Success Story

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Automotive

Mechanical Engineering

Predictive Quality

Industrial Software

Kontext

Rail Cargo ist die Güterverkehrssparte der Österreichischen Bundesbahnen (ÖBB). Gütertransporte können oft verspätet sein, und die komplexe Streckenführung macht es schwierig, den Zeitpunkt der Ankunft der Güter genau abzuschätzen.

Herausforderung

Die Daten der Speditionen mussten ausgewertet werden, um genau vorhersagen zu können, wann sie an ihrem Ziel ankommen würden.

Auftrag

craftworks musste auf der Grundlage relevanter Daten ein Modell trainieren, um die voraussichtliche Ankunftszeit ("Estimated Time of Arrival", kurz ETA) genau vorhersagen zu können.

Lösung

craftworks setzte Machine-Learning-Technologien ein, um die Ankunftszeiten von Warentransporten auf der Schiene genau vorherzusagen. Dabei wurden folgende Technologien verwendet: Backend (Maven, Java, PostgreSQL), Frontend (Angular als Framework, REST als API und Docker als Container) und Machine Learning (TensorFlow, Python als Programmiersprache und Docker als Container).

Die Daten wurden über eine homogenisierte Pipeline gesammelt, zusammengefasst und dargestellt, um als Grundlage für das Training und die Evaluierung eines Deep-Learning-Modells verwendet zu werden. Das Modell war in der Lage, zwei separate Vorhersagen zu treffen: eine bezüglich der Route und eine bezüglich der geschätzten Ankunftszeit (ETA).

Mit craftworks ist die Zusammenarbeit nicht nur spannend und unterhaltsam für uns, sondern zeichnet sich auch durch völlige Offenheit aus. Dies gibt uns die Möglichkeit, ein Team zu bilden, das sich aus Experten unserer Geschäftsbereiche und craftworks zusammensetzt. Wir waren überrascht, dass nach nur 5 Tagen ein voll funktionsfähiger Prototyp verfügbar war. Unsere Mitarbeiter von RailCargo wollen weiter daran arbeiten und einen Piloten mit craftworks weiterentwickeln - wir freuen uns sehr darauf!

Peter Schindlecker

ÖBB, Innovationsmanager

three male team members of craftworks at a meeting table looking at laptops and working

Successful growth is a decision. Driven by data.

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