Facilitação do consumo de informações com a IA generativa
CAF Signalling + IBM
ilustração do watsonx.ai como círculos roxos que se cruzam
Extração de volumes de informações

A CAF Signalling, divisão de soluções abrangentes do CAF Group para sistemas de sinalização ferroviária, é uma empresa espanhola que projeta e fornece soluções integrais para sinalização e controle ferroviário em todo o mundo.

Sua equipe dedicada de desenvolvimento de sistemas a bordo navega diariamente em um cenário desafiador de documentação densa e complexa, os padrões do European Rail Traffic Management System (ERTMS). Esse trabalho envolve busca, interpretação e implementação constantes e, é claro, adaptação a padrões em evolução, o que assegura a intrincada tarefa de garantir a interoperabilidade entre o trens em diferentes países.

Dada a natureza complexa desta tarefa, acrescida pela evolução contínua dos padrões e pela complexidade da documentação, a CAF Signalling reconheceu a necessidade de uma abordagem estratégia. O objetivo era simplificar o acesso às informações do ERTMS, tornando-as mais acessíveis e facilitando uma integração mais suave com os padrões em evolução.

Em resposta a esse desafio multifacetado, a CAF Signalling embarcou em um projeto para identificar as ferramentas ideais e estabelecer conexões robustas que melhorassem a capacidade da equipe de navegar e extrair informações pertinentes da documentação do ERTMS. Tudo isso com o objetivo geral de criar um fluxo de trabalho mais eficiente, reduzindo as complexidades e garantindo a conformidade perfeita dos trens da CAF com os requisitos de sinalização ferroviária, promovendo, assim, a interoperabilidade entre redes ferroviárias internacionais.

3 semanas
duração da prova de conceito (POC)

1
ponto único para um conhecimento mais centralizado e fontes homogeneizadas
Consumo de informações com assistentes de IA generativa

Para enfrentar seus desafios de coleta de informações, a CAF Signalling colaborou com a IBM Client Engineering para explorar uma combinação de ferramentas e IA generativa (gen AI). Ela decidiu realizar um teste de prova de conceito (POC) da solução durante um período de três semanas, no qual, em conjunto, a equipe usou o IBM watsonx Assistant, IBM Watson Discovery e IBM watsonx.ai para facilitar o acesso aos padrões do ERTMS. Essa abordagem garantiu um fluxo de trabalho mais eficiente e, ao mesmo tempo, reduziu a complexidade, além de ajudar a CAF Signalling a gerenciar a conformidade dos trens da CAF com os requisitos de sinalização ferroviária, promovendo, assim, a interoperabilidade entre redes ferroviárias internacionais.

Coleta de informações de forma mais eficiente e otimizada com a IA generativa

 

A solução provou ser um novo começo de uma jornada de automação por meio da governança de documentos, o que ajudou a aumentar a produtividade e a eficiência e a economizar tempo. Por um lado, agora o conhecimento é mais centralizado e as fontes são homogeneizadas, de modo que os documentos não são mais consumidos um a um, mas em um único ponto. Os recursos de monitoramento também foram incorporados, fornecendo dados adicionais sobre como os usuários interagem com as informações. Com todas as informações reunidas em um único local e em linguagem natural, a satisfação e autonomia dos funcionários também aumentaram, enquanto a curva de aprendizado entre os funcionários diminuiu.

No futuro, a equipe espera escalar a solução e seus benefícios para toda a organização.

Logotipo da CAF em vermelho
Sobre a CAF Signalling

A CAF Signalling (link fora de ibm.com), subsidiária tecnológica do CAF Group, está focada no projeto, desenvolvimento, fabricação, fornecimento e manutenção de sistemas de sinalização ferroviária, fornecendo, assim, soluções integradas de sinalização para infraestruturas e material rodante, tanto na Espanha quanto internacionalmente.

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Produzido nos Estados Unidos da América, em janeiro de 2024.

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