 

 

Egy másik kutatás az AIMS Electronics and Electrical Engineering által publikált tanulmányra épül, amely a vasúti balesetek kockázatelemzésére és előrejelzésére összpontosít a gépi tanulás segítségével. Ez a kutatás egy "experience feedback" (REX) rendszert javasol, amely a balesetek és incidensek vizsgálati jelentéseiből származó információk kiaknázására összpontosít, célja a hasonló események megismétlődésének elkerülése. A kutatás olyan hibrid módszert javasol, amely több algoritmust és gépi tanulási módszert alkalmaz, mint például a fogalmi osztályozáson alapuló tanulás, szabályalapú gépi tanulás (RBML) és az esetalapú következtetés (CBR). [8]

 

 

3.1.2 Automatikus észlelések és a biztonság növelése képfeldolgozó rendszerek segítségével

Az MI rendszerek képesek az objektumok és személyek automatikus észlelésére is a vasúti környezetben. Az intelligens képfeldolgozó rendszerek segítségével az MI felismerheti az emberi jelenléteket a tilos területeken vagy a veszélyes zónákban, és értesítést küldhet a szükséges biztonsági lépésekről. Ez hozzájárul a balesetek megelőzéséhez és a vasúti környezet általános biztonságának növeléséhez.

Az MI segítségével a vasúti biztonsági intézkedések automatizálhatók és hatékonyabbá tehetők. Az MI alapú rendszerek folyamatosan figyelhetik a videofelvételeket és a képeket a kritikus területeken, és az adatok alapján automatikus riasztásokat vagy intézkedéseket generálhatnak. Például, ha az MI észleli a sínek megszakadását vagy egy balesetveszélyes helyzetet, azonnal értesítheti a megfelelő személyzetet, hogy időben reagáljanak az eseményre és elkerüljék a katasztrófát.

Az MI alkalmazása a vasúti biztonság és felügyelet terén további előnyöket is nyújt. Az MI rendszerek képesek elemzéseket végezni a videofelvételeken és képeken, mely segíti a karbantartási és javítási folyamatokat, csökkentve a potenciális kockázatot és növelve az infrastruktúra hosszabb távú megbízhatóságát. Jelentős előrelépést jelent a váratlan incidensek megelőzésében és az utasok biztonságának javításában. Az automatikus észlelés, a képfeldolgozó rendszerek és az adatalapú elemzések révén az MI optimális és hatékony válaszokat nyújt az eseményekre, fokozva a vasúti biztonságot és ezzel együtt megteremtve egy megbízhatóbb utazási környezetet.

Az automatikus észlelések és a biztonság növelése képfeldolgozó rendszerek segítségével a vasúti iparban egyre fontosabbá válik. Az evopro Innovation Kft által kifejlesztett ERDM240 vasúti diagnosztikai rendszer például alkalmas a vasúti járművek kerék, tengely és kocsiterhelésének, valamint egyes járműhibák kialakulásának mérésére normál utazó sebesség mellett. A Magyarországon telepített 30 mérőállomás havonta 500.000 teherkocsi terhelési ’ujjlenyomatát’ méri meg és 150 riasztást küld a visszafejtő állomásokra. [9]

Egy másik példa a vasúti rendszerek manuális vizsgálatának helyettesítésére képfeldolgozó technológia használatával. A vasúti vizuális ellenőrző rendszer gyors, pontos és gazdaságos közlekedési megfigyelési rendszer, amely integrálja az adatgyűjtési technológiát, a monitorozási technológiát és a képfeldolgozó technológiát a vasúti rendszer hibafelismerésébe. A rendszer két fő összetevőből áll: hardverből és szoftverből. [10] (4.ábra)

 

4. 4. ábra
   A vizuális ellenőrző rendszer hardver összetétele

A vasúti pálya állapota kritikus a vonatok normál működéséhez, és bármelyik komponens (például a sín, alváz, csatlakozó részek, stb.;) meghibásodása jelentős biztonsági incidenseket, akár vonatkisiklást is okozhat. A hagyományos ellenőrzések általában képzett munkavállalók által végzett gyalogos ellenőrzések, amelyek időigényesek, munkaigényesek és nem utolsó sorban, veszélyesek. A képfeldolgozó technológia alkalmazásával a technikusok munkaintenzitása csökken, a karbantartási költségek csökkennek, és a vasúti alkatrészek észlelési hatékonysága jelentősen javul. (5.ábra)

5. 5. ábra
   A pályaellenőrző rendszer felépítése

 

3.2.    Vezetéstámogatás és önvezetés

A vezetéstámogatás és az önvezetés a vasúti közlekedésben jelentős fejlesztéseket és változásokat hoztak, és hozhatnak. Ezek a technológiák a következőképpen oszlanak meg:

Vezetéstámogató rendszerek

Automatizált vezetői asszisztencia: ezek a rendszerek segítenek a vonatvezetőknek a biztonságos és hatékony vezetésben, például az automatizált sebességkontrollal, fékrendszerrel, és jelzések figyelembe vételével.

Biztonsági figyelmeztetések: figyelmeztetések a veszélyes körülményekre, például a sínek állapotára, más vonatok közelségére, vagy az időjárási körülményekre.

Adatgyűjtés és elemzés: az adatgyűjtés segít a vonatok állapotának és teljesítményének monitorozásában, hozzájárulva a karbantartás optimalizálásához és a hibák korai észleléséhez.

Önvezető vasúti rendszerek

Teljes autonómia: némelyik vasúti rendszer már teljesen autonóm, különösen az alacsony forgalmú vonalakon és az automatizált városi közlekedési rendszerekben. Ezek a rendszerek teljes mértékben automatizáltak, beleértve az indulást, megállást, és az útvonalak kezelését.

Biztonsági és navigációs technológiák: a biztonsági technológiák, mint az ütközésmegelőzési rendszerek és a precíz GPS-alapú navigáció, kulcsfontosságúak az önvezető rendszerekben.

Kommunikációs rendszerek: az önvezető rendszerek gyakran az úgynevezett V2X (jármű mindenhez) kommunikációs technológiákat használnak, amelyek lehetővé teszik a járművek közötti és a környezettel való kommunikációt.

Kihívások és lehetőségek

Biztonsági aggodalmak:  teljes önvezetés biztonsági kihívásokat vet fel, különösen bonyolult és változatos környezetben.

Technológiai fejlődés: a vezetéstámogató és önvezető technológiák fejlődése folyamatos, és számos innovatív megoldást kínál a vasúti közlekedésben.

Infrastruktúra integráció: az önvezető rendszerek sikere nagyban függ a meglévő infrastruktúra integrációjától és a megfelelő kommunikációs hálózatoktól.

Amint látható, a vezetéstámogató és önvezető technológiák jelentős hatással vannak a vasúti közlekedés biztonságára, hatékonyságára és fenntarthatóságára, bár számos kihívást is felvetnek, különösen a biztonság és az integráció területén.

3.2.1 Az MI szerepe az önvezető vasúti járművek fejlesztésében

Az MI szerepe az önvezető vasúti járművek fejlesztésében számos területet érint és kritikus jelentőségű a vasúti ipar kihívásainak kezelésében. Az MI, beleértve az olyan alműfajait mint a gépi tanulás és az adatfeldolgozás, egyre inkább használt az vasúti műveletek hatékonyságának, rugalmasságának és biztonságának javítására. Ez túlmutat a folyamatok egyszerű automatizálásán, jelentős támogatást nyújtva a biztonság, kapacitás, kényelem és fenntarthatóság iránti növekvő igények kielégítéséhez a vasúti műveletekben.

Az MI alkalmazásai a vasúti közlekedésben magukban foglalják a vezetési és fékezési segédrendszereket, az ütközésvédelmi biztonsági rendszereket, az autonóm vagy félig autonóm vezetést, a prediktív karbantartást, az állapotfüggő monitorozást, valamint az intelligens látórendszereket, amelyeket a járművek, állomások, vonalak, váltók monitorozására vagy a pályaszerkezetek, felsővezetékek és alagutak optikai ellenőrzésére használnak.

Az MI jelentős kihívása a vasúti járművekben az alacsony késleltetésű adatfeldolgozás szükségessége, mivel a járművek nem rendelkeznek állandó kapcsolattal a felhővel vagy központi szerverrel. Az MI-képes beágyazott rendszerek a járművekben elengedhetetlenek az intelligens döntések meghozatalához, amelyek valós idejű adatokon alapulnak, mint például kamerák, radar, ultrahang és lidar által gyűjtött adatok. Ezek az adatok nemcsak azonnali döntések meghozatalát teszik lehetővé a járműben, hanem hosszú távú működési és karbantartási előrejelzéseket is lehetővé tesznek.

Az NVIDIA vezető vállalat az MI-képes processzortechnológia terén, Jetson platformja pedig az ipari alkalmazások számára fejlesztve kombinálja a párhuzamos és soros processzortechnológiát, vagyis a GPU és CPU technológiát. Ez lehetővé teszi a nagy mennyiségű adatok párhuzamos, és gyakorlatilag késleltetésmentes feldolgozását, amely által az MI algoritmusok képesek önállóan intelligens döntéseket hozni. [11] (6.ábra)

A Syslogic, egy beágyazott szakértő, aki több mint 30 éve szolgáltat a vasúti iparnak, az első vállalat volt a világon, amely NVIDIA Jetson technológián alapuló vasúti számítógépet fejlesztett ki. A vállalatnak már van egy teljes termékcsaládja az MI-képes vasúti számítógépekből, amelyeket már világszerte használnak az automatizálás előrehaladásához a vasúti iparban. [12]

Az MI alkalmazásai a vasúti közlekedésben magukban foglalják a vezetői segélyrendszereket, például a vezetési és fékezési szabályozást vagy az ütközésvédelmi rendszereket. Egy lehetséges forgatókönyv az akadályok önálló észlelése a pályán, és ennek következtében olyan intézkedések meghozatala, mint a figyelmeztető jelzés kiadása vagy vészfékezés aktiválása. Másik forgatókönyv a környezetfigyelés például a tolatási műveletek során. Megfelelő szenzortechnológiával kombinálva az MI számítógépek automatikusan észlelhetik, hogy vannak-e élőlények a veszélyzónában a tolatási műveletek során. Egy másik alkalmazás a vasúti vonalak ellenőrzése. A rendszeres vonatokba vagy speciális diagnosztikai járművekbe szerelve az MI algoritmusok, szenzor- és kameratechnológia és megfelelő beágyazott rendszer segítségével az út során észlelhetők a sín-, alátámasztás- vagy felsővezeték-károk. Az automatizált vonalellenőrzés sokkal hatékonyabb, mint a manuális ellenőrzés. Ezenkívül a károk olyan korai szakaszban észlelhetők, amikor még nem jelentenek veszélyt a műveletekre, ami lehetővé teszi azok hosszú távú eltávolításának tervezését. Ennek következtében elkerülhetők a tervezetlen pályazárások.

Az MI nem csak a biztonság terén jár előnyökkel, hanem hozzájárul a gazdasági hatékonysághoz és a környezeti összeférhetőséghez is. Az automatikus vezetési és fékezési szabályozás akár 15 százalékkal csökkentheti az energiafogyasztást a szokásos üzemeltetéshez képest. Az előrejelző karbantartás értékelése révén költségmegtakarítások is megvalósíthatók. Az adatok kiértékelésével a karbantartási munkákat korai szakaszban lehet megtervezni, ami csökkenti az állásidőt és a karbantartási költségeket. Ez egy másik terület, ahol azonnali döntéseket kell hozni a járműben, például egy alrendszer leállításával a jármű károsodásának megelőzése érdekében.

3.2.2 Az önvezetés és vezetési támogatás hatása a biztonságra és a hatékonyságra

Az önvezetés és vezetési támogatás jelentős hatással vannak a vasúti biztonságra. Az MI rendszerek folyamatosan figyelik a járművek és az infrastruktúra állapotát, érzékelve a potenciális veszélyforrásokat és előre jelezve a veszélyhelyzeteket. Ez lehetővé teszi a gyorsabb reakcióidőt, a kockázatok csökkentését és a balesetek megelőzését, vagy akár az elkerülését. Az önvezető járművek képesek alkalmazkodni a megengedett sebességhatárokhoz, a forgalmi szabályokhoz, minimalizálva a vezetési hibák és az emberi tényezők okozta balesetek esélyét. Emellett az MI alapú járművek közvetlenül kommunikálhatnak egymással, javítva a koordinációt és a közlekedési folyamatok hatékonyságát.

