Omfamna den digitala revolutionen: Med en enorm arbetsstyrka på 250 000 personer driver SNCF 15 000 tåg dagligen och betjänar 5 miljoner passagerare. Deras digitala infrastruktur är imponerande och inkluderar ett 20 000 kilometer långt fiberoptiskt nätverk som täcker alla stationer och platser. Den högkapacitets-telekominfrastrukturen, som kan hantera hastigheter från 20 till 400 Gbps, bearbetar terabytes av data från IoT-sensorer varje dag. Christophe Fanichet, koncernens digitala vice VD och VD för SNCF Voyageurs, betonar att denna robusta uppställning har lett företaget in i AI-eran.
Anpassning till generativ AI: Efter att ha observerat ChatGPT:s framväxt tillät SNCF initialt obegränsad tillgång till verktyget för sina anställda. Fram till slutet av 2022 använde i genomsnitt 500 till 2 000 anställda dagligen tjänsten. Med hänsyn till dataskydd, särskilt för känslig information som transportplaner och underhållsdokument, skapade SNCF snabbt sin privata version av ChatGPT, kallad SNCF Group GPT, som är värd på Azure OpenAI. Exklusivt för chefer och nyckelchefer etablerade företaget också ett utbildningsprogram för att optimera användningen.
Anpassat ChatGPT-stöd för personal: Plattformen inkluderar en dokumentplats med en Referensapplikationsguide (RAG) som sammanfogar över 70 000 dokument för att bistå markpersonalen, till exempel genom att förenkla tillgång till teknisk dokumentation under underhållsarbeten. En annan funktion möjliggör för anställda att ladda upp dokument för att hjälpa kontorspersonal att sammanfatta och delegera uppgifter över olika avdelningar.
För närvarande använder över 2 500 anställda dagligen SNCF Group GPT, och förväntningarna är att nå 10 000 innan årets slut. Dessutom håller SNCF på att utveckla ett översättningsverktyg, Trad SNCF, som omfattar 130 språk och planeras att vara tillgängligt för över 50 000 arbetstagare.
Generativ AI i industriella projekt: I samarbete med den franska startupen Mistral inkluderar SNCF:s industriella projekt att förbättra passagerarinformation under störningar. Den prediktiva tekniken som tillhandahålls av Mistrial:s Large Language Model (LLM) utnyttjar historiska data för att förbättra kommunikationen med resenärerna, förfinar uppskattningar av återhämtningstid genom att ta hänsyn till olika faktorer.
Framtida utveckling och AIs roll i beslutsfattande: SNCF utforskar också AIs potential inom transportplaneringsoptimering och underhållsschemaläggning, där AI kommer att stödja lösning och alternativdesigner. Samtidigt använder de generativ AI för att analysera foton på järnvägsinfrastruktur och upptäcka potentiella tågdefekter. Människor har dock fortfarande beslutanderätt över problem som identifierats av maskinen. Slutligen utforskar SNCF en röstbot för sin informationshotline, med syftet att erbjuda en sömlös konversationsupplevelse.
Viktiga frågor och svar om SNCF:s AI-initiativ:
1. Vilken roll spelar AI för SNCF:s verksamhet?
AI integreras på SNCF för en mängd olika tillämpningar, inklusive underhållsoptimering, dokumenthantering och förbättrad passagerarkommunikation under tjänstestörningar. Den fungerar som ett stödsystem för beslutsfattandeprocesser och underlättar de anställdas dagliga arbetsflöde.
2. Hur säkerställer SNCF dataskyddet vid användning av AI-teknologier?
Efter att initialt ha erbjudit obegränsad tillgång till ChatGPT insåg SNCF behovet av dataskydd och skapade en privat version som är värd på Azure OpenAI. Denna version, SNCF Group GPT, är exklusiv för chefer och nyckelchefer för att skydda känslig information och upprätthålla överensstämmelse med dataskyddsförordningar.
3. Vilka är de potentiella framtida utvecklingarna för AI hos SNCF?
SNCF avser att fortsätta utnyttja AI inom områden som transportplaneringsoptimering och underhållsschemaläggning. De överväger också att implementera en röstbot för kundinformations tjänster för att förbättra konversationsupplevelsen.
Viktiga utmaningar och kontroverser:
– Dataskydd: Integrationen av AI kräver hantering av stora mängder känslig data, och företaget måste kontinuerligt säkerställa att denna data skyddas mot cyberhot.
– Jobbkonsekvenser: Införandet av AI kan väcka oro kring jobbavveckling eller förändringar i arbetskraftens krav, vilket kräver noggrann hantering och utbildningsprogram.
– Förtroende och tillförlitlighet: Att förlita sig på AI för kritisk infrastruktur som järnvägsnät väcker frågor om tillförlitligheten och pålitligheten hos AI-drivna beslut.
Fördelar:
– Operationell effektivitet: AI kan analysera enorma mängder data, förutsäga underhållsbehov och optimera operationella uppgifter, vilket leder till ökad effektivitet.
– Lättillgänglighet: Med AI-drivna verktyg kan SNCF:s anställda enklare navigera och använda den omfattande samlingen av dokument som krävs för deras arbete.
– Förbättrad kommunikation: AI förbättrar passagerarinformationsystemen, särskilt under störningar, vilket kan leda till en bättre kundupplevelse.
Nackdelar:
– Komplex implementation: Att integrera AI i en omfattande och vital infrastruktur som ett järnvägssystem är komplext och kräver betydande resurser.
– Inledande kostnader: Den inledande utvecklingen och implementeringen av AI-verktyg kan vara kostsam, även om dessa utgifter kan kompenseras genom långsiktiga besparingar.
– Risk för överberoende: Det finns en potential att bli överberoende av AI-system, vilket kan leda till sårbarheter om de misslyckas.
För ytterligare information om SNCF kan du besöka deras officiella webbplats på SNCF. Observera att åtkomst till webbplatsen ger den mest aktuella och relevanta informationen direkt från källan.
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br