Partium 作为领先的人工智能零件搜索提供商，走在这场革命的前沿，提供创新的人工智能驱动解决方案，通过帮助客户更快地找到零件和优化数据质量，简化列车维护流程。
人工智能在列车维护中的作用
人工智能改变了铁路行业的游戏规则，它提供预测性维护功能，使运营商能够在故障发生前发现潜在故障。机器学习算法可以分析从嵌入列车、轨道和基础设施的传感器收集到的大量数据。这些算法可以预测组件的健康状况，识别表明潜在故障的模式，并建议采取积极主动的维护行动。
但这还不是全部。人工智能对部分搜索过程也产生了重大影响。人工智能算法使用户能够使用图片、文本（甚至是另一种语言）、描述、数字......进行搜索，还能通过理解自然语言查询提高搜索的准确性和效率。人工智能还可以丰富零件数据，并添加相关信息，如 EOL 和生命周期管理信息、维修说明、安全信息等。所有这一切都有助于更快地找到零部件，让您的列车立即回到正轨。
Partium 对人工智能驱动的列车维护的贡献
Partium 公司利用其在人工智能和铁路技术方面的专业知识，开发了一种尖端解决方案，以满足列车维护的特殊需求。Partium 可帮助维护团队更快地找到零件。 正确识别备件和组件以及在仓库中寻找备件往往会耗费宝贵的时间，特别是在计划外维护期间，甚至会让几名机械师忙得不可开交。有了 Partium，他们可以迅速找到正确的零件，从而大大提高资产的可用性和可靠性。
德国铁路公司（Deutsche Bahn）和奥地利铁路公司（ÖBB）都是 Partium 的重要客户。
德国铁路（Deutsche Bahn）和 Partium
DB 公司正在寻找一种数字和移动解决方案，以更快地找到替换零件和组件。主要目标是将每个部件的平均搜索时间从大约 15-20 分钟缩短到 20 分钟。
一切都始于DB Fernverkehr（长途）项目。由于在该领域的巨大成功和用户采用，DB Cargo、DB Regio（通勤列车）、DB Fahrzeuginstandhaltung（车队维护）和 DB Netz（网络）的机器库也迅速加入。现在，Partium 基本上已成为德国铁路公司所有维修和维护环境中的标准部件搜索技术。
ÖBB（奥地利铁路）和 Partium
为了提高工作效率并扩大服务范围，ÖBB 加大了对数字化和自动化等未来技术的投资。他们正在寻找一种解决方案，让所有员工都能识别并找到备件，包括正确的零件编号。在德国铁路公司的推荐下，ÖBB 找到了 Partium。
除了更快、更方便地找到零件外，ÖBB 还从 Partium 等不同方面获益：
- 加快新员工入职速度
- 知识管理
- 全面加快与内部零件采购/仓储和维护有关的流程。
人工智能在列车维护方面的优势
人工智能在列车维护中的应用可以帮助加快零件搜索流程，减轻专家的负担，增强（新）员工的能力。总体而言，维护流程的加快可提高效率并节约成本。
通过优化维护流程和避免意外停机，人工智能降低了铁路运营商的运营成本，从长远来看可节省大量资金。此外，主动、快速地识别潜在故障有助于提高铁路环境的安全性，最大限度地降低乘客和工作人员面临的风险。
人工智能在列车维护中的应用代表着向更高效、更安全、更可靠的铁路系统迈出的关键一步。随着技术的不断发展，人工智能与列车维护之间的协同作用将在塑造全球铁路运输的未来方面发挥至关重要的作用。
在这个简短的视频中，您可以看到 Partium 如何改变搜索零件的方式：