Az MI rendszerek továbbá hozzájárulnak a vasúti közlekedés hatékonyságához. Az önvezető járművek és a vezetési támogató rendszerek együttműködve optimalizálják a járművek mozgását és az utazási időt, ezzel egyidejűleg minimalizálva a késéseket és a torlódásokat. Az MI algoritmusok képesek előre jelezni és adaptív módon reagálni a forgalmi változásokra, optimalizálni a sebességet és az elosztást, ezáltal javítva a közlekedéssel kapcsolatos teljesítményt, hatékonyságot, üzemanyag fogyasztást.

Az önvezető vasúti járművek és a vezetési támogató rendszerek növelik a hatékonyságot, a biztonságot és az utazási élményt. Az MI technológiák folyamatosan fejlődnek, így a jövőben további előnyök és innovációk várhatók az önvezető közlekedés terén, hozzájárulva a fenntartható és fejlett vasúti közlekedéshez.

Az önvezető járművek (AD) és az előrehaladott vezetéstámogató rendszerek (ADAS) hatását a közúti biztonságra és hatékonyságra számos tanulmány vizsgálta, széleskörű eredményeket mutatva.

Önvezető járművek (AD) és a közlekedés hatékonysága

Általános hatás: az AD rendszerek forradalmasíthatják a mobilitást, biztonságosabbá és kényelmesebbé téve a vezetést. Például az ADAS rendszerek növekvő elfogadása Európában körülbelül 15%-kal csökkentheti a balesetek számát 2030-ra. [13]

Városi közlekedési áramlás: egy mikroszimulációs megközelítést alkalmazó tanulmány szerint az önvezető járművek (AV) elterjedésének növekedésével jelentősen javult a közlekedési áramlás. 100%-os elterjedési aránynál a városi úthálózat 40%-kal több forgalmat képes kezelni anélkül, hogy új utakat kellene építeni.

Autópályák kapacitása: az autópályákon az AV-k javították a közlekedési áramlást 30-40%-os elterjedési arány felett. Azonban egy tanulmány szerint az autópályákon a közlekedési áramlás javulása csak 70%-os elterjedési arány felett volt azonosítható. [14]

Városi úthálózat specifikációi: városi környezetben az AV-k hatékonyabbnak bizonyultak a zsúfolt utakon. Egy tanulmány szerint az AV-k 100%-os elterjedési aránynál a városi úthálózat kapacitása 16-23,8%-kal nőtt. [15]

Kereszteződések: a kereszteződésekben a Kooperatív Automatizált Járművek (CAV) hatását vizsgáló tanulmányok 70-80%-os késleltetés csökkenést mutattak. [16]

ADAS és közúti biztonság:

Toyota ADAS Tanulmány: egy Toyota ADAS rendszereket vizsgáló tanulmány, amely az automatikus vészfékezés (AEB) és a sávtartó figyelmeztetés (LDW) technológiákat is magában foglalta, azt találta, hogy az AEB-vel felszerelt járművek 43%-kal kevésbé valószínű, hogy frontális ütközésbe kerülnek. Azonban a vakfolt figyelmeztetés (BSM) és a sávtartó segítség (LKA) kevésbé jelentős hatást mutatott. [17]

BMW ADAS tanulmány: a BMW ADAS technológiáit értékelő tanulmány szerint az autonóm vészfékezéssel és sávtartó figyelmeztetéssel felszerelt járművek 23%-kal kevésbé valószínű, hogy balesetbe keverednek. Ez a hatékonyság kifejezettebb volt az újabb modellű járműveknél. [18]

Szélesebb hatások

Fogyasztói előnyök: az ADAS és AD rendszerek javítják a biztonságot, a kezelhetőséget, az üzemanyag-megtakarítást, és a minőségi időt a fogyasztók számára.

Biztosítási és javítóipari hatás: az AD technológia által okozott balesetek számának csökkenésével kevesebb igény lehet az útmenti segítségre és javításokra, és változhatnak a biztosítási modellek.

Ezek a tanulmányok kiemelik az AD és ADAS rendszerek pozitív hatását a biztonságra és hatékonyságra. Ugyanakkor rámutatnak a rendszerek hatékonyságának összetettségére és változékonyságára is, amelyek a technológia elterjedtségétől, az úttípusoktól és a járműmodellektől függően változhatnak.

 

 

4. Utasélmény és szolgáltatásfejlesztés

Az "utasélmény és szolgáltatásfejlesztés" témaköre főként a közlekedési és utazási szektorban fontos, ahol az utasok élményének javítása és a szolgáltatások fejlesztése központi szerepet játszik. Ez magában foglalhatja az utazási kényelem növelését, az információk hozzáférhetőségének javítását, a szolgáltatások hatékonyságának növelését, és az utazási élmény egészét befolyásoló tényezők fejlesztését.

Utazási kényelem: az utasélmény javításának egyik módja a fizikai kényelem növelése, mint például kényelmesebb ülések, több lábtér, és a zajszint csökkentése. Emellett a tisztaság és a biztonság érzetének növelése is fontos, különösen a közlekedési eszközökön és állomásokon.

Információs szolgáltatások: az utasok tájékoztatása a menetrendekről, késésekről, és a kapcsolódási lehetőségekről kritikus a kényelmes utazáshoz. A digitális eszközök, mint mobilalkalmazások és információs kijelzők, segíthetnek az utasoknak naprakész információkat szerezni.

Hatékonyság és elérhetőség: a szolgáltatások hatékonyságának növelése, mint például gyorsabb jegyvásárlás, egyszerűbb tranzitcsatlakozások, és a hozzáférhetőség javítása, például akadálymentesítés, minden utas számára előnyös.

Technológiai innovációk: a modern technológiák, mint az online jegyvásárlás, önkiszolgáló kioszkok, és az intelligens közlekedési rendszerek bevezetése, jelentősen javíthatják az utasélményt.

Visszajelzés és folyamatos fejlesztés: az utasok visszajelzéseinek figyelembevétele és a szolgáltatások folyamatos fejlesztése elengedhetetlen a magas szintű utasélmény biztosításához.

Ezek a lépések segíthetnek a közlekedési vállalatoknak abban, hogy javítsák az utasok elégedettségét, és ezáltal növeljék a használatuk gyakoriságát és versenyképességüket a piacon.

4.1.    Intelligens utastájékoztatás és személyre szabott ajánlatok

Az intelligens utastájékoztatási rendszerek és a személyre szabott ajánlatok fejlesztése a közlekedési szektorban kulcsfontosságú téma, amely az utasélmény javítására és a közlekedési rendszerek hatékonyságának növelésére irányul. Ezek a rendszerek különféle technológiákat és adatgyűjtési módszereket alkalmaznak az utazási élmény javítása érdekében.

Intelligens Közlekedési Rendszerek (ITS): Az ITS rendszerek képesek alkalmas döntéseket hozni a járművekben telepített eszközök által generált adatok alapján. Ezek az integrált rendszerek magukban foglalják a közlekedési infrastruktúrát és a közlekedési menedzsmentet is, így az utazási folyamat minden aspektusára kiterjedő megoldásokat nyújtanak. (7.ábra)

7. 7. ábra
   Különféle alrendszerek intelligens közlekedési rendszerek fejlesztésére (Forrás: Agarwal et al., 2015)

Személyre szabott információs rendszerek: a személyre szabott utastájékoztatási rendszerek célja, hogy az utasoknak releváns, időbeni és pontos információt nyújtsanak. Az ilyen rendszerek magukban foglalhatják az intelligens többügynökökön alapuló rendszereket, amelyek az utasok preferenciáihoz igazodnak, így segítve őket az utazási döntéseikben.

Városi közlekedés és ITS: a városi közlekedési rendszerekben az ITS megoldások, mint például az okos utastájékoztatási rendszerek, lehetővé teszik az utasok számára, hogy információt kapjanak az érkezési időkről és a járműveken elérhető helyekről. Ezek a rendszerek hozzájárulnak a közlekedési dugók csökkentéséhez, a biztonság növeléséhez és a fenntartható közlekedés előmozdításához.

Globális növekedés és jövőbeli kilátások: az ITS piaca jelentős növekedést mutat. A globális ITS piac mérete 2021-ben 39,5 milliárd USD volt, és előrejelzések szerint 2028-ra elérheti a 68,8 milliárd USD-t. [19] Ez a növekedés a technológiai fejlődés és az ITS megoldások iránti növekvő igényt tükrözi világszerte.

Integrált ITS modellek: az integrált ITS modellek a kommunikációra támaszkodnak a közlekedési rendszerek fejlesztésében. Ezek a modellek elősegítik a közlekedési rendszerek hatékonyabb működését és a közlekedési kollapszus elkerülését, különösen a rövid távolságú kommunikációs rendszerek esetében.

 

Összességében az ITS rendszerek és a személyre szabott utastájékoztatási megoldások jelentősen hozzájárulnak a közlekedési szektor hatékonyságának növeléséhez, az utasélmény javításához, valamint a közlekedési rendszerek fenntarthatóságának és biztonságának előmozdításához.

Az elmúlt években egyre nagyobb az érdeklődés az intelligens közlekedési rendszerek iránt, különösen, ha ’big data’-hoz, és adatelemzéshez kapcsolódnak. Ezen kívül számos gyakorlati megoldást dolgoztak ki e tanulmányok alapján, és ezek közül az alábbiakban be is mutatok egyet.

A közlekedési rendszerek egyik leghagyományosabb problémája a forgalomirányítás. A problémák megoldására a [20] cikk szerzői a Cyber-Physical-Social Systems (CPSS) koncepcióját alkalmazzák a fizikai és a társadalmi térből érkező jelek eléréséhez. A javasolt CPSS-alapú közlekedési rendszer (CTS) egy szoftveresen definiált közlekedési rendszer, amely olyan környezetet hoz létre, amelyben az emberi tényezők, a közlekedési rendszerek és a számítástechnikai technológiák integrálódnak és kölcsönhatásba lépnek, hogy intelligens válaszokat adjanak, amelyek hatással vannak a való világra. (8.ábra)

4.1.1 Az MI alkalmazása az utasok viselkedésének elemzésében és személyre szabott utazási ajánlatok készítésében

Az MI alkalmazása az utasok viselkedésének elemzésében és személyre szabott utazási ajánlatok készítésében jelentős áttörést hozott a közlekedési és turizmus szektorokban. E technológiák lehetővé teszik a szolgáltatók számára, hogy pontosabban értsék meg az utasok igényeit és preferenciáit, ezáltal javítva az utazási élményt.

Az MI Szerepe az Utazási Élmény Javításában: Az MI technológiák, mint a PathosAI, képesek az utasok érzéseit és várakozásait elemezni a beszédük, hangjuk és testmozgásaik alapján. Ez az elemzés segít megérteni, hogy mely interakciók mennyire fontosak az utasok számára, és hogyan befolyásolják az összességében az utazási élményt. Az Athéni Nemzetközi Repülőtér egy projektben alkalmazta ezt a technológiát az utasok érzéseinek és várakozásainak mérésére. [21]

Az MI jelentősége a turizmusban: az MI technológiák, mint a csevegőrobotok, virtuális valóság, nyelvi fordítók, stb., jelentős változást hoznak a turizmus marketingjében, javítva az utazási élményt. Az MI lehetővé teszi az utazási szolgáltatások automatizálását, személyre szabását és az utasok viselkedésének, érdeklődésének és hajlamainak megismerését, így személyre szabott élményt nyújtva az utazóknak.

Az MI alkalmazása a személyre szabott ajánlatokban: a digitális technológia és az MI előrehaladása új lehetőségeket nyit meg az utazási cégek számára a vásárlói viselkedés előrejelzésében és a személyre szabott élmények nyújtásában. Az MI segítségével a cégek részletesebb betekintést nyerhetnek az utasok preferenciáiba, lehetővé téve számukra, hogy testreszabott utazási terveket és ajánlatokat készítsenek.

Látható tehát, hogy az MI alkalmazása az utasok viselkedésének elemzésében és a személyre szabott utazási ajánlatok készítésében kulcsfontosságú szerepet játszik a modern utazási és turisztikai iparban. Ez a technológia lehetővé teszi a szolgáltatók számára, hogy jobban megértsék az utasok igényeit, preferenciáit és elvárásait, valamint hogy hatékonyabban reagáljanak ezekre az igényekre, javítva ezzel az utasélményt és növelve az ügyfél-elégedettséget.

