Big data w procesie zarządzania transportem kolejowym cz. 1

Technologia big data, rozumiana jako proces zbierania i analizy dużych zbiorów danych w celu optymalizacji procesów, jest z sukcesem wykorzystywana w wielu branżach, m.in. finansowej, ubezpieczeniowej i telekomunikacyjnej. Big data znajduje również zastosowanie w obszarze zarządzania transportem kolejowym: poprawia poziom bezpieczeństwa ruchu kolejowego i umożliwia firmom działającym w tej branży osiąganie wymiernych korzyści biznesowych.

Zakres wykorzystywania technologii big data w obszarze kolejnictwa jest bardzo szeroki. Skąd i dokąd najczęściej podróżują pasażerowie? Kiedy występuje największe natężenie ruchu na dworcach? W których miejscach konieczne jest zwiększenie taboru? Które drogi kolejowe wymagają / będą wymagać modernizacji czy naprawy? Jaki jest stan infrastruktury kolejowej? Która część taboru wymagać będzie remontu albo wymiany? To tylko kilka przykładowych pytań, na które pozwala odpowiedzieć technologia big data. Gartner Group, jedna z kluczowych amerykańskich firm analityczno-badawczych, specjalizująca się w zagadnieniach strategicznego wykorzystania technologii, definiuje big data jako zasoby informacyjne dużych rozmiarów, szybko zmieniające się i/lub charakteryzujące się dużą różnorodnością. Wymagają one innowacyjnych form przetwarzania – obecnie wykorzystywane są do tego celu platformy do przetwarzania rozproszonego lub algorytmy uczenia maszynowego.

Pozwala to na podejmowanie optymalnych decyzji w oparciu o bardzo duże zbiory danych, a także wprowadzanie automatyzacji procesów1.

Big data na kolei

Szeroki wachlarz zastosowań big data i różnorodność dostępnych narzędzi analitycznych pozwalają poprawić funkcjonowanie kolei zarówno z perspektywy pasażerów, jak i podmiotów działających w tej branży. – Dzięki analizom wielkich zbiorów danych firmy zarządzające drogami kolejowymi, sieciami trakcyjnymi i telekomunikacyjnymi, taborem, serwerowniami, a także ruchem pasażerskim zyskują konkretne rozwiązania, które pozwalają na optymalizację wszystkich tych obszarów. Z punktu widzenia biznesowego wdrażanie rozwiązań bazujących na technologii „big data” ma sens tylko wówczas, gdy zapewnia realne korzyści finansowe, tj. przekłada się na oszczędności dla branży. Musimy pamiętać, że koszty wdrażania i wykorzystywania „big data” w branży kolejowej nie są niskie, choćby z uwagi na fakt, że nadal dużą część rozwiązań technologicznych z tego zakresu oferują firmy zagraniczne – zauważa Marcin Trzaska ze Stowarzyszenia Ekspertów i Menadżerów Transportu Kolejowego (SEiMTS).

Technologia big data umożliwia także skuteczniejsze zarządzanie kryzysowe. W razie wypadków kolejowych bądź katastrof naturalnych dostęp do kluczowych danych (wspierany przez technologię GPS oraz czujniki i system informacyjny) pozwala na optymalne planowanie dróg ewakuacji, tras pociągów czy zarządzanie służbami w terenie. Wszystko to odbywa się w czasie rzeczywistym. Już w 2017 r. wiceprezes UTK Kamil Wilde stwierdził, że nowoczesne technologie informatyczne oparte na zbieraniu i analizie dużej ilości danych przyczyniają się do radykalnego zwiększenia poziomu bezpieczeństwa ruchu kolejowego2. – Jednym z ciekawszych aspektów, w jakich „big data” wspiera czynne bezpieczeństwo na kolei, jest wykorzystanie realnych
danych w systemach symulacji VR/AR służących do szkolenia i egzaminowania maszynistów – dodaje Marcin Trzaska. Analizy big data wykorzystywane są także w celu lepszego zrozumienia potrzeb i oczekiwań pasażerów. – Dlatego w moim przekonaniu na miano „big data” zasługują również systemy zamawiania i układania rozkładu jazdy, które operują na bazach danych obejmujących szczegółowy opis sieci kolejowej – komentuje dr Tadeusz Syryjczyk.