Deutsche Bahn, la principal empresa ferroviaria de Alemania, ha implementado una innovadora solución de pronóstico que promete revolucionar la gestión de sus operaciones diarias. Con más de 6.6 millones de pasajeros transportados cada día, contar con pronósticos precisos es esencial para su eficiencia operativa. Históricamente, desarrollar modelos de pronóstico requería semanas de trabajo y un alto grado de especialización, lo que limitaba su aplicabilidad.
Con el nuevo modelo Chronos-Bolt, recién lanzado en el mercado de Amazon Bedrock, la compañía ha encontrado una solución que ofrece predicciones precisas con un esfuerzo mínimo. Este modelo convierte datos de series temporales con un enfoque similar al procesamiento del lenguaje natural, reduciendo significativamente el tiempo de desarrollo y proporcionando pronósticos casi inmediatos.
Durante su implementación, Deutsche Bahn enfrentó el reto de la heterogeneidad en sus procesos de pronóstico. Antes de Chronos, múltiples procesos independientes provocaban esfuerzos manuales considerables y desperdicio de recursos. La colaboración con DB InfraGO AG permitió el desarrollo de un sistema basado en Chronos que ofrece una API interna segura, accesible a todos los equipos de la empresa. Esto elimina la necesidad de crear pronósticos personalizados, permitiendo que las unidades más pequeñas generen sus propios pronósticos y reduciendo el tiempo de preparación de semanas a horas.
En pruebas recientes, Chronos ha demostrado una notable superioridad en precisión y velocidad frente a métodos estadísticos tradicionales. Superó a modelos como AutoARIMA y AutoETS, con un tiempo de inferencia hasta 100 veces más rápido.
Para estructurar su solución, Deutsche Bahn utiliza Amazon API Gateway con funciones de AWS Lambda para procesar solicitudes de pronóstico a través de Chronos. Esta arquitectura permite tratar una variedad de escenarios de manera eficiente, fortaleciendo su enfoque hacia la digitalización y optimización de recursos.
A medida que Deutsche Bahn avanza con este servicio, se espera que la democratización de estas capacidades mejore significativamente la eficiencia operativa y facilite una mejor planificación en la asignación de recursos. Este avance establece un nuevo estándar para el uso de modelos de pronóstico basados en inteligencia artificial en la industria ferroviaria y más allá.