4.1.2 Az utasélmény javítása intelligens utastájékoztatással és szolgáltatásfejlesztéssel

Az utasélmény további javítása érdekében az intelligens utastájékoztatás kiemelkedően fontos szerepet játszik. Az MI alapú rendszerek képesek valós idejű információkat szolgáltatni az utasoknak, például a vonatok menetrendjéről, késésekről, vagy esetleges leállásokról. Az adatok feldolgozása és elemzése segítségével az MI átadhatja a pontos és releváns információkat az utasok számára, még a utazás kezdete előtt vagy éppen közben. Ez lehetővé teszi az utasoknak, hogy időben reagálhassanak a változásokra, és alternatív útvonalakat vagy terveket találjanak, ami a problémák minimálisra csökkentését eredményezi.

Az intelligens utastájékoztatás mellett az MI segítséget nyújt a szolgáltatásfejlesztés terén is. Az adatok alapján az MI képes beazonosítani a szolgáltatások gyenge pontjait, melyek javítására javaslatokat tud tenni. Ez lehetővé teszi a szolgáltatók számára, hogy folyamatosan fejlesszék az utasélményt, és a szolgáltatásaikat az utasok visszajelzéseihez és elvárásaihoz igazítsák. Például, egy MI rendszer segítségével az utasok értékelhetik és visszajelezhetik a szolgáltatás minőségét és elégedettségi szintjét, amelyeket a szolgáltatók figyelembe vehetnek a fejlesztési és javítási folyamatok során.

Az intelligens utastájékoztatás és személyre szabott ajánlatok terén az MI alkalmazása kulcsfontosságú a vasúti szolgáltatások fejlesztésében és az utasélmény javításában. A pontosabb és személyre szabott ajánlatok, valamint az intelligens utastájékoztatás révén a vasúti utazás még kényelmesebbé, hatékonyabbá és pozitívabb élménnyé válik az utasok számára. Az MI által vezérelt utasélmény és szolgáltatásfejlesztés előmozdítja a vasúti iparág versenyképességét és hosszú távú sikerét a kényelmesebb és személyre szabottabb utazási élményen keresztül.

A vasúti utasélmény javításának terén Magyarországon számos fejlesztés zajlik az intelligens utastájékoztatási rendszerek és szolgáltatások terén.

MÁV utastájékoztatási fejlesztések: 2020-ban megalakult a MÁV új utastájékoztatási szervezete, az Állomási Utastájékoztatás Koordináció (ÁUK). Céljuk a vasúti utastájékoztatási rendszer teljes megújítása l2020 és 2024 között. Ennek keretében több száz új utastájékoztató vitrin és regionális megállóhelyi oszlop került telepítésre, és az új statikus utastájékoztatási eszközök száma 2024-re eléri majd a kétezret. [22] Az ÁUK több nagyobb projekt utastájékoztatását is lebonyolította, valamint segítette a vágányzárak és felújítási munkák tájékoztatását.

Salgótarjáni utastájékoztatási rendszer: Salgótarjánban egy új utastájékoztatási rendszert alakítottak ki, amely 2021 első felére valósult meg európai uniós támogatás segítségével. [23] A rendszer folyamatos, valós idejű, műholdas helymeghatározáson alapuló forgalomirányítást biztosít, és lehetőséget ad a helyi tömegközlekedési járatokkal kapcsolatos információk valós időben történő közlésére. A járműfedélzeti utastájékoztatás automatikus hangbemondással és kijelzőkkel működik, amelyek a jármű valós pozícióját figyelembe véve jelenítik meg az információkat. A fejlesztés részeként állomási és megállóhelyi kijelzők is telepítésre kerültek, amelyek a járművek tényleges érkezési idejét mutatják.

Intelligens mobilitás és kooperatív rendszerek kutatása: a Közlekedéstudományi Intézet (KTI) keretében folyik a kooperatív intelligens közlekedési rendszerek (C-ITS) megvalósításának lehetőségeinek kutatása. A cél az, hogy rövid távon (1–3 éven belül) meghatározzák, milyen technológiák megvalósítása és milyen használati esetek bevezetése szükséges a magyar közúthálózaton az önvezető és hálózatba kapcsolt járművek teszteléséhez. A C-ITS kiépítése folyamatban van Magyarországon, és a kutatók célja a rendszer felgyorsítása, kiterjesztése és továbbfejlesztése. [24]

 

 

 

4.2     Chatbotok és automatikus ügyfélszolgálat

A chatbotok és az automatikus ügyfélszolgálati rendszerek a modern ügyfélkapcsolati menedzsment (CRM) fontos eszközei. Ezek a technológiák lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy gyorsabb, költséghatékonyabb és hatékonyabb ügyfélszolgálatot nyújtsanak.

Chatbotok: a chatbotok olyan MI-n alapuló szoftverek, amelyek képesek emberi nyelven kommunikálni az ügyfelekkel. Ezeket gyakran használják alapvető kérdések megválaszolására, információk gyűjtésére vagy segítségnyújtásra.

Automatizált ügyfélszolgálat: az automatizált rendszerek, mint az interaktív hangválasz (IVR) rendszerek, lehetővé teszik az ügyfelek számára, hogy anélkül kapcsolatba lépjenek a szolgáltatóval, hogy emberi ügyfélszolgálatossal kellene beszélniük. Ezek a rendszerek gyakran kezelik a rutin kérdéseket és problémákat, így csökkentve az emberi munkaerő igényét.

Mindkét technológia segít a vállalatoknak a gyorsabb és költséghatékonyabb ügyfélszolgálat megvalósításában, növeli az ügyfél-elégedettséget, és lehetővé teszi az emberi erőforrások jobb kihasználását bonyolultabb feladatokra.

4.2.1 MI alapú chatbotok és automatizált ügyfélszolgálat a vasúti utasok számára

A chatbotok és automatikus ügyfélszolgálat használata az MI technológia révén jelentős fejlődést hozott a vasúti utasok számára. Az MI alapú chatbotok lehetővé tették a gyors és hatékony kommunikációt az utasok és a vasúti szolgáltatók között. Ezek a virtuális asszisztensek képesek megválaszolni az utasok kérdéseit, információkat nyújtani a menetrendről, az árakról, a járatok állapotáról és egyéb hasznos utazási információkról. Az MI technológiák felhasználásával a chatbotok folyamatosan tanulnak és fejlődnek, hogy még pontosabb és relevánsabb válaszokat nyújtsanak az utasok számára.

Az automatikus ügyfélszolgálat az MI lehetőségeit használja a vasúti utasok szolgálata érdekében. Az MI algoritmusok képesek az utasok problémáinak és panaszainak felismerésére, és azokat teljesen automatizált módon kezelni. Ez jelentős idő- és erőforrás-megtakarítást eredményez a vasúti szolgáltatóknak, miközben növeli a kényelmet és az elégedettséget az utasok körében. Az automatizált rendszerek képesek azonosítani a gyakori panaszokat és problémákat, és azokat megfelelő módon kezelni, például javasolni tudnak alternatív útvonalakat, kártérítést vagy egyéb kompenzációs lehetőségeket. Az MI technológia lehetővé teszi az ügyfélszolgálati folyamat gyors és hatékony lebonyolítását, minimalizálva a várakozási időt és a hibalehetőségeket.

Általánosan elmondható, hogy az MI technológiák folyamatosan fejlődnek, és ezek a fejlesztések ígéretesek az MI-alapú ügyfélszolgálat jövőjére nézve. Az MI technológiák, mint a gépi tanulás, a természetes nyelvfeldolgozás és az érzelemfelismerés, lehetővé teszik még empatikusabb és személyre szabottabb ügyfélszolgálati élmények létrehozását.

Az MI-alapú chatbotok a leggyakoribb MI támogatású ügyfélszolgálati eszközök közé tartoznak. Ezek a chatbotok elemzik az ügyfelek kérdéseit, hogy személyre szabott és empatikus válaszokat nyújtsanak. Kutatások szerint a chatbotok több mint 8 milliárd dollárt takarítottak meg éves szinten a vállalatoknak 2022-re. [25] Evgeny Kagan, a Johns Hopkins Carey Business School munkatársa szerint a chatbotok lényegében ingyenesek a beüzemelés után, és szinte korlátlan számú ügyfelet képesek kiszolgálni. [26]

A chatbotok hatékonyak lehetnek az algoritmusellenesség leküzdésében is. Az algoritmusellenesség az a jelenség, amikor a fogyasztók inkább emberi interakciót részesítenek előnyben az algoritmusokkal szemben. Kagan és csapata szerint a chatbotok hatékonyságának kommunikálása, mint például az átlagos várakozási idő egy ügyfélszolgálati képviselőre szemben a chatbot azonnali elérhetőségével, segíthet az algoritmusellenesség leküzdésében

4.2.2 Az MI szerepe az utasokkal való kommunikációban és problémamegoldásban

Az MI szerepe az utasokkal való kommunikációban és problémamegoldásban egyre fontosabbá válik a modern közlekedési rendszerekben. Íme néhány kulcsfontosságú terület, ahol az MI hozzájárulhat:

Ügyfélszolgálati chatbotok és virtuális asszisztensek

Automatizált válaszadás: az MI-alapú chatbotok képesek gyorsan válaszolni az utasok gyakori kérdéseire, mint például menetrendek, jegyárak, vagy állomásinformációk.

Személyre szabott segítségnyújtás: az MI chatbotok tanulhatnak az utasok preferenciáiból, és így személyre szabott útvonaltervezést vagy utazási javaslatokat adhatnak.

Érzelmi felismerés és visszajelzés

Emberi interakció értelmezése: néhány fejlettebb rendszer képes az utasok hangjának vagy arckifejezésének elemzésére, hogy jobban megértsék az érzelmeiket vagy a sürgősség szintjét, és ennek megfelelően reagáljanak.

Automatizált problémamegoldás

Gyors reagálás: az MI segíthet az utasok problémáinak azonosításában és megoldásában, például késések vagy jegyproblémák esetén.

Döntéstámogatás:

Az MI-alapú rendszerek képesek elemzéseket és javaslatokat tenni a személyzet számára, segítve őket a bonyolult helyzetek kezelésében.

Interaktív információs rendszerek

Információs kioszkok és alkalmazások: az MI képes tájékoztatni az utasokat aktuális állapotokról, például a járatok késéséről, torlódásokról vagy alternatív útvonalakról.

Hangalapú asszisztensek

Hangfelismerés: az MI-alapú hangfelismerő rendszerek lehetővé teszik az utasok számára, hogy hangutasításokkal kérjenek információkat vagy intézkedjenek, ami különösen hasznos lehet mozgáskorlátozott vagy látássérült utasok számára.

Előrelátó ügyfélszolgálat

Előrejelzések és figyelmeztetések: az MI képes előre jelezni a lehetséges problémákat, és proaktívan tájékoztatni az utasokat, például időjárási körülmények vagy műszaki hibák esetén.

Visszajelzések elemzése

Vásárlói visszajelzések kezelése: az MI segíthet a visszajelzések gyűjtésében és elemzésében, lehetővé téve a szolgáltatások folyamatos javítását.

Többnyelvű kommunikáció

Fordítás és többnyelvű támogatás: az MI-alapú rendszerek képesek azonnali fordításra, így segítenek a különböző nyelveket beszélő utasoknak.

Összefoglalva:

az MI szerepe az utasokkal való kommunikációban és problémamegoldásban a hatékonyság, gyorsaság, és személyre szabottság növelésére irányul. Ez nemcsak az utasok élményét javítja, hanem a közlekedési szolgáltatók működését is hatékonyabbá teszi. Az ilyen technológiák alkalmazása egyre inkább elengedhetetlen a modern és dinamikus közlekedési rendszerekben.

 

 

 

 

 

 

5. Fenntarthatóság és energiahatékonyság

A fenntarthatóság és az energiahatékonyság fogalmai központi szerepet játszanak a modern világban, mivel az emberiség törekszik a környezeti hatásainak csökkentésére és a természeti erőforrások hatékonyabb felhasználására. A fenntarthatóság alapelve, hogy a jelen szükségleteit úgy elégítsük ki, hogy ne veszélyeztessük a jövő generációk lehetőségeit a saját szükségleteik kielégítésére. Ez magában foglalja a természeti erőforrások körültekintő használatát, a környezetszennyezés minimalizálását, és a biodiverzitás megőrzését.

