ANALYSIS & STUDY OF AI TECHNIQUES FORAUTOMATIC CONDITION MONITORING OFRAILWAY TRACK INFRASTRUCTURE : Artificial Intelligence Techniques

Since the last decade the problem of surface inspection has been receiving great attention from the scientific community, the quality control and the maintenance of products are key points in several industrial applications.The railway associations spent much money to check the railway infrastructure. The railway infrastructure is a particular field in which the periodical surface inspection can help the operator to prevent critical situations. The maintenance and monitoring of this infrastructure is an important aspect for railway association.That is why the surface inspection of railway also makes importance to the railroad authority to investigate track components, identify problems and finding out the way that how to solve these problems. In railway industry, usually the problems find in railway sleepers, overhead, fastener, rail head, switching and crossing and in ballast section as well. In this thesis work, I have reviewed some research papers based on AI techniques together with NDT techniques which are able to collect data from the test object without making any damage. The research works which I have reviewed and demonstrated that by adopting the AI based system, it is almost possible to solve all the problems and this system is very much reliable and efficient for diagnose problems of this transportation domain. I have reviewed solutions provided by different companies based on AI techniques, their products and reviewed some white papers provided by some of those companies. AI based techniques likemachine vision, stereo vision, laser based techniques and neural network are used in most cases to solve the problems which are performed by the railway engineers.The problems in railway handled by the AI based techniques performed by NDT approach which is a very broad, interdisciplinary field that plays a critical role in assuring that structural components and systems perform their function in a reliable and cost effective fashion. The NDT approach ensures the uniformity, quality and serviceability of materials without causing any damage of that materials is being tested. This testing methods use some way to test product like, Visual and Optical testing, Radiography, Magnetic particle testing, Ultrasonic testing, Penetrate testing, electro mechanic testing and acoustic emission testing etc. The inspection procedure has done periodically because of better maintenance. This inspection procedure done by the railway engineers manually with the aid of AI based techniques.The main idea of thesis work is to demonstrate how the problems can be reduced of thistransportation area based on the works done by different researchers and companies. And I have also provided some ideas and comments according to those works and trying to provide some proposal to use better inspection method where it is needed.The scope of this thesis work is automatic interpretation of data from NDT, with the goal of detecting flaws accurately and efficiently. AI techniques such as neural networks, machine vision, knowledge-based systems and fuzzy logic were applied to a wide spectrum of problems in this area. Another scope is to provide an insight into possible research methods concerning railway sleeper, fastener, ballast and overhead inspection by automatic interpretation of data.In this thesis work, I have discussed about problems which are arise in railway sleepers,fastener, and overhead and ballasted track. For this reason I have reviewed some research papers related with these areas and demonstrated how their systems works and the results of those systems. After all the demonstrations were taking place of the advantages of using AI techniques in contrast with those manual systems exist previously.This work aims to summarize the findings of a large number of research papers deploying artificial intelligence (AI) techniques for the automatic interpretation of data from nondestructive testing (NDT). Problems in rail transport domain are mainly discussed in this work. The overall work of this paper goes to the inspection of railway sleepers, fastener, ballast and overhead.

Equipping Simulation Model (BIOSIM)’s Actors With Multi-agent Intelligence on Cross platforms

Thesis is to Introduce an Intelligent cross platform architecture with Multi-agent system in order to equip the simulation Models with agents, having intelligent behavior, reactive and pro-active nature and rational in decision making.

Self-Service Business Intelligence verktyg – möjligheter ochbegränsningar : En jämförelse av teorier om Self-Service Business Intelligence verktyg och praktiska resultat av verktyget PowerPivot

Inom Business Intelligence har begreppet Self-Service Business Intelligence (Self-Service BI) vuxit fram. Self-Service BI omfattar verktyg vilka möjliggör för slutanvändare att göra analyser och skapa rapporter utan teknisk support. Ett av dessa verktyg är Microsoft PowerPivot.På Transportstyrelsens Järnvägsavdelning finns behov av ett Self-Service BI-verktyg. Vi fick i uppdrag av Sogeti att undersöka om PowerPivot var ett lämpligt verktyg för Transportstyrelsen. Målet med uppsatsen har varit att testa vilka tekniska möjligheter och begränsningar PowerPivot har samt huruvida PowerPivot är användbart för Transportstyrelsen.För att få en djupare förståelse för Self-Service BI har vi kartlagt vilka möjligheter och begränsningar med Self-Service BI-verktyg som finns beskrivna i litteraturen. Vi har sedan jämfört dessa med våra testresultat vilket har varit syftet med uppsatsen.Resultatet av testerna har visat att Transportstyrelsens Järnvägsavdelning initialt behöver teknisk support för att använda PowerPivot. Testerna har även visat att vissa av Transportstyrelsens krav inte kan uppfyllas. Detta minskar användbarheten för Transportstyrelsen.Vidare har vi kommit fram till att Self-Service BI inte alltid är enkelt att använda för slutanvändare utan teknisk support. Resultatet visar även att det krävs en BI-infrastruktur för att enkelt skapa rapporter med god kvalitet och högsta möjliga korrekthet.

