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导入 AI 提升运量,桃捷抢先同业当科技创新领头羊

作者: 2020-07-04 浏览: 243 次

导入 AI 提升运量,桃捷抢先同业当科技创新领头羊

交通业在全球发展历史数百年,被认为是最老的行业之一。不过到了今天,交通业的技术和设备早已大跃进,从最早的铁路到目前的高铁和捷运,因系统先进複杂,产出的数据量极为庞大。桃园机场捷运参与台湾微软 2018 亚太技术年会「AI 产业应用发表会」,抢在国内七家轨道公司前面,导入 AI 及数据分析,成为台湾最早开始应用 AI 做创新的行业领头羊。

轨道运输因高运量、低耗能的特性,扮演重要的陆地运输角色,桃园市过去两年全力打造「智慧城市」,同时又是国际机场门面,因此交通运输的智慧化,成为桃园机场捷运的首要任务。通车一年多来,运量超乎预期,今年载运客次可望突破三千万,五月份的最新数据,单日载运已超过 5.86 万人次,远高于通车时预估的 4.6 万人次。

只有一岁多的桃捷,可说是轨道业的新生,但却抢先同业,导入 AI 创新科技。桃捷身为交通运输业,目前营运中的站点有 21 站,横跨台北市、新北市与桃园市,营运中轨道总长度达 51.03 公里,这代表每一个站点的旅客进出相关资料、轨道设备的营运数据,都会是桃捷在运行中逐步累积的数据,而桃捷手中握有的这些数据,就会是数位转型的最佳武器。

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不过,对于桃捷来讲,最大的挑战来自于把累积已久的行业知识与数据分析技术结合,让桃捷从运输业者再拓展定义成为提供智慧、有品质的运输服务业者。桃捷首先在「运量分析」这个题目上着手,想要透过了解旅客的搭乘状况,进一步优化运输服务。在这个转型的需求下,桃捷找上了具有资料科学专长,并针对交通运输分析有大量经验的创代科技合作,展开 AI 数据分析的试行计画。

创代科技技术长李易儒分享,交通数据分析可以综合多种时间、空间、地理位置,也透过蒐集各式各样的交通数据,例如结合台北捷运、公车的数据,就可以更加清楚的知道旅客从哪里进入桃捷站点,以及透过何种方式抵达桃捷站点。透过了解更多的旅客行为,也可让针对桃捷的运量分析变得更精準。

旅客样貌多元,AI 分析才能找出旅客不同的潜在需求导入 AI 提升运量,桃捷抢先同业当科技创新领头羊

桃捷导入 AI 其实是一件必然的事情,从桃捷的特色就可看出端倪。桃园机场捷运总经理蒲鹤章表示,桃捷跟其他捷运的特性不太相同,因连接桃园国际机场,有不少国际旅客搭乘,代表了国家门面;且跨越北北桃三个城市,有本地旅客也有跨县市的通勤族;沿线还有棒球场、购物 outlet。「因为旅客种类多,如何找到对的方式去行销、提升载运量,就要仰赖数据。」

为了满足不同种类的旅客通勤需求,桃捷势必在服务品质上必须有效率的提升,这就来让 AI 导入的目标逐渐明确。「以桃捷来说,有两个最重要任务,一是运务、一是维修」,蒲鹤章指出,这两者同等重要。

首先以运务来说,如何增加通勤量?潜在客户在哪里?「这必须从人的需求出发,」分析桃捷还未上线时,民众都搭乘什幺交通工具,例如跟桃捷接驳的公车路线。但在过去,这类资料是靠桃捷同仁以人工去收集,获得的效果当然也看得见,例如通勤客次增加了三成。「但我们希望可以再提升,增加六成,这就要靠 AI 数据分析,去找到那些还不懂得使用桃捷的旅客。」

导入 AI 提升运量,桃捷抢先同业当科技创新领头羊

在维修方面,轨道业的维修成本占营收比例颇为可观。以台北捷运为例,一天有两百万次旅客通勤,维修所须资源相当高。桃捷也面临相同问题,投注很大心力在维修,确保安全和运作顺畅,然而现行的维修方式到底有没有效率?也要仰赖 AI 数据分析,来找出最佳化的维修方式。

