Deutsche Bahn, la principal empresa ferroviaria de Alemania, ha implementado una nueva solución de pronóstico que promete revolucionar la gestión de sus operaciones. Con más de 6.6 millones de pasajeros transportados diariamente, contar con proyecciones precisas se ha vuelto esencial para el correcto funcionamiento de sus servicios.
Tradicionalmente, la elaboración de modelos de pronóstico requería un extenso tiempo de desarrollo y una especialización significativa, limitando su efectividad en diferentes contextos. Sin embargo, la compañía ha adoptado Chronos-Bolt, un modelo de pronóstico de series temporales lanzado recientemente en el mercado de Amazon Bedrock. Este innovador enfoque ofrece predicciones precisas con un esfuerzo mínimo, convirtiendo datos de series temporales en un formato que se asemeja al tratamiento del lenguaje en modelos de lenguaje, lo que permite una notable reducción en el tiempo de desarrollo.
Uno de los principales desafíos que Deutsche Bahn ha enfrentado en esta implementación es la heterogeneidad de sus procesos de pronóstico. Antes de introducir Chronos, la empresa contaba con múltiples sistemas de pronóstico operando de manera independiente, lo que resultaba en esfuerzos manuales excesivos y un uso ineficiente de los recursos. Para solucionar esto, se desarrolló un sistema integral de pronóstico basado en Chronos, en colaboración con DB InfraGO AG, su plataforma de análisis de datos.
Este sistema cuenta con una API interna segura, accesible para todos los equipos de la empresa, eliminando así la necesidad de soluciones personalizadas. Desde su implementación, las pequeñas unidades de trabajo pueden generar sus propios pronósticos, reduciendo el tiempo de preparación de varias semanas a solo horas.
Las pruebas realizadas han evidenciado que los modelos de Chronos superan en precisión y velocidad a los métodos estadísticos tradicionales. Por ejemplo, en un primer caso de uso, Chronos alcanzó un nivel de precisión que supera a modelos tradicionales como AutoARIMA y AutoETS, logrando tiempos de inferencia hasta 100 veces más rápidos.
Adicionalmente, Deutsche Bahn ha integrado su solución utilizando Amazon API Gateway y funciones de AWS Lambda para procesar las solicitudes de pronóstico. Esta arquitectura eficiente permite manejar una amplia gama de escenarios de pronóstico, alineándose con su estrategia de digitalización y optimización.
Con la democratización de estas capacidades de pronóstico a lo largo de sus unidades comerciales, se anticipa que Deutsche Bahn logrará mejoras significativas en la eficiencia operativa y una planificación más efectiva en la asignación de recursos. Esta iniciativa establece un nuevo estándar en la industria ferroviaria, además de plantear un modelo que podría ser replicado en otras áreas.
