Transport
SENSUM
SENSUM to pierwszy polski system klasy DAS (Driver Advisory System), wspierający maszynistów w efektywnym prowadzeniu pociągu poprzez dynamiczne wyświetlanie rekomendacji dotyczących optymalnej prędkości pojazdu. System jest realizowany w technologiach big-data i opiera się na komunikacji terminali pokładowych z systemem centralnym. Algorytmy sztucznej inteligencji (AI) są wykorzystywane w systemie do zwiększania precyzji rekomendacji oraz wykrywania zmian i zdarzeń w sieci kolejowej wpływających na prowadzenie pociągu. Stworzony dla PGE Energetyka Kolejowa, SENSUM przeszedł szereg udanych testów eksploatacyjnych i jest obecnie wdrażany na polskim rynku kolejowym.
Cechy
- Autonomia terminali w wyznaczaniu rekomendacji, także offline
- Zwiększenie świadomości sytuacyjnej maszynisty
- Intuicyjny interfejs zgodny z normą UIC-612
- Efektywna jazda niezależnie od warunków
Technologie
- Składy danych i platforma przetwarzania big-data
- Sieciowe technologie subskrybowane
- Scentralizowane technologie potokowe
- Wielowarstwowe technologie zabezpieczenia danych
- Wyspecjalizowane rozwiązanie symulacyjne
ECODRIVING
System ECODRIVING to zaawansowany system typu BI (Business Intelligence), integrujący źródła danych u przewoźnika kolejowego, co pozwala na uzyskanie precyzyjnego pomiaru zużycia energii pociągów. Dzięki temu możliwe jest wdrożenie inicjatywy ecodrivingowej i programu motywacyjnego dla maszynistów powiązanego z efektywną jazdą, co pozwala na oszczędności nawet rzędu 10% energii trakcyjnej. System jest z powodzeniem wykorzystywany w Łódzkiej Kolei Aglomeracyjnej oraz Szybkiej Kolei Miejskiej w Warszawie.
Główne cechy
Szybkie wdrożenie
Intuicyjny interfejs www dla maszynistów, instruktorów i kadry zarządzającej
Wsparcie dla programów motywacyjnych opartych na osiąganych oszczędnościach
Technologie
Bootstrap
Django
Data Fabric
MapR-DB
ECOSAFE
Nasz symulator zwiedził z nami świat. Jego kolejne wersje odwiedziły Indie, Berlin i Gdańsk. Na stałe zadomowił się Toruniu i Krakowie. Jego pomoc była nieoceniona w projektach SENSUM i projektach R&D.
Cechy
- Mobilny
- Kompaktowy rozmiar
- Wiele wariantów budowy
- Wykorzystywany do szkoleń zawodowych
- Stale rosnąca baza tras
- Nie wymaga dostosowywania pomieszczeń
Technologie
Unity
Django
MQTT
Unipi
Raspberry Pi
GEMINI
Projekt badawczy, w wyniku którego wypracowano algorytmy wyznaczania rekomendowanych profili przejazdów w ruchu kolejowym. Pozwoliły one zbudować system oceny przejazdów oraz wsparcia programów motywacyjnych. System przeznaczono zarówno do pracy w systemie rozliczania odczytów licznikowych, jak i w modelach integracji z systemem SENSUM (Ecodriving oparty o dynamiczne rekomendacje kabinowe).
Cechy
- Równoległe przetwarzania wielu zadań projektowo optymalizacyjnych
- Wysoka wydajność procesów trasowania
- Otwarta architektura oraz wysoka zdolność skalowania
Technologie
Python
Django
Postgresql
Spark
Kafka