蘇南/百年老店如何善用AI?智慧運輸成為台鐵蛻變契機

台鐵是最可憐、最被干預、最惡性的單位嗎?前交通部長賀陳旦日前有上述感嘆!難道負責我國最大運輸功能的台鐵已病入膏肓了嗎?如何下藥方呢?筆者建議,台鐵不妨進行數位轉型,推升其對運輸、物流的經濟力。

運輸服務如何作數位轉型呢?台灣高鐵獲頒2016年ITS世界大會名人堂產業成就獎(ITS World Congress Hall of Fame Industry Award),其智慧運輸服務系統包括:列車運行智慧化管理、安全與應變管理智慧化、智慧化訂位購票、智慧化旅客服務及旅遊資訊智慧化。他山之石,可以攻錯,台鐵可多參考高鐵或捷運,進行組織文化的變革,才不會連年虧損(累積至今已高達1千1百多億元),以及近四年事故發生逾兩千件,傷亡至少448人。再者,旅客也覺得台鐵的服務比高鐵或捷運「差很大」!

此次普悠瑪事故調查小組於26日赴樹林調車場,檢視列車設備功能,分析比對司機員、調度員、檢查員的通聯紀錄、列車控制監控系統紀錄及影像紀錄等,但台鐵員工爆料肇事主因之一是「主風泵」壞了,導致第7節煞車失靈,帶動第8節的右輪浮起而翻覆。依慣性定律,過彎超速翻覆現場應呈現「L型」而非「W型」,因此,這個事件是人為疏失還是機械故障?還是人機系統的整合出問題?當初的驗收為何需變更規格呢?究竟該如何改善?

▲▼台鐵召開「第6432次新馬車站出軌案 總結記者會」。(圖/記者宋良義攝)

▲普悠瑪翻覆事件造成18人死亡,台鐵可利用科技進行數位轉型,讓百年老店蛻變,也保障乘客的安全。(圖/記者宋良義攝)

日本的NEC已藉由物聯網(IoT)加上AI技術,支援鐵路現場問題的解決。由IoT蒐集車輛、機械、信號通信、電弓線、軌道維護等大數據資訊,傳到雲端儲存,經由AI的機器學習與演算法推理,不必如傳統般,須依賴經驗豐富的駕駛員、調度員等技術人員的重複性工作,即可以人機協作方式指導司機開火車,可避免發生如這次普悠瑪號尤姓司機雖回報行駛保護系統(ATP)、煞車的主風泵及動力系統已發生故障,但調度員卻要他繼續開到花蓮檢修,終因「邊開、邊修、邊趕點」而釀禍。

IoT用於火車,可掌握車行時的機械設備、軌道環境等是否異常,以及預測設備故障和劣化時機,提早優化以進行預防性維護。AI技術可使運輸操作儀表板圖像化及自動化,減少駕駛員誤判或人為疏失;並可藉由大數據蒐集列車機械設備、軌道施設、電力通信等現況,下達操作指令給駕駛員,建置「鐵路通用數據雲」。

透過AI的機械學習(Machine Learning)過去故障的時間序列數據,指導駕駛如何排除故障。此外,機械學習也可以辨識駕駛員與調度員、檢查員及列檢員間的對話內容,採人機互動和同步信息指揮駕駛,提出合理的車行及故障排除指示。以人、機、系統及AI的整合,以提高安全性。且AI的影像辨識技術將能提供更安全的鐵路運輸技術與服務,例如軌道異物偵測、車行軌跡追蹤、通訊號誌系統及車站的人流、物流等,當火車將到平交道路口前,AI能先偵測路口障礙物而減速或剎車,提升安全管理。

國外早已用AI作軌道養護,將以IoT感測器取得的軌道資料,傳送到大數據模型,比較雲端上的模型計算值和實際測量值是否符合。若發現異常,即以AI來判讀演算,立刻通知維修人員進場保養維護。對應我國,根據交通部運研所的《2046年我國軌道運輸發展願景》指出:大數據將應用在軌道運輸系統的創新服務、風險預防、維修效能,及機電量測資料分析等;2.以AI強化列車運轉管理、軌道營運管理數據化、旅運服務智慧化、軌道科技創新化、安全監測智慧化、發展無人自駕駛軌道系統及行車操控智慧化發展等。

「智慧運輸」、「軌道運輸」及「寬頻網路」是政府正積極推動的三大交通政策!台灣擁有豐沛的ICT(資訊與通信科技)人才及產業,更是台鐵推動智慧運輸發展的溫床。台鐵若能將人工智慧應用於軌道技術及物流的創新思維,推動數位運輸服務,將是未來轉型成功的契機。

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▲雲林科大科技法律研究所 蘇南教授●蘇南,國立雲林科技大學營建系及通識教育中心教授,交通大學土木工程博士,中正大學法學博士,中國政法大學法學博士。以上言論不代表本公司立場。

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