的另一项创新。利用模拟数据，舍弗勒可以优化仓 库和车间内机器人的物理性能，如避免拥堵。来自 各种模拟场景的数据被输入到微软Fabric，这是 一个统一由AI赋能的数据平台。随后，负责运营的 现场管理人员和工人可以比较这些场景下的可用 性、利用率和整体设备效率等关键绩效指标，从而 及时发现潜在问题并采取行动。 通过集中管理这些先进能力，舍弗勒得以统 一全球团队。其人才将不再仅仅是在车间执行任 务，而是能够以前所未有的效率，主动地实时设

中，各种突发事件经常发生，如设备故障、自然灾害、突发的重大 活动等，这些都可能影响到列车的正常运行。通过对各类数据的实 时分析，AI 模型可及时生成调度调整方案，自动重新规划最优的运 行线路和发车间隔。这种动态调度能力能够有效降低由于突发事件 带来的破坏性影响，提高系统整体的鲁棒性。 此外，AI 大模型还可以通过模拟与预演，实现调度方案的验证 与优化。在方案实施前，通过对不同调度策略的模拟，AI 大模型的作用在于对这些数据进行实时分析， 以识别潜在的问题并预测未来的趋势。例如，模型可以通过分析历 史客流数据，结合实时监控的信息，预测某个时间段内某条线路的 客流高峰。这种预测可以协助调度员更合理地安排列车的发车间隔 和数量，有效减轻高峰期的交通压力。 在决策支持方面，AI 大模型可以提供多种调度方案的评估。例 如，可以使用仿真技术对不同调度决策的影响进行模拟，判断其对 乘客体验的影响以及对列车准点率的影响。调度员可以迅速评估各 上下车人数等。 2. 车辆信息：每种车辆的类型、编组（车辆构成）、制造厂家、 投入使用时间、维修记录、运行里程、故障记录等。 3. 运行数据：包括列车的运行时刻表、实际到达与发车时间、列 车间隔、运行速度、停站停留时间、延误记录等信息。 4. 客流数据：在各个站点的客流变化情况、节假日与非假日的客 流对比、高峰期间与非高峰期间的客流波动。 获取站点与车辆历史数据的渠道多样，主要包括：

接着，强化学习算法在铁路调度和资源优化方面具有显著的应 用前景。通过结合历史数据和实时反馈，强化学习能够在复杂的调 度环境中不断优化列车运行策略，提高运力利用率和运输效率。这 一方法将显著减少列车间的等待时间，降低能耗。 此外，针对环境监测的需求，使用机器学习算法分析环境监测 数据，例如气象数据、噪声水平等，可以实时评估对铁路安全的影 响。通过对这些数据的分类和回归分析，能够形成对环境因素影响 平均乘客等待时间  货物周转时间  单位运输成本 通过分析上述指标的历史数据与实时数据，可以建立预测模 型，提前识别潜在的运营问题。例如，在高峰时段，系统可以分析 乘客流量，并在需要时自动调整列车发车间隔和运力配置，以最大 化资源的利用率。 其次，利用优化算法（如遗传算法或蚁群算法）对运力配置进 行调整。基于实时数据，算法将考虑列车类型、车站负载、和预计 乘客流量，提供最优运行方案，从而减少列车空驶和乘客等待时