Getlink 通过 AI 增强铁路网络的运行效率
Getlink SE（前身为 Eurotunnel，即欧洲隧道公司）是英法海底隧道基础设施的特许经营方（特许权有效期至 2086 年），同时也是运输与物流服务的运营商。通过我们聚焦人工智能（AI）与生成式 AI（GenAI）的方法，Getlink 正与 Ekimetrics 合作，对其运营进行转型、加固与优化。核心挑战包括：部署预测性维护、提升列车可靠性，以助力将网络中的“非质量”指标在 2026 年前降低 15%，其中一项关键举措是在列车上安装传感器。
解决方案
客户挑战
- 借助 AI 提升英法海底隧道运营与运输服务的可靠性和安全性
- 降低老旧列车的维护成本，同时最大限度降低重大故障的风险
- 减少因计划外停机或故障导致的网络“非质量”问题
解决方案
- 联合数据专家与高管团队，共同识别对项目最重要的AI应用场景
- 优化数据架构以支撑AI应用，为已识别的12个GenAI应用场景的落地做好准备
- 引入GenAI解决方案，推动预测性维护的全面升级
项目成果
- 预测性维护带来的年化节约，预计超过1100万
- 为列车部署预测性维护系统，可以显著减少计划外事故与停机
- 开发并建设了稳健、统一、可靠的 AI 平台
Challenge
Getlink 在基础设施和列车管理方面面临的挑战越来越大，主要原因在于维护工作资源密集、耗时较长，同时需要更有效的风险控制。自 90 年代起投入运营的列车、英法海底隧道战略重要性所决定的最高安全标准，以及高峰时段每 5 分钟一班列车的运行频率，都要求对维护与监控方式进行全面革新。
向更主动的运营管理模式转变，意味着 Getlink 的 AI 与 GenAI 能力需要大幅提升，以便在故障导致重大中断和高昂维护成本之前提前预判。借助 AI 实现持续监控和对老化列车及复杂基础设施的高效预测性维护，已成为必然选择。
Our approach
在招聘了两名内部数据科学家之后，Getlink 选择我们作为公司转型的合作伙伴，看重的是Ekimetrics在数据科学、AI 和 GenAI 领域的专业积累与行业声誉。
首先，我们识别并排定了列车相关 AI 应用场景的优先级。随后，Ekimetrics 与 Getlink 团队共同设计并构建了稳健的 AI 架构。该架构与现有的信息与运营系统顺畅对接。自此，数据采集与分析变得更规范、更安全，包括使用 GenAI 的复杂项目也能更加顺利地推进。
首批落地的应用场景之一是减少“刹车抱死”现象——该问题可能导致列车完全停驶。其维护每年至少产生 1100 万的成本。通过对设备运行中细微异常信号的自动化分析，该现象的早期检测已被证明极为有效。此外，维护人员在诊断环节节省的时间，被用于对设备进行更深入的检查——这是识别故障风险的更进一步措施。
这项工作目前正在列车和隧道基础设施上推进，并将扩展至 AI 路线图中的另外三个领域：
- 远程诊断，实时为驾驶员提供远程支持
- 优化维护排程与备件库存水平
- 构建基于 RAG（检索增强生成）的系统，该系统基于既定规程和类似事故案例进行训练，使维护人员能够快速获取准确答案
该路线图目前已获得最高2000万元的资金支持，将在2025年前分批投入。
Outcome
- 运营效率提升：能够提前检测计划外停运，可靠性大幅提高，这是该项目的核心成果之一。
- 成本显著节约：维护团队的人力投入与运营支出大幅减少。
- 安全性增强：通过 GenAI 在异常发展为严重问题前进行检测，提升了运营安全性与网络可靠性。