Az energiahatékonyság a fenntarthatóság egyik kulcsfontosságú területe, amely arra törekszik, hogy minimalizálja az energiafelhasználást anélkül, hogy csökkenne a kényelem vagy a szolgáltatások színvonala. Ez magában foglalja az energiatakarékos technológiák alkalmazását, az épületek jobb hőszigetelését, a megújuló energiaforrások használatának növelését és az energiahatékonysági szabványok bevezetését. Az energiahatékonyság növelése csökkenti a fosszilis tüzelőanyagokra való függőséget, csökkenti a károsanyag-kibocsátást és hozzájárul az éghajlatváltozás elleni küzdelemhez.

5.1.    A vasúti járművek energiahatékonyságának növelése

A vasúti járművek energiahatékonyságának növelése érdekében több kutatás is folyik, amelyek különböző megközelítéseket alkalmaznak e cél elérése érdekében. A ScienceDirect által közzétett tanulmány szerint a vasúti járművek energiahatékonyságának javításának jelenlegi fő módszere az energiahatékony mozdonyok és motoregységek tervezése, a vonat mozgásának ellenállásának csökkentése, valamint a járművek és a pályák megfelelő karbantartása. [27]

A Volpe központ jelentése, amely a Szövetségi Vasúti Hivatal (FRA) Energiakörnyezet és Motor (E3) programját támogatja, a technológiai fejlesztési lehetőségeket, a berendezések fejlesztését, valamint a nemzetközi és az amerikai utas- és teherszállítási vasúti ágazatok legjobb gyakorlatait vizsgálja az energiahatékonysági teljesítmény javítása és a környezeti fenntarthatóság elérése érdekében. [28]

Az IEEE Xplore által közzétett másik tanulmány az energiahatékonyság javítására irányuló javaslatokat fogalmaz meg azokra a vasúti járművekre vonatkozóan, amelyek többmotoros elektromos hajtással vannak felszerelve, és részleges terhelés mellett működnek. Ebben a tanulmányban az adataik alapján meghatározták az elektromos mozdonyok teljesítményfaktorának (COP) függőségét a hajtóerőtől, mind az AC, mind a DC hálózatokon működő mozdonyok esetében​​. [29]

Az energiahatékonyság javítására egy másik megközelítés a sebességoptimalizálás és a regeneratív fékezés alkalmazása, amely a vasúti járművek hajtásrendszerének energiahatékonyságát javíthatja. Egy matematikai modell segítségével meghatározható az optimális sebességpálya, amely minimalizálja az energiafogyasztást a vasúti közlekedési rendszerben. [30]

Ezenkívül a ResearchGate által közzétett tanulmány azt mutatja, hogy a vonatok könnyítésének, a vonatvezérlésnek és a terhelési aránynak az energiahatékonyságra gyakorolt hatását szimulációk segítségével vizsgálták. Ezek az elemzések segíthetnek a rendszer teljesítményének javításában. [31]

Elmondható tehát, hogy a vasúti járművek energiahatékonyságának javítása számos különböző területet érint, beleértve a járművek és a pályák tervezését, a technológiai fejlesztéseket, az energiafogyasztás optimalizálását és a hajtásrendszerek fejlesztését. Ezek a kutatások és fejlesztések hozzájárulnak a vasúti közlekedés fenntarthatóbbá tételéhez.

5.1.1 Az MI alkalmazása a vasúti járművek üzemanyag-hatékonyságának növelésében

Az MI alkalmazása a vasúti járművek üzemanyag-hatékonyságának növelésében jelentős előrelépést jelenthet. A The National által közzétett cikk szerint a RailVision Analytics nevű kanadai startup olyan MI-alapú szoftvert fejlesztett, amely segíti a mozdonyvezetőket, hogy milyen beállításokat alkalmazzanak a vonatvezetésben, ezáltal jelentős megtakarítást érve el a dízel üzemanyag-fogyasztásban. Ha ezt a megoldást alkalmaznák a Via Rail összes vonatán, az éves szén-dioxid-kibocsátást akár 20 000 tonnával is csökkenthetnék.

„„Ez olyan, mint a Google Maps” – mondja Dev Jain, a RailVision Analytics alapítója MI alkalmazásáról, amely letölthető táblagépre és offline is futtatható. Míg a Google Maps azt utasítja a járművezetőknek, hogy forduljanak jobbra vagy balra, a RailVision alkalmazása a mozdonymérnököket arra irányítja, hogy „maradjanak tétlenül” a következő mérföldön vagy „növeljék a sebességet”.” [32]

Ez a megközelítés segíthet a tehervonatoknak és az utasvonatoknak csökkenteni az évente a légkörbe kerülő becsült 100 millió tonna üvegházhatást okozó gázok mennyiségét. A RailVision által gyűjtött adatok alapján a vonatdinamikát szimulálják, és egy algoritmus segítségével meghatározzák a legüzemanyag-hatékonyabb vezetési mintát. Egy egyéves kísérlet során a Metrolinx, egy ontárioi kormányzati ügynökség, több mint 1,5 millió liter dízelt takarított meg az MI megoldás segítségével. [33]

A RailVision a Via Rail Kanadát is korai alkalmazóként számolja. A dízel különösen szennyező üzemanyag, és bár Európában és Ázsiában az elektromosítás előrehaladott a személyszállítási vasúti szolgáltatásokban, Észak-Amerika legtöbb hosszú távú vonata még mindig dízelt használ. Egyedül az MI kínálhat egy viszonylag megfizethető alternatívát a vasúti közlekedés szénlábnyomának csökkentésére. A Via Rail 2021 óta teszteli a RailVision MI megoldását. Egy szimulációs kísérlet során a mozdonyvezetők 15 százalékkal kevesebb dízelt használtak az MI által generált útmutatások követése során, mint anélkül. Azóta a technológiát az Ottawa és Toronto között közlekedő utasvonatokon is tesztelték, eddig pozitív tapasztalatokkal.

A RailVision 2019-ben alakult, és tavaly 4 millió dollárt gyűjtött be tőkebevonási körben, többek között a Trucks Venture Capital és a Blackhorn Ventures befektetőitől. Mivel az üzemanyag a vasúti társaságok második legnagyobb üzemeltetési költsége a munkaerő költségei után, a startup megoldása nagy érdeklődést vált ki. A RailVision díjat számít fel a vasúttársaságoknak az MI tanácsadásáért. Ha a Via Rail összes vonatán alkalmaznák az MI megoldást, az előrejelzett 15 százalékos üzemanyag-megtakarítás évente több mint 20 000 tonna szén-dioxid-kibocsátás csökkenéséhez vezethetne, ami megközelítőleg 4 000 autó útról való eltávolításnak felel meg évente. [33]

Fontos megjegyezni, hogy az üzemanyag-megtakarítás csak akkor valósul meg, ha az emberek megfogadják az MI tanácsát. A biztonsági előírások miatt a mozdonyvezetők nem nézhetik meg az alkalmazást vagy hallgathatják meg az audio figyelmeztetéseket, amíg a vonat mozgásban van, ezért felkérték őket, hogy az utasításokat indulás előtt tanulják meg. A fenntarthatóbb vasúti közlekedés eléréséhez azonban elengedhetetlen, hogy a vasúti közlekedés végül elmozduljon a fosszilis üzemanyagoktól

5.1.2 Az energiafelhasználás optimalizálása az MI által generált adatok alapján

Az energiafelhasználás optimalizálása a vasúti közlekedésben az MI által generált adatok segítségével többféle módon valósulhat meg. A ScienceDirect által közzétett tanulmányok szerint az MI segítségével megvalósítható a valós idejű vasúti forgalomkezelési probléma (rtRTMP) és ennek egyik részproblémája, a valós idejű Energiafogyasztás Minimalizálási Probléma (rtECMP) megoldása. Ezáltal csökkenthetők a késések és optimalizálható a vonatok újra ütemezése és újra útvonalazása. [34]

Továbbá, a vonatok fedélzeti sebességoptimalizálása az energiafelhasználás csökkentése érdekében szintén megvalósítható az MI által generált adatok alapján. Ez magában foglalja a felesleges sebességváltoztatások csökkentését és a menetidő maximalizálását, anélkül, hogy negatív hatással lenne az érkezési időkre és az utasok elégedettségére.

A Boston Consulting Group (BCG) szerint a vasúti iparág a hatékonyabb energiafelhasználás érdekében számos módszert alkalmazhat, mint például a mozdonyvezetők viselkedésének optimalizálása, az operatív szoftverek használata, az aerodinamikai fejlesztések, az új anyagok alkalmazása, a vonat-mechatronika és az ancilláris rendszerek. Ezek a módszerek jelentősen növelhetik az energiahatékonyságot és csökkenthetik a költségeket. Például a Wabtec Trip Optimizer, egy intelligens rendszer, amely minimalizálja az üzemanyag-fogyasztást az utazás során a legjobb sebesség, gázadás és fékezés kiszámításával, egy dízelmozdony éves üzemanyag-fogyasztását akár 32 000 gallonnal, a szén-dioxid-kibocsátást több mint 365 tonnával, és a nitrogén-kibocsátást 3,7 tonnával csökkentheti.

Ezek az adatok és kutatások arra utalnak, hogy az MI segítségével történő energiafelhasználás optimalizálása a vasúti közlekedésben jelentős előrelépést jelenthet az energiahatékonyság növelésében, valamint a költségek és környezeti hatások csökkentésében. (9.ábra) Az MI által generált adatok felhasználása lehetővé teszi a vasúti járművek üzemeltetésének és karbantartásának hatékonyabb kezelését, miközben javítja az energiafelhasználás hatékonyságát és csökkenti a környezetre gyakorolt hatásokat.

5.2.    Intelligens energiagazdálkodás és környezeti monitoring

Az intelligens energiagazdálkodás és a környezeti monitoring kulcsfontosságú területek a fenntartható fejlődés és a környezettudatos működés szempontjából. Ezek a területek a modern technológiák és az adatelemzés felhasználásával törekednek a hatékonyabb energiafelhasználásra és a környezeti hatások csökkentésére.

Intelligens energiagazdálkodás: az intelligens energiagazdálkodás az energiafelhasználás optimalizálását jelenti az MI, az IoT (dolgok internete), és az adatelemzési technológiák segítségével. Célja az energiafogyasztás csökkentése, a hatékonyság növelése, és az energiaköltségek minimalizálása. Az okos mérési rendszerek, az automatizált vezérlési rendszerek, és az energiafelhasználási minták elemzése révén képes azonnali visszajelzést nyújtani és optimalizálni az energiafogyasztást.

Jelentős szerepet játszik az épületautomatizálásban, az ipari folyamatokban és a városi infrastruktúrában.

Környezeti monitoring: a környezeti monitoring a környezeti állapotok folyamatos  megfigyelését jelenti, amely magában foglalja a levegőminőséget, a vízminőséget, a zajszintet és más környezeti tényezőket. Az MI, az IoT szenzorok, és a távérzékelési technológiák lehetővé teszik a pontos és valós idejű adatgyűjtést.

Ez a megközelítés segít azonosítani a környezeti problémákat, előre jelezni a jövőbeni kihívásokat, és hatékony környezetvédelmi intézkedéseket eszközölni.

A környezeti monitoring alkalmazása különösen fontos az urbanizált területeken, ahol a környezeti nyomás magas.

Az intelligens energiagazdálkodás és a környezeti monitoring integrációjával javítható a hatékonyság, csökkenthetők az energia- és környezeti költségek, valamint elősegíthető a fenntartható fejlődés. Ezek a megoldások kulcsfontosságúak a zöld infrastruktúra és az okos városok fejlődéséhez.

