Deutsche Bahn, la principal empresa ferroviaria de Alemania, ha adoptado una solución de pronóstico innovadora que promete transformar sus operaciones. Con más de 6.6 millones de pasajeros diarios, la precisión en los pronósticos es crucial para un servicio eficiente. Tradicionalmente, el desarrollo de estos modelos tomaba semanas y requería alta especialización, limitando su aplicación.
La compañía ha comenzado a implementar Chronos-Bolt, un avanzado modelo de pronóstico de series temporales disponible en Amazon Bedrock. Este modelo permite obtener predicciones precisas con mínimo esfuerzo, transformando datos en un formato similar al procesamiento del lenguaje, lo cual reduce significativamente el tiempo de desarrollo de los modelos, permitiendo pronósticos casi inmediatos.
En la implementación, Deutsche Bahn se enfrentó al desafío de la heterogeneidad en sus procesos de pronóstico. Antes de Chronos, existían múltiples procesos independientes que requerían esfuerzos manuales considerables y recursos ineficientes. En colaboración con DB InfraGO AG, desarrolló un sistema de pronóstico basado en Chronos, que proporciona una API interna segura accesible para todos los equipos de la empresa, eliminando así la necesidad de soluciones personalizadas.
Con esta innovación, las unidades de trabajo pueden generar pronósticos propios, reduciendo el tiempo de preparación de semanas a horas. En pruebas recientes, Chronos ha demostrado ser notablemente superior en precisión y velocidad comparado con métodos estadísticos tradicionales. Logró superar modelos establecidos como AutoARIMA y AutoETS, con un tiempo de inferencia hasta 100 veces más rápido.
Para la estructura de su solución, Deutsche Bahn utiliza Amazon API Gateway junto con funciones de AWS Lambda, procesando eficazmente solicitudes de pronóstico a través de Chronos. Esta arquitectura integrada permite manejar eficientemente diversos escenarios, consolidando el enfoque hacia la digitalización y la optimización de recursos.
A medida que Deutsche Bahn expande este servicio de pronóstico a todas sus unidades de negocio, se espera una mejora significativa en la eficiencia operativa, impactando positivamente la planificación y asignación de recursos. Este desarrollo establece un nuevo estándar en el uso de inteligencia artificial para la industria ferroviaria y otras áreas.