Egenskaper att beakta vid val av rapportverktyg inom Business Intelligence : En jämförelse av tre rapportverktyg

Denna rapport behandlar vilka egenskaper som är viktiga att ta hänsyn till vid val av rapportverktyg inom området Business Intelligence. Begreppet BI är relativt omfattande och syftar till färdigheter, teknologier, applikationer och metoder av systematisk och vetenskaplig art som en organisation använder för att bättre förstå sin verksamhet, sin omgivning och omvärld. Rapportverktyg utgör således en mindre del i en större kedja av processer för att stödja beslutstagande.Landstinget Dalarna har anlitat Sogeti, som har varit vår uppdragsgivare för detta examensarbete, för att implementera BI i sin verksamhet och vår studie har sitt ursprung i att Landstinget Dalarna idag har ett stort behov av olika typer av rapporter i många olika delar av organisationen. Rapportbehovet har visat sig vara omfattande och för att lätta på arbetsbördan för de systemutvecklare som skapar rapporter har funderingar framkommit att det skulle kunna vara en bra lösning att låta användarna inom Landstinget Dalarna själva skapa en del av sina egna rapporter. Målet med arbetet är att ge de systemutvecklare som arbetar i projektet riktlinjer kring vilka egenskaper olika rapportverktyg innehar för att de enklare skall kunna avgöra vilket som är lämpligast att använda. De verktyg som i denna studie jämförs med varandra är Report Builder 3.0, PowerPivot samt Dashboard Designer 2010, samtliga från Microsoft.För att göra denna jämförelse mellan olika rapportverktyg krävs bra underlag för att kunna förstå vilka egenskaper som är relevanta att fokusera på samt om några egenskaper väger tyngre än andra.Efter att ha utfört intervjuer med systemutvecklare som arbetar med BI har vi kunnat skapa oss en tydligare bild av detta område. Egenskaperna har sammanställts för att användas i vår jämförelse mellan de olika rapportverktygen. Att dessa egenskaper är av vikt bekräftas till viss del av den teori som finns på området. De egenskaper som främst visar sig vara viktiga i valet är vilken befintlig plattform som används, verktygets möjlighet att skapa interaktiva rapporter samt vilken typ av användare verktyget riktar sig till. Även andra egenskaper visar sig vara viktiga att ta hänsyn till, men då främst beroende på vilka krav som ställs. Resultatet av den praktiska jämförelsen mellan de olika rapportverktygen visar att verktygen till viss del överlappar varandra i funktionalitet samtidigt som de är anpassade för olika typer av användare och plattformar. De utgör allihop delar i Microsofts BI-pussel som på olika sätt skall bidra till att alltid kunna täcka upp de krav som kan finnas beroende på behov och förutsättningar. Samtidigt visar det sig att jämförda rapportverktyg besitter vissa generella egenskaper som gör att verktygen i stora drag klarar, om än på olika sätt, att skapa snarlika rapporter.

Business Intelligence: comparação de ferramentas

Cada vez mais o tempo acaba sendo o diferencial de uma empresa para outra. As empresas, para serem bem sucedidas, precisam da informação certa, no momento certo e para as pessoas certas. Os dados outrora considerados importantes para a sobrevivência das empresas hoje precisam estar em formato de informações para serem utilizados. Essa é a função das ferramentas de “Business Intelligence”, cuja finalidade é modelar os dados para obter informações, de forma que diferencie as ações das empresas e essas consigam ser mais promissoras que as demais. “Business Intelligence” é um processo de coleta, análise e distribuição de dados para melhorar a decisão de negócios, que leva a informação a um número bem maior de usuários dentro da corporação. Existem vários tipos de ferramentas que se propõe a essa finalidade. Esse trabalho tem como objetivo comparar ferramentas através do estudo das técnicas de modelagem dimensional, fundamentais nos projetos de estruturas informacionais, suporte a “Data Warehouses”, “Data Marts”, “Data Mining” e outros, bem como o mercado, suas vantagens e desvantagens e a arquitetura tecnológica utilizada por estes produtos. Assim sendo, foram selecionados os conjuntos de ferramentas de “Business Intelligence” das empresas Microsoft Corporation e Oracle Corporation, visto as suas magnitudes no mundo da informática.

