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Case Studies
CAF Signalling
Facilitare la fruizione di informazioni con l'AI generativa
CAF Signalling + IBM
CAF Signalling, la divisione di soluzioni complete del Gruppo CAF per i sistemi di segnalamento ferroviario, è un'azienda spagnola che progetta e fornisce soluzioni integrali per il segnalamento e il controllo del traffico ferroviario in tutto il mondo.
Il team dedicato allo sviluppo dei sistemi di bordo si destreggia quotidianamente in un landscape impegnativo di documentazione fitta e complessa, ovvero gli standard dell'European Rail Traffic Management System (ERTMS). Questo lavoro comporta una costante ricerca, interpretazione, implementazione e, ovviamente, adattamento a standard in evoluzione, che garantiscono l’intricato compito di assicurare l’interoperabilità tra i treni nei paesi diversi.
Data la natura difficile di questo compito, complicata dalla continua evoluzione degli standard e dalla complessità della documentazione, CAF Signalling ha riconosciuto la necessità di un approccio strategico. L’obiettivo era semplificare l’accesso alle informazioni dell'ERTMS, rendendole più accessibili e facilitando un’integrazione più fluida con gli standard in evoluzione.
In risposta a questa sfida complessa, CAF Signalling ha intrapreso un progetto per identificare gli strumenti ottimali e stabilire connessioni solide al fine di migliorare la capacità del team di destreggiarsi ed estrarre informazioni pertinenti dalla documentazione ERTMS. Il tutto con l'obiettivo generale di creare un workflow più efficiente, riducendo le complessità e garantendo la perfetta conformità dei treni CAF ai requisiti di segnalamento su rotaia, promuovendo così l'interoperabilità tra le reti ferroviarie internazionali.
3 settimane
durata della proof of concept (POC)
1
punto unico per una conoscenza più centralizzata e fonti omogeneizzate
Fruizione delle informazioni con gli assistenti di AI generativa
Per affrontare le sfide legate alla raccolta di informazioni, CAF Signalling ha collaborato con IBM Client Engineering per esplorare una combinazione di strumenti e AI generativa (gen AI). È stata condotta una proof of concept (POC) della soluzione durante un periodo di tre settimane in cui il team ha utilizzato insieme IBM watsonx Assistant, IBM Watson Discovery e IBM watsonx.ai per facilitare l'accesso agli standard ERTMS. Questo approccio ha garantito un workflow più efficiente riducendo al contempo la complessità e ha aiutato CAF Signalling a gestire la conformità dei treni CAF ai requisiti di segnalamento su rotaia, promuovendo così l'interoperabilità tra le reti ferroviarie internazionali.
Raccolta delle informazioni in modo più efficiente e ottimale con l'AI generativa
La soluzione si è rivelata come il nuovo inizio di un percorso di automazione attraverso la governance dei documenti, che ha contribuito ad aumentare la produttività e l'efficienza e a risparmiare tempo. Per prima cosa, adesso la conoscenza è più centralizzata e le fonti sono omogeneizzate in modo che i documenti non vengano più utilizzati singolarmente, ma in un unico punto. Sono state incorporate anche funzionalità di monitoraggio che forniscono dati aggiuntivi su come gli utenti interagiscono con le informazioni. Con le informazioni concentrate in un unico posto e in un linguaggio naturale, sono aumentate anche la soddisfazione e l'autonomia dei dipendenti, mentre è diminuita la loro curva di apprendimento.
In futuro, il team si augura di estendere la soluzione e i suoi benefici a tutta l’organizzazione.
CAF Signalling (link esterno a ibm.com), la sussidiaria tecnologica del Gruppo CAF, è focalizzata su progettazione, sviluppo, produzione, fornitura e manutenzione dei sistemi di segnalamento ferroviario, fornendo così soluzioni integrate di segnalamento per infrastrutture e materiale rotabile, sia in Spagna che a livello internazionale.
Legale
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Prodotto negli Stati Uniti d'America, gennaio 2024.
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