机器学习技术将改变英国主要铁路项目的交付

来源:网络铁路

英国铁路网(Network Rail)宣布，它正在与科技初创公司nPlan合作，在其项目组合中使用机器学习技术，这有可能改变英国主要铁路项目的交付方式。

通过使用过去项目的数据进行准确的成本和时间预测，该伙伴关系将提高项目规划和实施方式的效率，并提高服务可靠性乘客通过减少溢出的风险。

在这种规模的工作中，网络铁路在其两个最大的铁路项目——大西部干线和索尔兹伯里到埃克塞特信号项目——上测试了nPlan的风险分析和保证解决方案，这代表了超过30亿英镑的资本支出。

这一实践表明，通过利用过去的数据，仅在大西部干线项目上就可以实现高达3000万英镑的成本节约。这主要是通过向项目团队标记未知风险实现的——那些由于项目数据的规模和复杂性而肉眼看不到的风险——并允许他们在风险发生之前以显著低于忽略或忽略风险的成本减轻这些风险。

的机器学习技术通过学习历史项目表现的模式来工作。简单地说，算法通过在单个活动层面上比较计划的内容与项目实际发生的内容进行学习。这促进了项目合作伙伴之间的透明度和共享的、改进的风险观点。

随着这次试验的成功，nPlan和铁路网现在将开始下一阶段的部署，在2021年年中之前在40个项目中推出该软件，然后在所有铁路网项目中扩大规模。使用来自10万多个项目的数据，Network Rail将提高预测精度，减少延误，允许更好的预算和解锁早期风险检测，使这些项目的结果更有确定性。

网络的铁路项目主管Alastair Forbes说:“通过支持创新和使用前瞻性的技术，我们可以在规划和实施铁路升级和维护项目的方式上提高效率。它还可以降低项目超支的风险，这意味着，反过来，我们可以提高乘客的可靠性。”

nPlan的首席执行官兼联合创始人Dev Amratia说:“铁路网是最大的之一基础设施欧洲的运营商，以及采用技术来预测和确保项目可以为整个英国铁路行业带来更好的结果，从承包商到乘客。我期待着严重延误的建设项目，以及它们对乘客造成的干扰成为过去，我们的铁路将变得更安全、更有弹性。”