DB Cargo, DB Cargo Railport Darmstadt'taki 77 serisi dizel lokomotifleri için yapay zeka tabanlı bir yedek parça tahmin sistemi devreye aldı.
Sistem, kilometre bilgilerini, bakım aralıklarını ve servis bilgilerini geçmiş tüketim alışkanlıklarıyla birleştirerek talep tahminlerini iyileştirir.
DB Cargo, elektriksiz hatlarda yaklaşık 60 adet Class 77 dizel lokomotif işletmektedir. Kanada’da üretilen bu lokomotifler için gerekli yedek parçaların teslim süresi birkaç hafta veya ay sürebilmekte olup, bazı bileşenlerin teslimatı ise çok daha uzun zaman almaktadır. DB Cargo’ya göre, belirli parçalara yönelik talebin düzensiz olması nedeniyle geleneksel tahmin yöntemleri yeterince etkili olamamıştır.
Buna bir örnek, Class 77 lokomotifi için kullanılan yağ pompasıdır. Önceki tahmin yöntemi herhangi bir talep öngörmezken, yapay zeka modeli beş adetlik bir talep öngörmüştü; gerçek tüketim ise altı adede ulaştı. Yaklaşık 500 günlük teslimat süreleri göz önüne alındığında, tahmin doğruluğu lokomotiflerin hizmet verilebilirliğini doğrudan etkiliyor.
DB Cargo, yapay zeka modelinin yanı sıra mevcut Excel tabanlı planlama aracını da yeniledi. Bekleme süreleri ile stok seviyeleri arasında denge sağlamak amacıyla parametreler sistematik olarak test edildi. Planlamayı belirli operasyonel profillere uyarlamak amacıyla farklı araç türleri için ayrı parametre setleri tanımlandı.
DB Cargo, yeni metodolojinin ve güncellenen planlama aracının birkaç ay içinde devreye alındığını ve şu anda 77 Serisi filonun yedek parça planlamasında kullanıldığını bildirdi.