轨道业的预防性维修,可以大幅降低营运成本

以德国联邦铁路(Deutsche Bahn)的 AI 转型案例举例,德铁是德国最大铁路公司,本为物流服务为主,为了能维持公司营运,德铁开始思考如何有效降低成本,并且提高运量。在这个过程中,德铁从顾客、物流、营运、维修、行车控制、票证等面向等各层次导入 AI 数据分析、物联网、云端服务做转型。

德铁首先处理的就是成本问题,整个轨道系统有上百万个零组件,本来都是採取固定排程维修,也就是时间到了就去看看零件有没有需要更换,但这种作法的效率却会造成极大的资源浪费,因为有的零件可能还很耐用,排程就没有必要;有的已经濒临故障,却没有排入流程中,影响就很大。

因此,德铁开始思考透过数据监测轨道零组件,做「预防性维修」,意指收集大量资料,描绘出零组件的资料样态,在障碍即将发生之前就先解决的预防性作法,可以降低成本、提高获利。

导入 AI 步步为营,分阶段解决问题更妥当

桃捷为了达到「预防性维修」这个长远目标,正在一步步借重 AI。不过要从何处先下手,这也是有意从事数位转型的经营者的普遍疑问。以桃捷而言,初步先针对旅客介面,也就是电联车和号誌系统,因为它与客户的体验息息相关。「第一步将先针对电联车及号誌系统的关键零组件来试行,目前已进入数据分析的阶段。」

蒲鹤章说,桃捷向很多国内外的业者请益,例如香港地铁公司在做预防性维修时,如何将电联车的资料撷取出来,又用什幺方式在平台上运算而得到结果。「其他包括欧洲、中国等轨道业发达的国家,也都去吸收经验。」

传统统计能力有限,机器学习可以提供客製化洞见

桃捷开出的另一运务转型需求是:在班车时刻的安排上,更便利旅客。举例来说,过去在设计几点几分列车进入站点时,很少去了解该区旅客的生活样态,「这个站是通勤族多,还是出国客多?怎幺排班表,才能让乘客的等候时间从十分钟缩短为七分钟。」又如在 A8 站要安排什幺店面进驻,才最能吸引旅客消费。蒲鹤章说,这些需要大量的数据分析,必须透过机器学习或深度学习等 AI 工具,传统的统计分析能力有限。未来也考虑导入人脸辨识,结合车站的摄影机,分析出时间轴上出现的旅客属性。而人脸辨识也须仰赖 AI。

创代科技进行资料清洗和筛选,透过云端平台做机器学习分析并且将成果透过视觉化的呈现,很快就描绘出过去统计报表无法得到的旅客行为特性,例如旅客进出的热门站点、时间高峰、透过刷卡行为替旅客做分群,找出特定通勤行为,提供给桃捷作为未来优化运量的参考。

导入 AI 提升运量,桃捷抢先同业当科技创新领头羊导入 AI 的内外部人才合作,会是桃捷的下一个挑战

在导入 AI 时,跨领域的团队培养也很重要。以桃捷内部来说,目前主要有企划处及运务处共计约十人的专案小组负责数据分析,另外再引进外部团队创代科技,提供资料清洗及演算法技术等 know-how。蒲鹤章坦言,桃捷同仁都是很专业的轨道人,很懂运量状况及旅客服务,但对资料处理及 IT 领域并非专业,若能更强化资料处理及 IT 领域的专业,让蒐集到的数据进入 AI 平台,衍生出更有用的工具,就要靠内外部团队合作。

「数位转型的成功要件之一,是改革者必须了解这个产业的需求在哪里。」桃捷给企业的建议是,先把自己的痛点弄清楚,找出最想改变的领域,明确开出需求,再一步步达成。这样的跨界沟通,须要界接人才,而蒲鹤章本身是资讯工程出身,也累积了交通实作经验,成为桃捷 AI 转型的最大推手。

导入 AI 提升运量,桃捷抢先同业当科技创新领头羊打造旅客有感的服务业

不过导入 AI 时,资安是一大考量。目前桃捷收集到的旅客、运务、维修等资料,都在自家内部的封闭系统内运行,资安问题不大。不过旅客的手机 app 接上系统,或行政作业对外联网等对外接口都可能产生资安问题,桃捷必须在转型过程中找到兼顾资安又方便民众的作法。

桃园市长郑文灿的主要政策是打造桃园成为智慧城市,桃捷团队也全力将「科技、现代、智慧化」等元素融入桃捷的品牌形象,希望让民众感觉,轨道这个几百年历史的老行业也能有新风貌。

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