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Konux sfrutta la potenza dell'AI e dell'IoT per migliorare le ferrovie: Un nuovo cambio di paradigma nell'ottimizzazione dei trasporti

Konux sfrutta la potenza dell'AI e dell'IoT per migliorare le ferrovie: Un nuovo cambio di paradigma nell'ottimizzazione dei trasporti

All'incrocio tra tecnologia, innovazione e trasporti, la start-up Konux, con sede a Monaco di Baviera, sta tracciando un nuovo entusiasmante percorso, sfruttando l'intelligenza artificiale e l'Internet delle cose (IoT) per apportare miglioramenti rivoluzionari nella gestione delle reti ferroviarie. Con soluzioni SaaS proprietarie che ottimizzano la manutenzione delle infrastrutture ferroviarie, l'azienda sta guidando la rivoluzione digitale in una delle modalità di trasporto di massa più sostenibili: il viaggio in treno.

Konux utilizza l'IoT alimentato dall'intelligenza artificiale per amplificare l'intelligenza già presente nelle reti ferroviarie, raccogliendo dati in tempo reale sul comportamento e sulle prestazioni di questi sistemi. Questa abilità tecnologica sta liberando una serie di opportunità e arriva in un momento in cui la popolarità dei viaggi in treno è in aumento. Questa impennata è stata in gran parte alimentata da una spinta globale verso la riduzione dell'impronta di carbonio, aumentando la richiesta di digitalizzazione da parte dei governi e degli operatori ferroviari e trasformando i metodi tradizionali di gestione dei trasporti.

Konux, guidata dall'amministratore delegato Adam Bonnifield, sostiene di essere il pioniere del settore in questa nicchia, soprattutto per le sue origini in Germania, dove il mantenimento della puntualità dei treni è una questione socio-politica ricorrente. Konux si concentra sul "problema sporco" di strutturare e utilizzare i dati provenienti dall'ambiente ferroviario. Tuttavia, questa sfida promette anche gli impatti e le potenzialità più significative.

Nel tentativo di fornire soluzioni innovative ed efficaci, Konux sfrutta una tecnologia sofisticata e un hardware resistente per fornire informazioni sulle forze e sui carichi esercitati quotidianamente sulle linee ferroviarie. Questo processo impiega tecniche di misurazione delle vibrazioni sui binari per individuare possibili segnali di guasti imminenti. Successivamente, l'azienda produce un'analisi probabilistica delle potenziali prestazioni della rete ferroviaria nei mesi successivi. Garantendo un'accuratezza del 90% nelle sue capacità predittive, Konux offre agli operatori ferroviari una visione anticipata e fattibile delle operazioni di manutenzione cruciali.

Konux utilizza interfacce software dal design innovativo per presentare queste informazioni agli operatori ferroviari, eliminando le congetture dalla gestione dell'infrastruttura essenziale. La combinazione di sensori montati sui binari e modelli di apprendimento automatico fornisce agli operatori l'intelligenza necessaria per effettuare scelte più intelligenti per le operazioni di manutenzione, grazie all'esperienza acquisita con l'elaborazione di miliardi di tracce dei treni registrate in circa un decennio. Questa applicazione dell'intelligenza artificiale, se implementata con successo, si traduce in una riduzione dei ritardi e in un miglioramento generale del servizio.

A differenza dell'uso convenzionale dell'IA, Konux si concentra sulla creazione di un modello di apprendimento automatico altamente mirato. Attualmente offre tre prodotti: Konux Switch sfoggia funzionalità di manutenzione predittiva; Konux Network offre un monitoraggio completo dell'utilizzo della rete e una pianificazione delle ispezioni; Konux Traffic, invece, contribuisce a una programmazione più intelligente. Questi prodotti innovativi cercano di ottimizzare vari aspetti delle operazioni ferroviarie, a partire dal monitoraggio dello stress della rete nei punti chiave.

In un'ottica più ampia, l'implementazione della soluzione di digitalizzazione ferroviaria di Konux, alimentata dall'AI e dall'IoT, potrebbe eliminare la manutenzione non pianificata, liberando capacità precedentemente non realizzate e raddoppiando potenzialmente il volume di traffico che lo stesso binario potrebbe gestire.

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