5.2.1 Az MI szerepe az intelligens energiagazdálkodásban a fenntartható közlekedés elérése érdekében

Az MI kulcsfontosságú szerepet játszik az intelligens energiagazdálkodás terén, hogy elérjük a fenntartható közlekedést. Az MI technológiák lehetővé teszik az adatok alapján történő energiafelhasználás optimalizálását, figyelembe véve a közlekedési körülményeket, útvonalakat és járműtípusokat. Az intelligens energiagazdálkodás révén csökkenthetőek az energiafogyasztás és a károsanyag-kibocsátás, így hozzájárulva a fenntarthatóbb közlekedési rendszer kialakításához. Az MI segítséget nyújt az energiahatékonyság növelésében, a terhelésirányításban és az erőforrások optimalizálásában, ami gazdaságosabb és környezetbarátabb közlekedést eredményez. Az MI által generált adatok és döntéstámogató rendszerek révén a vasúti szektor képes hatékonyabban működni és csökkenteni az ökológiai lábnyomát. (10.ábra)

10. ábra
    Az MI és a társadalom kölcsönhatása

A Nature Communications által közzétett tanulmány szerint az MI széles körben hatással van a különböző szektorokra, beleértve a globális termelékenységet, az egyenlőséget és a befogadást, a környezeti kimeneteleket, valamint számos más területet, mind rövid, mind hosszú távon. Az MI segíthet 134 cél elérésében a fenntartható fejlődési célok (SDGs) közül, ugyanakkor akadályozhatja is 59 cél megvalósulását. [35] Az MI technológiai fejlesztésével kapcsolatos kutatási fókuszok gyakran figyelmen kívül hagyják a fenntartható fejlődés fontos aspektusait. Szükség van a megfelelő szabályozói betekintésre és felügyeletre az MI-alapú technológiák fenntartható fejlődést támogató alkalmazásához.

Ezen belül az MI hatása a társadalmi, gazdasági és környezeti fenntartható fejlődés különböző területein érzékelhető. Például az MI segíthet az élelmiszer-, egészségügyi-, víz- és energiaellátás, valamint az alacsony szén-dioxid-kibocsátású rendszerek támogatásában, mint például a környezetbarát gazdaságok és az intelligens városok létrehozásában. (11.ábra) Azonban az MI alkalmazásaihoz szükséges magas energiaigény és a szén-dioxid-lábnyom növekedése aggodalomra ad okot, különösen a kriptovaluták, mint például a Bitcoin, és az információs és kommunikációs technológiák (IKT) terén.

5.2.2 Környezeti adatok és az MI segítsége a zöldebb vasúti közlekedéshez

Az MI és a környezeti adatok kombinációja jelentős előrelépést jelent a zöldebb vasúti közlekedés irányába. (12.ábra) Az MI képes hatékonyan felhasználni és elemezni a környezeti adatokat, mint például a levegőminőséget vagy zajszintet, hogy meghatározza a károsanyag-kibocsátások szintjét. Ez lehetővé teszi a vasúti szektor számára, hogy pontosan azonosítsa és kezelje a környezeti kihívásokat, és olyan stratégiákat dolgozzon ki, amelyek elősegítik a fenntarthatóságot. Az MI a valós idejű környezeti adatok alapján javaslatokat adhat a járművezetőknek az optimális sebesség és útvonal kiválasztására, vagy akár az ütemezés finomhangolására, hogy minimalizálják a környezeti hatásokat. Az MI és a környezeti adatok integrációja tehát hozzájárul a vasúti közlekedés zöldebb és fenntarthatóbb működtetéséhez, valamint a közlekedési ágazat ökológiai lábnyomának csökkentéséhez.

A zöld közlekedés területén a fenntarthatóság aktuális akadályainak azonosítására és leküzdésére irányuló tanulmányokat végeztek. Ezek a tanulmányok olyan stratégiákat foglalnak magukban, mint a szükségtelen utazás elkerülése, a fenntarthatóbb közlekedési módokra való áttérés és a meglévő közlekedési rendszerek fejlesztése. A környezeti fenntarthatóság szempontjából a zöld közlekedési kezdeményezések hatását vizsgálták az energiaátmenetet végző országokban. Ez a kutatás fejlett statisztikai módszereket alkalmaz a zöld közlekedés ökológiai lábnyomokra gyakorolt hatásának megértésére, arra utalva, hogy az innováció és a belföldi befektetés kulcsfontosságú az ökológiai fenntarthatóság elősegítésében.

Az MI fontos szerepet játszik a nagysebességű vasút fejlesztésében, ami hozzájárul az ökológiai fenntarthatósághoz. A nagysebességű vasút számos társadalmi és gazdasági előnnyel jár, többek között rövidebb utazási idővel, a utasok biztonságának és kényelmének javításával, energiamegtakarítással és környezetvédelemmel. Az MI technológiák tovább fokozhatják ezeket az előnyöket, elősegítve az üzemeltetés hatékonyságát és a megújuló energiaforrások és a föld fenntartható használatát.

A vasutak modernizálása a szén-dioxid-lábnyom és a kibocsátások csökkentése érdekében egy másik lényeges szempont. (13.ábra) A közlekedési szektor a globális CO₂-kibocsátások egyik fő forrása, és bár a vasúti közlekedés viszonylag környezetbarátabb, folyamatos erőfeszítésekre van szükség a vasútipar szén-dioxid-lábnyomának és egyéb kibocsátásainak további csökkentése érdekében.

 

A zöldebb vasúti közlekedés elérése egy átfogó megközelítést igényel, amely magában foglalja a technológiai innovációt, a fenntarthatóságra összpontosító stratégiákat és az MI hatékony alkalmazását. Ezeknek a szempontoknak a figyelembevételével a vasútipar jelentős lépéseket tehet az ökológiai fenntarthatóság és a szén-dioxid-kibocsátás csökkentése felé.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6. Logisztika és raktározás

A logisztika és raktározás két szorosan összefüggő terület, amelyek kulcsfontosságúak a vállalatok hatékony működésében. A logisztika magában foglalja az áruk és szolgáltatások tervezését, végrehajtását és irányítását a forrásponttól a fogyasztóig, optimalizálva a hatékonyságot és az ügyfélelégedettséget. Ez magában foglalja az ellátási lánc menedzsmentjét, a készletgazdálkodást, a beszerzést, a szállítást, az elosztást és a visszaküldési folyamatokat.

A raktározás specifikusan a termékek tárolásával foglalkozik, biztosítva, hogy azok biztonságban és jó állapotban maradjanak, amíg a végfelhasználóhoz nem jutnak el. Ez magában foglalja a raktártervezést, a készletkezelést, a termékek rendezését és kezelését, valamint a raktár automatizálását és technológiai fejlesztéseit.

A modern logisztika és raktározás nagymértékben támaszkodik az információs technológiákra, mint például az ERP (vállalatirányítási rendszer) és WMS (raktárkezelő rendszer) rendszerekre a folyamatok hatékonyabbá tételéhez. Az adatok elemzése, az MI és az IoT (Dolgok Internete) alkalmazása lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy javítsák az ellátási lánc láthatóságát, növeljék a rugalmasságot és csökkentsék a költségeket.

A logisztika és raktározás összetett és összefonódó területek, amelyek a hatékony és költséghatékony áruk mozgatását biztosítják az ellátási lánc minden szakaszában. A technológiai fejlődésnek köszönhetően ezek a területek folyamatosan fejlődnek és innovációkon mennek keresztül a vállalatok és a végfelhasználók igényeinek még jobb kiszolgálása érdekében.

6.1.    Automatizált raktárkezelés és készletoptimalizáció

Az automatizált raktárkezelés és készletoptimalizáció fontos szerepet játszik a modern logisztikában, különösen a vasúti ágazatban. A Sziberia Sped által közölt cikk szerint az automatizált raktárrendszerek, mint a robotizált válogatás és az automatizált tároló- és visszakereső rendszerek (AS/RS), jelentősen csökkentik a manuális folyamatokat, növelik a pontosságot és optimalizálják a raktárterület használatát. [36] Ezek a rendszerek a rendelési időket és hibákat csökkentik, a raktárkezelést optimalizálják, és javítják a szállítási időbecsléseket, ami különösen fontos a gyors reagálású vasúti logisztikai rendszerek esetében.

A Rail Cargo Group által közölt információk szerint a vasúti raktárlogisztika egyre inkább integrálja az automatizált megoldásokat, ami lehetővé teszi az áruk gyors és hatékony mozgatását a vasútról a logisztikai terminálokba. [37] Az Európa-szerte több mint 100 000 raklaphellyel rendelkező raktárterületek és a számítógéppel támogatott raktárkezelés biztosítják az áruellenőrzést és a biztonságot.

A NAVIGÁTORVILÁG cikke szerint az e-kereskedelem területén a logisztikai folyamatok automatizálása elengedhetetlen a gyors és hatékony kiszolgálás érdekében. Példaként említik a Webshippy cég tevékenységét, amely az e-kereskedelmi fulfillment folyamatokat digitalizálja, így az online árukészletek kezelése és a megrendelések feldolgozása automatizáltan történik. [38]

A vasúti logisztika kihívásaira reagálva, a vállalatok egyre több robotizált megoldást alkalmaznak az anyagmozgatástól kezdve a zárt rendszerű robotraktárakig. Egyes vállalatok már saját robotintegrátor cégeket alapítottak, hogy választ tudjanak adni a logisztikai iparág kihívásaira, és meg tudják határozni, hogy mikor térül meg a beruházás az automatizált rendszerekre.

A vasúti logisztika és raktárkezelés területén a robotizáció segítségével növelhető a munkafolyamatok hatékonysága és csökkenthetők a humán erőforrások. A robotok segítségével a komissiózási tevékenységek gyorsabban és hibamentesen végezhetők el, ami különösen fontos a gyorsan változó és vegyes termékpalettával rendelkező vállalatok számára.

Összegzésképpen: az automatizált raktárkezelés és készletoptimalizáció a vasúti logisztikában is egyre fontosabb szerepet tölt be, segítve a vállalatokat a gyorsabb, hatékonyabb és költséghatékonyabb működésben, ami növeli a versenyképességet és a vásárlói elégedettséget a globális piacokon.

6.1.1 Az MI alkalmazása az automatizált raktárkezelésben és a készletoptimalizációban

Az MI alkalmazása az automatizált raktárkezelésben és készletoptimalizációban számos előnnyel jár, melyek között szerepel a hatékonyabb működés, a költségcsökkentés, és a munkaerőhiány kezelése, továbbá jelentős előnyöket nyújt az automatizált raktárkezelés és készletoptimalizáció területén. Az MI technológiák lehetővé teszik a raktári folyamatok automatizálását és a fejlett adatelemzést, amelyek együttesen hatékonyabb raktározási rendszerek kialakítását eredményezik.

Az MI segítségével a raktárkezelés folyamatai, mint például az áruk érkezése, tárolása és kiszállítása, könnyedén automatizálhatók. Az MI alapú rendszerek képesek az áruk elhelyezésének optimalizálására a raktérben, így minimalizálva a helypazarlást és maximalizálva a raktárkapacitást. A raktári robotok, automatizált hordozók és szállítóeszközök intelligens irányítása az MI algoritmusokkal hatékonyabban történhet, minimalizálva a hibalehetőségeket és javítva a munkafolyamatok hatékonyságát.

Az MI segítségével a készletoptimalizáció is megvalósítható. Az adatok alapján az MI modellek képesek előrejelzéseket készíteni a kereslet alakulásáról, időben felismerve a termékek iránti igény változását. Ez lehetővé teszi a szükséges készletmennyiség pontosabb meghatározását, elkerülve a túlkészlet vagy a hiány problémáját. Az MI alapú rendszerek a valós idejű adatokra támaszkodnak, amelyek alapján dinamikusan optimalizálják a készleteket, figyelembe véve a keresletet, az értékesítési trendeket és a beszállítási időket.

Az MI alkalmazása az automatizált raktárkezelésben és készletoptimalizációban fokozott hatékonyságot és pontosságot eredményez, ennek következtében csökkenthetők a költségek, minimalizálhatók a hibák, és optimalizálható a megfelelő mennyiségű és típusú termékek elérhetősége.

A Logicort automatizált raktár-informatikai szolgáltatása például lehetővé teszi az áruk és targoncák mozgatásának valós idejű nyomonkövetését, a készletkezelés automatizálását és a raktárkezelés hatékonyságának növelését. A digitális raktározási megoldásai segítségével csökkenthetők az emberi tévedésből eredő adminisztrációs hibák és javítható a raktározás hatékonysága. Emellett a targoncák és egyéb gépek mozgásának követése RTLS (real-time location system) és UWB (Ultra-wideband) rádiós technológiával pontosítható, így a raktári folyamatok mérhetők és optimalizálhatók. [39]

A magyar raktáriparban az automatizálás egyik legnagyobb kihívása a szakképzett munkaerő hiánya. A McKinsey & Company szerint Magyarországon a munkaidő 49%-a automatizálható a meglévő technológiákkal, különösen az ipari szektorban.