Utilização de business intelligence para gestão de área operacional de agências bancárias : um estudo de caso

A eficiência operacional nos bancos é um fator que vem ganhando importância em função da evolução no cenário econômico, apontando para maior competitividade. Nesse contexto, a gestão operacional agências torna-se cada vez mais relevante. Entretanto, a atividade de gerenciar milhares de agências, com necessidade de agilidade na tomada de decisões, mostra-se complexa. Nesse sentido, o Business Intelligence se apresenta como uma solução para otimizar a atividade de gestão, adicionando inteligência ao negócio. Não obstante, questões práticas de implementação e uso são desafios para unir BI e gestão de agências bancárias. Este trabalho analisa a aplicação de Business Intelligence para a gestão operacional de agências bancárias em busca de práticas relevantes. O método de pesquisa utilizado é o estudo de caso, aplicado em uma grande instituição financeira nacional. Por meio de consulta a documentações, entrevistas com Gerentes Regionais e Equipe de Projeto buscou-se verificar proposições que foram depreendidas da revisão da literatura sob dois aspectos: implementação e utilização da solução de BI. Como resultado, foram confirmadas as proposições apontando para importância do apoio da organização e alinhamento ao negócio para uma implementação bem sucedida, além da constatação que BI não pode ser tratado apenas como uma ferramenta, na verdade além da parte técnica, envolve processos e negócios. Com relação à utilização, foi verificado que BI traz mais qualidade à informação, melhora o suporte ao processo de tomada de decisão e trás benefícios intangíveis e tangíveis para a gestão operacional de agências bancárias, como aumento da produtividade, redução de custos e riscos e melhor atendimento ao cliente.

Os fatores de influência na decisão de escolha entre softwares de business intelligence

O cenário empresarial atual leva as empresas a terem atuações cada vez mais dinâmicas, buscando utilizar as informações disponíveis de modo a melhorar seu processo de decisão. Com esse objetivo, diversas organizações têm adquirido sistemas de business intelligence. O processo de seleção de sistemas é difícil, diferente do utilizado em outras aquisições empresariais e sofre influência de diversos aspectos intangíveis, o que impossibilita o uso das técnicas de análise financeira normalmente utilizadas pelas companhias para apoiar decisões de investimento. Dessa forma, pode-se dizer que a decisão de escolha de um software de business intelligence é baseada em um conjunto de fatores tanto tangíveis quanto intangíveis. Este trabalho teve como objetivo principal identificar e estabelecer um ranking dos principais fatores que influenciam a decisão de escolha entre sistemas de business intelligence, tendo como foco empresas do setor de incorporação imobiliária atuantes na grande São Paulo e como objetivo secundário procurar identificar a possível existência de aspectos determinantes para a decisão de escolha entre a lista de fatores apurados. Essa pesquisa foi realizada através de doze entrevistas com pessoas que participaram de processos de decisão de escolha de sistemas de business intelligence, sendo algumas da área de TI e outras de área de negócio, atuantes em sete empresas incorporadoras da grande São Paulo. Essa avaliação teve como resultado a identificação dos fatores mais importantes e a sua classificação hierárquica, possibilitando a apuração de um ranking composto pelos catorze fatores mais influentes na decisão de escolha e statisticamente válido segundo o coeficiente de concordância de Kendall. Desse total, apenas três puderam ser classificados como determinantes ou não determinantes; o restante não apresentou padrões de resposta estatisticamente válidos para permitir conclusões sobre esse aspecto. Por fim, após a análise dos processos de seleção utilizados pelas sete empresas dessa pesquisa, foram observadas duas fases, as quais sofrem influência de distintos fatores. Posteriormente, estudando-se essas fases em conjunto com os fatores identificados no ranking, pôde-se propor um processo de seleção visando uma possível redução de tempo e custo para a realização dessa atividade. A contribuição teórica deste trabalho está no fato de complementar as pesquisas que identificam os fatores de influência no processo de decisão de escolha de sistemas, mais especificamente de business intelligence, ao estabelecer um ranking de importância para os itens identificados e também o relacionamento de fatores de importância a fases específicas do processo de seleção identificadas neste trabalho.

A relação entre business intelligence e o processo de inovação no mercado de cartões de crédito brasileiro : um estudo de caso

As ferramentas de Business Intelligence se tornaram elemento importante no contexto organizacional em função de fornecerem às empresas informações necessárias para o processo decisório. Para garantir vantagem competitiva perante os concorrentes, as empresas buscam inovar. O processo atrelado ao fenômeno da inovação é complexo e depende de uma série de fatores, tais como regulação, pressão do consumidor e tecnologia. O mercado de cartões de crédito no Brasil cresce em ritmo acelerado, com recente concentração em poucos competidores e grande variedade de produtos ofertados. Assim dito, a presente pesquisa busca analisar de que maneira o ferramental de BI se relaciona com o processo de inovação no setor de cartões de crédito brasileiro. O método de pesquisa escolhido foi o estudo de caso, realizado em uma empresa emissora de cartões de crédito com tradição no mercado. A partir de entrevistas semi-estruturadas com executivos de diversas áreas, de coleta de documentação existente e estudo das ferramentas de BI aplicadas no caso, propõe-se uma matriz da relação entre as ferramentas de BI e inovação. Como resultado conclui-se que as ferramentas de BI podem influenciar diretamente o processo de inovação, definindo novos atributos de preço, segmentos e programas de incentivo, ou indiretamente, servindo somente como insumo para discussões, identificação de gaps e formulação de estratégias, tendo uma relação indireta com o processo de inovação.