2019 USA
以数据分析支撑
全美铁路运输网
列车控制系统的运用解决方案

2008年，在美国发生了货运列车与通勤列车相撞的大型事故。在那之后，美国政府为了提高铁路运输的安全性，规定必须在长达数万公里的铁路全线上安装PTC（Positive Train Control）列车控制系统。PTC列车控制系统使用管制中心的集中管理系统，对近2万辆列车的运行状况进行监测。万一发生或检测出有运行故障或异常，就会强制刹车，让列车停下以防止事故发生，从而实现安全的列车运行。

但是，在列车控制系统的运用方面，有一个非常大的课题——系统运用上的故障恢复需要花费很长时间。想要找出引发故障的原因，需要分析大量的数据，这样就导致了列车运行的迟延。

“分析PTC列车控制系统所面临的课题，找出原因，开发出更加有效的列车运行解决方案”——以此为使命，在铁道业务有丰富经验的日立集团行动起来。为了完成这一任务，需要IT技术、分析、铁道系统等广泛的专业知识。因此，Hitachi Rail STS、Hitachi Social Innovation Business、Hitachi Consulting、Hitachi Vantara等集团公司以“One Hitachi”的精神携手合作，汇集各个领域的专家开始了新的解决方案的开发。

对于PTC列车控制系统来说，需要解决的课题有两个。第一个是，要将来自安装在车辆、铁路轨道上的4万多个通讯仪器每分钟发出的庞大的列车运行数据收集、积累起来。在PTC列车控制系统的初期使用阶段，这些运行数据未能被充分利用。Miles先生说：“在进行数据分析之前，我们首先必须要做的工作是，将因数据记录方法的不统一、误记、重复等造成的不可解读的数据加以修改，统一其数据格式，使不可解读的数据变成可利用的数据。”他所说的这一工作被称为数据清洗，是一项非常麻烦、需要很大耐心才能完成的工作，没有任何捷径。负责数据清洗的队员们只能面对一个个的数据，一天接一天地不断地进行这些细致至极的操作。

PTC列车控制系统需要解决的第二个课题是：分析数据，找出引发故障的原因，提出正确的解决方法。至今为止，因为没有这样的软件，当故障发生时，只能靠人工操作去寻找故障原因。Miles先生说：“从庞大的列车运行数据之中，找出PTC列车控制系统的故障原因，分析所得数据，导出解决方法。依靠人工操作需要花几个小时，但利用AI分析只需几分钟就能完成。”因此，AI分析的设计团队致力开发能自动分析故障原因、以最高效率获得解决方法的解决方案。

“将AI分析导入PTC列车控制系统并非易事。我们首先需要与铁路公司进行交流，站在客户的角度深入了解课题。”Miles先生说道。通过不断地摸索，解决各种试运行错误，他们终于完成了新的列车控制系统。

提升团队力量与提高数据的价值相似。无论所汇集的人才能力有多大，如果不能拥有同一个愿景，团队就不能发挥作用。数据也是如此，七零八散的数据堆放在一起毫无价值。Miles先生接着指出：“挖掘曾经被埋藏的庞大数据，使其焕发光芒拥有价值的方法只有一个，那就是：脚踏实地地去做好数据清洗这样不起眼的工作，要抱有这样富有‘诚’意的工作态度。理所当然地、坚持不懈地去做那些理所当然的事情，就可以创造出绝非理所当然的价值。”

运用AI分析，项目团队让貌似无法兼得的安全性和效率性，在作为美国大动脉的铁路运输业成功实现。Miles先生说：“这次的解决方案给社会带来了巨大的影响。我曾希望通过将AI分析导入铁路业界，为社会带来创新性的变化。沉睡在整个美国的庞大数据让我如愿以偿。充分运用这些数据就可以让世界变得更美好。”Miles先生表示，不仅限于美国，将来还要通过与客户的协同合作将这一数字化改革推向全世界。怀揣着“实现更加美好社会”这样的强大使命感，Miles先生又启程奔赴下一个会议了。