A Dematic, egy intralogisztikai iparágban élenjáró vállalat, azt javasolja, hogy az automatizálás folyamatát az adott vállalat speciális igényeihez és kihívásaihoz kell igazítani, és nem szükséges "mindent vagy semmit" alapon bevezetni. Az automatizálás segítségével a manuálisan végzett munka csökkenthető, és a munkavállalókat magasabb hozzáadott értékű feladatokra lehet átcsoportosítani, így növelve a termelékenységet és csökkentve a munkaerőhiányt. [40]

Látható, hogy az MI alkalmazása az automatizált raktárkezelésben és készletoptimalizációban lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hatékonyabban kezeljék a raktári folyamataikat, csökkentsék a költségeket, és kezeljék a szakképzett munkaerő hiányát. Az ilyen rendszerek bevezetése fokozatosan és a vállalat speciális igényeihez igazítva történik, hogy a legnagyobb hatékonyságot és költségmegtakarítást érjék el.

6.1.2 A raktárak hatékonyabb működtetése és az áruk kezelése az MI révén.

Az MI alkalmazása lehetővé teszi a raktárak hatékonyabb működtetését és az áruk rendezettebb kezelését. Az MI technológiák segítségével a raktári folyamatok automatizálhatók és optimalizálhatók, minimalizálva a hibalehetőségeket és ezáltal növelve a termelékenységet. Az MI alapú rendszerek képesek a készletek nyomonkövetésére, a helymeghatározásra és a raktármozgások optimalizálására, elősegítve a gyorsabb árukiszolgálást és a hatékonyabb átfutási időt. Ezáltal javul az ügyfélelégedettség és növekszik a raktári tevékenység hatékonysága.

A raktárak hatékonyabb működtetése és az áruk kezelése az MI segítségével, különösen a vasúti ágazatban, több területet is érint:

Vasúti infrastruktúra kezelése és MI:

Phusakulkajorn és társai (2023) tanulmánya az MI alkalmazását elemzi a vasúti infrastruktúra területén. Az MI segít a vasúti komponensek, mint hidak és alagutak monitorozásában, valamint a vasúti logisztika tervezésében​​. [41]

MI Alkalmazása a vasúti logisztikában:

Ke Cao (2022) kutatása a gépi tanulás alkalmazását mutatja be a vasúti logisztikában. A tanulmány a vasúti forgalom sebességének előrejelzésére használ CNN és GRU mélytanulási modelleket, ami segít az útvonalak optimalizálásában​​. [42]

MI-ML keretrendszer a vasúti karbantartásban:

Egy TCS.com cikk szerint egy MI-ML keretrendszer segíthet a vasúti karbantartási tevékenységek hatékonyabb tervezésében. Ez a keretrendszer az üzemeltetési költségeket és a karbantartási időablakokat optimalizálja, javítva ezzel a vasúti infrastruktúra hatékonyságát és megbízhatóságát​​.

A vasúti fogadóállomás a nagy rakományállomás kiterjesztése, amely elsősorban áruszállítással foglalkozó logisztikai szolgáltató központ, és az áruk fogadásának és kiszállításának terminálja. Ha nincs átvételi pont, a megrendelőnek egyedül kell az árut a vasúti teherpályaudvarra eljuttatnia az ábrán látható módon . [43] (14.ábra)

Ebben az esetben az elosztási útvonal túl hosszú és jobban keresztezett, ami alacsony hatékonysághoz, ezáltal pedig kisebb haszonhoz vezet, valamint nagyszámú erőforrást emészt fel az ilyen szállítási folyamat. Ha azonban a kiszállítási pontot kijelölik, és az egységes elosztást a kiszállítási pont végzi, akkor a fenti hátrányok nagymértékben csökkenthetők, a városi logisztika és szállítás hatékonysága javítható, ez az alábbi ábrán látható. (15.ábra)

Ezek a tanulmányok és cikkek rámutatnak, hogy a MI és a gépi tanulás alkalmazása a vasúti ágazatban javíthatja a raktározási és áruk kezelési folyamatokat, növelve ezzel a hatékonyságot, egyúttal csökkentve a költségeket.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7. Intelligens jegyértékesítés és bevételkezelés

Az "intelligens jegyértékesítés és bevételkezelés" koncepciója a modern technológia és adatelemzés alkalmazását jelenti a jegyértékesítés és a bevételkezelés folyamatában. Ez magában foglalhatja az alábbi elemeket:

Dinamikus árazás:

az árakat a kereslet, az időjárás, az esemény típusa és más tényezők alapján valós időben módosítják, hogy maximalizálják a bevételeket és kihasználják a piaci lehetőségeket.

Adatelemzés és prognosztizálás:

az adatelemzés segít megérteni a vásárlói viselkedést, előrejelzéseket készíteni a keresletről, és optimalizálni a készletgazdálkodást és az árazást.

Személyre szabott marketing:

a vásárlói adatok elemzése révén a marketing kampányokat a célközönség specifikus igényeihez és viselkedéséhez igazítják, ezzel növelve a konverziós rátákat és a vásárlói elkötelezettséget.

Mobil és online jegyértékesítés:

a digitális jegyértékesítési platformok lehetővé teszik a vásárlók számára, hogy kényelmesen vásároljanak jegyeket, valamint azonnali hozzáférést biztosítanak az eseményekhez és promóciókhoz.

Blokk-lánc és biztonság:

a blokk-lánc technológia alkalmazása javíthatja a jegyek hitelességét, csökkentheti a hamisítást és a jegyek újraértékesítésével kapcsolatos csalásokat.

Interaktív ügyfélszolgálat:

az MI-alapú chatbotok és a virtuális ügyfélszolgálati asszisztensek segíthetnek a vásárlóknak a jegyvásárlási folyamat során, javítva ezzel az ügyfélélményt.

Összekapcsolt rendszerek:

az intelligens jegyértékesítési rendszerek összekapcsolódhatnak más rendszerekkel, mint például a rendezvényhelyszín irányítási rendszere vagy a közlekedési rendszerek, hogy egy teljes körű élményt nyújtsanak.

Az intelligens jegyértékesítés és bevételkezelés a technológiai innovációk és az adatelemzés ötvözését jelenti a hatékonyabb, nyereségesebb, és felhasználóbarát jegyértékesítési és bevételkezelési stratégiák megvalósítása érdekében.

 

 

7.1.    Jegyárazás és utazási tervek optimalizálása

A jegyárazás és az utazási tervek optimalizálása egy komplex folyamat, amely több lépésből áll. A cél az, hogy a vállalatok maximalizálják a bevételeiket, miközben a fogyasztók számára kedvező ár-érték arányú utazási lehetőségeket biztosítanak. Bemutatok néhány lépést és stratégiát, amelyek segíthetnek ebben:

Adatgyűjtés és elemzés

Piaci adatok: gyűjtsünk adatokat a keresletről, az árakról, az utazási szokásokról és a versenytársakról.

Vásárlói adatok: elemezzük a vásárlói viselkedést, preferenciákat és vásárlási mintákat.

Dinamikus árazási modellek

Kereslet alapú árazás: az árakat a kereslet változásaihoz igazítjuk, például magasabb árakat szabunk ki csúcsidőszakokban.

Esemény alapú árazás: Speciális események (pl. ünnepek, sportesemények) idejére módosítjuk az árakat a keresletnek megfelelően.

Utazási csomagok és promóciók

Csomagajánlatok: kínáljunk utazási csomagokat, amelyek szállást, közlekedést és egyéb szolgáltatásokat tartalmaznak.

Korai foglalási kedvezmények: ösztönözzük az előzetes foglalásokat kedvezményes árakkal.

Technológiai integráció

Online foglalási rendszerek: használjunk könnyen kezelhető online foglalási platformokat.

Mobilalkalmazások: mobilalkalmazások segítségével kínáljunk kényelmes foglalási és fizetési lehetőségeket.

Rugalmas utazási opciók

Változtatható jegyek: kínáljunk rugalmas jegyopciókat, amelyek lehetővé teszik az utasok számára, hogy módosítsák vagy lemondják utazásaikat.

Ügyfélelégedettség és visszajelzések

Vásárlói visszajelzések: gyűjtsünk visszajelzéseket az utasoktól a szolgáltatások javítása érdekében.

Hűségprogramok: hűségprogramokkal ösztönözzük az ismételt vásárlásokat és az ajánlásokat.

 

Környezettudatos megközelítések

Zöld utazási opciók: kínáljunk környezetbarát utazási lehetőségeket és ösztönözzük a fenntartható utazást.

Folyamatos felülvizsgálat és javítás

Piackutatás: rendszeresen végezzünk piackutatást a trendek és a fogyasztói igények nyomon követéséhez.

Stratégiai felülvizsgálat: folyamatosan értékeljük felül az árazási stratégiákat és az utazási csomagokat a piaci változásokhoz való alkalmazkodás érdekében. Ez a megközelítés lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy optimalizálják a jegyárakat és az utazási terveket, miközben a fogyasztók számára vonzó és értékteremtő lehetőségeket kínálnak.

7.1.1 Az MI alkalmazása a jegyárak és utazási tervek optimalizálásában

Az MI alkalmazása komoly előnyöket kínál a jegyárak és utazási tervek optimalizálásában. Az intelligens jegyértékesítés és bevételkezelés révén az MI képes analizálni a piaci keresletet, az utazási trendeket és az időjárási adatokat, hogy dinamikusan módosítsa a jegyárakat és optimális utazási terveket készítsen. Az adatalapú elemzések alapján az MI modellek képesek pontosan meghatározni a jegyárakat, figyelembe véve a kereslet és a kínálat egyensúlyát. Emellett az MI képes optimalizálni az útvonalakat és a menetrendeket a hatékonyabb kihasználtság és a jobb utasélmény érdekében. Az MI által vezérelt jegyértékesítés és bevételkezelés hozzájárul a gazdaságosabb és optimalizáltabb utazási megoldásokhoz, amelyek egyszerre növelik a bevételeket és a vevői elégedettséget.

Az MI alkalmazása a vasúti jegyárazás és az utazási tervek optimalizálásában a vasúti szektorban is egyre gyakoribbá válik. A következőkben bemutatom a témában talált releváns információkat:

Dinamikus árazás és jegykiadás: egy tanulmány szerint a nagysebességű vasúti rendszerek esetében a dinamikus árazás és a jegykiadás együttes optimalizálása jelentős bevételnövekedést eredményezhet. Az optimalizáláshoz használt modell figyelembe veszi az igény változását és az üzemeltetők kockázati preferenciáit. Egy esettanulmányban a dinamikus árazás és jegykiadás együttes optimalizálása 11.84%-13.40%-kal növelte a bevételt a fix jegyáras rendszerhez képest. Az optimalizációs modell alkalmazásának eredménye egy 12.05%-os bevételnövekedés volt a fix jegyáras rendszerhez képest. [44]

MI alkalmazása az Indian Railways-nál: az Indian Railways az MI-t és az IoT-t használja a működésének optimalizálására. [45] Bár ez nem közvetlenül a jegyárazással kapcsolatos, de MI algoritmusokat alkalmaznak a feladatok optimalizálására és az operatív folyamatok összehangolására. A rendszer valós idejű adatgyűjtést és nagy adatelemzést használ, ami javítja a szolgáltatások minőségét és a válaszidőt.

Ezek az esettanulmányok és példák rávilágítanak arra, hogy az MI és a kapcsolódó technológiák jelentős hatással lehetnek a vasúti szektor jegyárazási és utazási tervek optimalizálási folyamataira. Az MI segíthet a vasúti társaságoknak a bevételnövekedésben, az üzemeltetési hatékonyság javításában és a vásárlói élmény növelésében.

7.1.2 Az adatok alapján történő dinamikus jegyárazás és a bevétel maximalizálása az MI alkalmazásával

Az adatokon alapuló dinamikus jegyárazás és a bevétel maximalizálása az MI alkalmazásával a vasúti és más utazási iparágakban egyre gyakoribbá válik. Az MI technológiák lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy hatékonyabban kezeljék az árazást és növeljék bevételeiket. Itt van néhány kulcsfontosságú elem, amelyek az ilyen rendszerek kialakításánál és működtetésénél szerepet játszanak:

Adatgyűjtés és elemzés

Vásárlói adatok: összegyűjtik és elemzik a vásárlói viselkedést, az utazási mintákat, az árérzékenységet, és a keresleti trendeket.

Piaci adatok: elemzik a piaci viszonyokat, beleértve a versenytársak árait és azok változásait, az időjárási hatásokat és az eseményeket.

Dinamikus árazási modellek

Kereslet alapú árazás: az árakat a kereslet változásaihoz igazítják, például magasabb árakat szabnak ki csúcsidőszakokban és alacsonyabb árakat az alacsonyabb keresletű időszakokban.

Esemény alapú árazás: különleges események, mint például ünnepek vagy nagy rendezvények idején módosítják az árakat a megnövekedett keresletnek megfelelően.

MI és nachine learning alkalmazása

Árazási modellek: az MI és a gépi tanulás segítségével kifejlesztett modellek segítenek az árak optimalizálásában, a kereslet előrejelzésében és a bevétel maximalizálásában.

Személyre szabott ajánlatok: az MI segíthet a személyre szabott árazási ajánlatok létrehozásában, amelyek figyelembe veszik az egyedi utazói preferenciákat és viselkedést.

 

Automatizálás és real-time döntéshozatal

Automatizált döntéshozatal: az MI lehetővé teszi, hogy a rendszer valós időben reagáljon a kereslet változásaira, automatikusan módosítva az árakat.

Folyamatos tanulás és adaptáció: az MI modellek folyamatosan tanulnak az új adatokból, így a rendszer fokozatosan javul az idő múlásával.

Integráció és skálázhatóság

Rendszerintegráció: az MI rendszert integrálni kell a meglévő jegyértékesítési és ügyfélszolgálati platformokkal.

Skálázhatóság: az MI megoldásoknak képesnek kell lenniük a növekvő adatmennyiségek és a bonyolultabb keresleti minták kezelésére.

Kockázatkezelés és megfelelés

Kockázatkezelés: az MI segíthet az árazási stratégiák kockázatainak felmérésében és kezelésében.

Jogi és etikai megfelelés: figyelemmel kell lenni a jogi és etikai megfelelésre, különösen az árazás terén.

Visszajelzések és folyamatos fejlesztés

Vásárlói visszajelzések: a vásárlói visszajelzések fontosak a rendszer további finomhangolásához.

Folyamatos fejlesztés: az MI rendszereknek folyamatosan fejlődniük kell a piaci változásokra és a vásárlói igényekre reagálva.

Az adatokon alapuló dinamikus jegyárazás és a bevétel maximalizálása az MI segítségével lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy rugalmasan és hatékonyan alkalmazkodjanak a változó piaci körülményekhez, növeljék bevételeiket és javítsák a vásárlói élményt.

A magyar vasúti rendszerrel kapcsolatos források elsősorban az infrastruktúrára, a fejlesztési projektekre, és az utasinformációs rendszerekre fókuszálnak, nem pedig a jegyárazás MI-alapú optimalizálására. Az MI alkalmazása a vasúti jegyárazásban rendkívül összetett téma, és a MÁV jelenlegi online jegyértékesítési rendszere nem tűnik úgy, hogy közvetlenül integrálná az MI technológiát az árazási döntésekben. A fellelhető információk alapján a MÁV online jegyértékesítő alkalmazása népszerű és széles körben használt, ami magában foglalja az érintésmentes vásárlást és az online csatornákon keresztüli jegyvásárlást. Az alkalmazás 10% kedvezményt kínál e-vonatjegyekre, és tartalmazza az Okosjegy-ajánlatokat is, de ezek a jegyárazási mechanizmusok nem MI alapúak.

 

8. Összegzés és jövőbeli kilátások

Az MI és a vasúti közlekedés kapcsolatának összegzésekor kiemelhetőek a következő előnyök és kihívások:

Előnyök

Automatizálás és hatékonyság: az MI-alapú rendszerek képesek automatizálni a vasúti műveleteket, például a vonatok irányítását és a menetrendek optimalizálását. Ez javíthatja a pontosságot és csökkentheti az emberi hibák esélyét.

Karbantartás és biztonság: az MI segíthet a vasúti infrastruktúra, például sínek és járművek állapotának folyamatos monitorozásában, előrejelzve a karbantartást és növelve a biztonságot.

Utazási élmény: az MI javíthatja az utasok utazási élményét, például személyre szabott utazási információkkal, automatizált jegyrendszerekkel és jobb ügyfélszolgálattal.

Környezeti hatás: az MI segíthet a vasúti közlekedés környezeti hatásának csökkentésében az üzemanyag-fogyasztás optimalizálásával és a hatékonyabb menetrendekkel.

Kihívások

Adatbiztonság és adatvédelem: az MI rendszerek nagy mennyiségű adatot gyűjtenek és dolgoznak fel, ami adatvédelmi és biztonsági aggályokat vet fel.

Költségek: az MI technológia bevezetése magas kezdeti költségekkel járhat, és komplex integrációt igényelhet a meglévő infrastruktúrába.

Munkaerőpiaci hatások: az automatizáció munkahelyek megszűnéséhez vezethet, ami szociális és gazdasági hatásokkal járhat.

Technológiai megbízhatóság: az MI rendszerek hibái vagy meghibásodásai súlyos következményekkel járhatnak a vasúti közlekedés biztonságára nézve.

Jövőbeli Kilátások

Folyamatos fejlesztések: az MI technológia gyors fejlődése további innovációkat és fejlesztéseket hozhat a vasúti közlekedésben.

Integráció más közlekedési módokkal: az MI lehetővé teszi a vasúti közlekedés integrációját más közlekedési rendszerekkel, így növelve a hatékonyságot és az elérhetőséget.

Fenntarthatóság: az MI hozzájárulhat a vasúti közlekedés fenntarthatóságának növeléséhez, segítve a környezetvédelmi célok elérését.

Az MI és a vasúti közlekedés kapcsolatának folyamatos fejlődése ígéretes lehetőségeket kínál, de ezek megvalósítása során fontos figyelemmel kísérni a kihívásokat és megfelelően kezelni azokat.

8.1 Az MI és a vasúti közlekedés kapcsolatának előnyei és kihívásai

Az MI előnyei a vasúti közlekedésben magukban foglalják a hatékonyabb működést, az energiahatékonyság növelését és a fenntarthatóságot. Az MI segít az üzemanyag-hatékonyság javításában, optimalizálja a raktárkezelést, a készletoptimalizációt, ezzel is csökkentve a költségeket, és növelve a hatékonyságot. Az intelligens jegyértékesítés és bevételkezelés révén az MI dinamikus jegyárakat és utazási terveket képes kialakítani.

A kihívások között szerepel az új technológiák integrálása, az adatvédelem és biztonság, valamint a munkaerőpiaci változások kezelése. Az MI alkalmazása idő- és erőforrásigényes lehet, megfelelő adatvédelmi intézkedések szükségesek, és a munkaerőpiaci hatásokra odafigyelés szükséges.

8.2 Az intelligens vasútrendszer jövőbeli fejlődési kilátásai az MI további fejlődésével, és a társadalmi igényekkel összhangban

A jövőbeli intelligens vasútrendszer kulcsfontosságú eleme az adatgyűjtés és -elemzés, valamint az adatvezérelt döntéshozatal fejlődése. Ezek a technológiák lehetővé teszik a vasúti ágazat számára, hogy gyorsan és hatékonyan reagáljon a változó utasigényekre és a különböző műszaki, gazdasági vagy társadalmi kihívásokra. Az adatgyűjtésben kulcsfontosságúak a járművek, infrastruktúra, és utasforgalom kapcsán gyűjtött információk, amelyeket különféle szenzorok, kamerák és online rendszerek segítségével rögzítenek.

Az összegyűjtött adatok elemzése révén az MI algoritmusok képesek felismerni a mintázatokat, trendeket és potenciális problémákat. Ezáltal a vasúti vállalatok előre láthatják a szükséges karbantartási munkálatokat, optimalizálhatják a menetrendeket, és javíthatják az üzemanyag-hatékonyságot. Emellett az adatok segítségével pontosabb utasinformációt nyújthatnak, és rugalmasabban alkalmazkodhatnak a változó utazói igényekhez, mint például az utazási csúcsidők kezelése vagy a különböző útvonalakon történő utasforgalom optimalizálása.

Az adatvezérelt döntéshozatal további előnye, hogy segít a vasúti társaságoknak a kapacitásuk hatékonyabb kihasználásában, ami nemcsak gazdasági előnyökkel jár, hanem a környezeti terhelés csökkentéséhez is hozzájárul. Az adatok alapján a vállalatok jobban előrejelezhetik és kezelhetik a keresletet, optimalizálhatják az erőforrás-kihasználást, és csökkenthetik a szükségtelen energiafelhasználást.

Ez fejlett adatkezelési képesség hozzájárul egy hatékony, fenntartható és az utasok szükségleteire szabott vasúti közlekedési ökoszisztéma kialakításához. Ezáltal a jövőbeli intelligens vasútrendszerek nem csak gyorsabb és megbízhatóbb közlekedést biztosítanak, hanem a felhasználói élményt is javítják, miközben támogatják a környezettudatos közlekedést és a gazdasági hatékonyságot.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9     Zárás

9.1  Összefoglalás a kutatás fő eredményeiről és megállapításairól

Az elemzés fő eredményei szerint az MI előnyei a vasúti közlekedésben az automatizáció, a hatékonyság növelése, a karbantartás és a biztonság javítása, valamint a környezeti hatások csökkentése. Az MI kihívásai közé tartozik a magas kezdeti költségek, adatbiztonsági és adatvédelmi kérdések, valamint az emberi munkahelyek megszűnéséből adódó szociális és gazdasági kihívások.

9.1.1     Az MI alkalmazásának pozitív hatása a vasúti közlekedésre és a jövőbeli lehetőségek

Az MI alkalmazása a vasúti közlekedésben pozitív hatásokkal jár, úgy mint az automatizálás, a karbantartás, a biztonság és az utazási élmény javítása. A jövőbeni lehetőségek közé tartozik az integráció más közlekedési módokkal, a fenntarthatóság növelése és az innovációk elősegítése.

9.1.2 Tanulságok és további kutatások ajánlása az MI és a vasúti szektor kapcsolatában

Az MI és a vasúti szektor kapcsolatának elemzése alapján számos tanulságot lehet levonni, valamint további kutatási irányokat lehet ajánlani:

Tanulságok:

Az MI alkalmazása számos pozitív hatást gyakorolhat a vasúti közlekedésre, mint például az automatizálás, a hatékonyság növelése, a biztonság fokozása és a környezeti hatások csökkentése. Ezek az előnyök fontosak a vasúti szektor fenntartható fejlesztésében és versenyképességében.

Az adatkezelés kulcsfontosságú: az MI rendszerek működéséhez nagy mennyiségű adat szükséges. Fontos biztosítani az adatok minőségét, védelmét és biztonságos tárolását az adatkezelési folyamatok optimalizálása érdekében.

A szabályozás és a szabványok fontosak: az MI alkalmazása a vasúti közlekedésben új kihívásokat vet fel a szabályozás és a szabványok terén. Fontos kialakítani a megfelelő keretrendszereket és irányelveket az MI alkalmazásának biztonságosságának és hatékonyságának biztosításához.

Ajánlott további kutatási irányok:

Adatbiztonság és adatvédelem: szükség van további kutatásra az adatbiztonság és adatvédelem terén az MI alkalmazásakor a vasúti közlekedésben. Hogyan lehet maximalizálni az adatok védelmét és minimalizálni a kockázatokat?

Munkaerőpiaci hatások: kutatásokra van szükség a munkaerőpiaci hatások vizsgálatában, különös tekintettel az automatizációra és az MI alkalmazására ebben a szektorban. Hogyan lehet kezelni a munkahelyek megszűnését és a társadalmi-gazdasági hatásokat?

Technológiai megbízhatóság: fontos kutatási terület lehet az MI rendszerek technológiai megbízhatóságának növelése és a hibák kezelése. Hogyan lehet minimalizálni az esetleges hibák vagy meghibásodások következményeit?

Integráció más közlekedési módokkal: további kutatásokra van szükség az MI alkalmazásában a vasúti közlekedés integrációjában más közlekedési módokkal, például a közúti közlekedéssel vagy a légi közlekedéssel. Hogyan lehet optimalizálni a multimodális közlekedést az utasok számára?

Ügyfélélmény javítása: kutatásokra van szükség az MI alkalmazásában az utasok utazási élményének javítása terén. Hogyan lehet személyre szabottabb és kényelmesebb utazási élményeket nyújtani az utasoknak?

Ezek a további kutatási irányok segíthetnek még inkább kibővíteni az MI és a vasúti szektor kapcsolatát, és hozzájárulhatnak a vasúti közlekedés hatékonyságának és fenntarthatóságának javításához.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10.      Ábrajegyzék

1. ábra Vasúti kanyarodó pályaszegmens MLS LiDAR pontfelhője. 11
2. ábra Felsővezeték kígyózás ellenőrzés. 12
3. ábra Pályakanyarulat felismerés LiDAR alapokon. 12
4. ábra A vizuális ellenőrző rendszer hardver összetétele. 14
5. ábra A pályaellenőrző rendszer felépítése. 14
6. ábra NVIDIA Jetson series – from Jetson Nano to Jetson AGX Xavier 17
7. ábra Különféle alrendszerek intelligens közlekedési rendszerek fejlesztésére (Forrás: Agarwal et al., 2015) 21
8. ábra CPSS-alapú közlekedési rendszer 22
9. ábra A hálózat villamosításának bővítése. 31
10. ábra A mesterséges intelligencia és a társadalom kölcsönhatása. 33
11. ábra Az MI pozitív és negatív hatásának összefoglalása a különböző fenntartható fejlesztési célokra. 34
12. ábra Figyelemfelkeltő ábra a káros hatások csökkentése érdekében. 34
13. ábra Zöld átállás folyamata. 35
14. 14. ábra A vasúti fogadóállomás a nagy rakományállomás kiterjesztése. 40
15. 15. ábra A városi logisztika és szállítás hatékonysága változtatás után. 41

 

 

 

 

 

 

 

11. Felhasznált irodalom

• k. 2023.

https://www.japantimes.co.jp/news/2023/07/02/national/japan-trains-cars-carbon-emissions/

(letöltés dátuma 2023.11.01)

• k. 2014.

https://www.globalrailwayreview.com/news/22079/new-cer-study-economic-footprint-railway-transport-europe/

(letöltés dátuma 2023.11.01)

• Das, Sejuti 2020.

https://analyticsindiamag.com/how-indian-railways-uses-ai-a-comprehensive-case-study/ (letöltés dátuma 2023.11.02)

• Carlos, Martinez (2014)

https://cordis.europa.eu/project/id/314031/reporting/es

(letöltés dátuma 2023.11.02)

• MÁV Zrt Kommunikációs Igazgatóság (2021)

https://www.mavcsoport.hu/mav-start/kozel-ezer-testkamera-beszerzeset-tervezi-vasuttarsasag (letöltés dátuma 2023.11.02)

• k (2020)

https://iotzona.hu/biztonsag/bevaltak-a-vasuti-testkamerak

(letöltés dátuma 2023.11.02)

• Cserép, Máté; Hudoba, Péter; Vincellér, Zoltán (2020)

https://gis.inf.elte.hu/projects/vasuti-infrastruktura-szegmentalasa/

(letöltés dátuma 2023.11.02)

• Hadj-Mabrouk, Habib (2020)

https://www.aimspress.com/article/doi/10.3934/ElectrEng.2020.1.19

(letöltés dátuma 2023.11.03)

• Kovácsházi, Tamás (2021)

https://www.mit.bme.hu/oktatas/temakiirasok/2021/vasuti-diagnosztikai-adatok-analizise-evopro-innovation

(letöltés dátuma 2023.11.03)

• Liu, Scarlett (2019) Transportation Safety and Environmenthttps://academic.oup.com/tse/article/1/3/185/5714252

(letöltés dátuma 2023.11.03)

• k. (2021)

https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/

(letöltés dátuma 2023.11.04)

• Davis, Anthony (é.n.)

https://highways.today/2022/03/23/syslogic-rugged-nvidia-jetson/

(letöltés dátuma 2023.11.04)

• k. (2016)

https://road-safety.transport.ec.europa.eu/system/files/2021-07/ersosynthesis2016-adas15_en.pdf

(letöltés dátuma 2023.11.04)

• Park, Ji Eun (2021)

https://www.hindawi.com/journals/jat/2021/8404951/

(letöltés dátuma 2023.11.04)

• Park, Ji Eun (2021)

https://downloads.hindawi.com/journals/jat/2021/8404951.pdf

(letöltés dátuma 2023.11.04)

• Yu, Quan (2023)

https://www.mdpi.com/2076-3417/13/8/5073

(letöltés dátuma 2023.11.04)

• Shannon-Spicer, Rebecca (2021)

https://www.researchgate.net/publication/351644237_Effectiveness_of_Advanced_Driver_Assistance_Systems_in_Preventing_System-Relevant_Crashes

(letöltés dátuma 2023.11.05)

• Cicchino, Jessica B. (2018)

https://www.researchgate.net/publication/325255506_Effects_of_lane_departure_warning_on_police-reported_crash_rates

(letöltés dátuma 2023.11.06)

• Kunz, Eric (2022)

https://finance.yahoo.com/news/insights-68-8-bn-intelligent-113300411.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS8&guce_referrer_sig=AQAAAFjgBp5xkGru6jL9p4rIElQc9DmRCkVv9oJAEfqvUwDBwn1yagFUGoZw9ExY6lVxcHExXUoIpYZXmIgGIdTWF0toG-vUSs58895upwsjENHqsAeEtvaNcDhRmyFUHmVwOuT6IZhCDqs8_1vH5o7XWoqWhQkraCY2K5kQord-lEh4

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• Wang, Chao; Li, Xi; Zhou, Xuehai (2015)

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1568494615003531

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• k., é.n.

https://www.airport-technology.com/news/athens-airport-collaborates-pathosai/

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• k. (2022)

https://iho.hu/index.php/hirek/a-vasut-versenykepessegere-is-nagy-hatassal-van-az-utastajekoztatas-minosege-megujul-a-mav-statikus-utastajekoztatasi-infrastrukturaja

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• k. (2020)

https://iho.hu/hirek/utastajekoztatasi-rendszert-alakitanak-ki-salgotarjanban-200617

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• Zoltán, Schváb (2022)

https://www.autoszektor.hu/hu/content/az-intelligens-mobilitas-jovokepe-magyarorszagon

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• Bhalodia, Vikrant (2023)

https://readwrite.com/empathy-in-ai-the-future-of-customer-service/#:~:text=%23%23%23%20AI,8%20billion%20annually%20by%202022

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• k. (2023)

https://carey.jhu.edu/articles/hurdles-ai-chatbots-customer-service

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• Liu,Rongfang (Rachel),  Golovitcher , Iakov (2003)

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0965856403000752#:~:text=1,prices%20and%20environmental%20concerns

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• k. (2014)

https://www.volpe.dot.gov/news/new-report-best-practices-and-strategies-improving-rail-energy-efficiency#:~:text=In%20support%20of%20the%20Federal,performance%20and%20attaining%20e

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• Zarifyan, Alexander (2019)

https://ieeexplore.ieee.org/document/8664283

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• Zhaoxiang Tan; Shaofeng Lu; Fei Xue; Kai Bao (2017)

https://ieeexplore.ieee.org/document/8317807

(letöltés dátuma 2023.11.07)

• Aksu, Eren; Kaplan, Mahmut (2022)

https://www.researchgate.net/publication/362269015_Enhancing_Energy_Efficiency_in_Rail_System_Vehicles#:~:text=The%20simulations%20are%20used%20to,to%20improve%20the%20system

(letöltés dátuma 2023.11.08)

• Liu, CoCo (2023)

https://www.railvision.ca/en/article/canada-ai-startup

(letöltés dátuma 2023.11.08)

 

 

• Liu, CoCo (2023)

https://financialpost.com/transportation/rail/montreal-ai-startup-railvision-diesel-trains-clean

(letöltés dátuma 2023.11.08)

• Montrone, Teresa; Pellegrini, Paola; Nobili, Paolo (2018)

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1361920917309550

(letöltés dátuma 2023.11.08)

• Vinuesa, Ricardo (2020)

https://www.researchgate.net/figure/Summary-of-positive-and-negative-impact-of-AI-on-the-various-SDGs-Documented-evidence-of_fig1_338554769

(letöltés dátuma 2023.11.08)

• k. (2023)

https://fuvarozas-szallitmanyozas.com/automatizalt-raktarozas-hatasa/

(letöltés dátuma 2023.11.08)

• k., s.i.

https://www.railcargo.com/hu/szolgaltatasaink/kocsirakomany-logisztika/raktarlogisztika#:~:text=A%20rakt%C3%A1rlogisztika%20r%C3%A9sz%C3%A9t%20k%C3%A9pezi%20a,a%20teljes%20fuvaroz%C3%A1si%20l%C3%A1nc%20ment%C3%A9n

(letöltés dátuma 2023.11.08)

• Zsolt, Dékány (2023)

https://www.kozlekedesvilag.hu/cikk/nv/digikonf-5/

(letöltés dátuma 2023.11.09)

• k., s.i.

https://www.logicort.hu/

(letöltés dátuma 2023.11.09)

• Dematic (2022)

https://www.okosipar.hu/raktarautomatizalas-lepesrol-lepesre/

(letöltés dátuma 2023.11.09)

• Phusakulkajorn, Wassamon; Nunez, Alfredo; Wang, Hongrui; Jamshidi, Ali; Zoeteman, Arjen; Ripke, Burchard; Dollevoet, Rolf; De Schutter, Bart, Li, Zili

https://academic.oup.com/iti/article/doi/10.1093/iti/liad016/7264159

(letöltés dátuma 2023.11.09)

• Cao, Ke (2022)

https://www.hindawi.com/journals/mpe/2022/1691215/

(letöltés dátuma 2023.11.10)

• Mcllroa, Stewart; Chabbra, Sumit; Shah, Romil (s.i.)

https://www.tcs.com/what-we-do/industries/travel-and-logistics/white-paper/ai-ml-framework-improves-efficiency-of-railway-asset-management

(letöltés dátuma 2023.11.11)

• Meng, Huaqin; Yan, Zhenying; Wang, Yu; Xu, Yiwei (2022)

https://www.hindawi.com/journals/jat/2022/7383396/

(letöltés dátuma 2023.11.11)

• Das, Sejuti (2020)

     https://analyticsindiamag.com/how-indian-railways-uses-ai-a-   comprehensive-case-study/

     (letöltés dátuma 2023.11.11)

• Yin, Mingjia; Li, Kang; Cheng, Xiaoqing (2020)

https://academic.oup.com/tse/article/2/4/247/5891609?login=false

(letöltés dátuma 2023.11.14)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

13. Rövidítések

AD – Autonomous Driving - Autonóm vezetés

ADAS – Advanced Driver-Assistance System - Fejlett vezetéstámogató rendszer

AEB – Autonomous Emergency Breaking – Automata vészfékasszisztens

AS/RS – Automated Storage and Retrieval Systems - Automatizált tároló és visszakereső rendszerek

ÁUK – Állomási Utastájékoztatás Koordináció

AV – Autonomous vehicles - Önvezető járművek

BSM – Blind Spot Monitoring - Holttérfigyelő

CAV – Cooperative Automated Vehicles - Együttműködő automatizált járművek

CBR – Case based Reasoning system - Esetalapú érvelési rendszer

C-ITS – Cooperative Intelligent Transport Systems - Kooperatív intelligens közlekedési rendszerek

CNN – Convolutional Neural Network - Konvolúciós neurális hálózat

CPSS – Cyber Physical-Social System - Cyber fizikai-társadalmi rendszer

CRM – Costumer Relationship Management - Ügyfélkapcsolat-kezelés

FRA – Federal Railroad Administration - Szövetségi Vasúti Igazgatóság

GRU – Gated Recurrent Unit - Kapuzott ismétlődő egység

ICE vonal – nagysebességű vasútvonal -

Indian Railways – Indiai állami vasúttársaság -

IoT – a dolgok internete

ITS – Intelligent Transportation System - Intelligens közlekedési rendszer

IVR – Interactive Voice Response - Interaktív hangválasz

KTI – Közlekedéstudományi Intézet -

LDW – Lane Departure Warning - Sávelhagyásra figyelmeztető rendszer

LiDAR – Light Detection and Ranging - Fényérzékelés és távolságmérés

LKA – Lane Keeping Assist - Sávtartó asszisztens

MI – mesterséges intelligencia

MLS – Mobile Laser Scanning - Mobil lézerszkennelés

RBML – Rule Base Machine Learning - Szabályalapú gépi tanulás

REX – Experience Feedback – Élmény visszajelzés

RTLS – Real-Time Location System - Valós idejű helymeghatározó rendszer

SDGs – Sustainable Development Goals - Fenntartható fejlődési célok

UWB – Ultra-Wideband - Ultraszéles sávú

V2X – Vehicle to Everything - Jármű mindenhez