軌道運輸數位轉型解決方案

探索 NeoEdge 軌道運輸數位轉型方案如何透過邊緣運算與 AI 賦能，實現設備數據即時收集、異常預警與遠端管理，全面提升無縫的數位營運、高效的維護，優化軌道系統的安全性與運行效率。

軌道運輸智慧化的挑戰

OT系統涉及車站、列車、軌旁等場域，各系統分屬不同單位，缺乏標準化介面，導致OT數據收集不易，難以與IT系統串接

OT人員缺少IT與資安的知識與能力，IT人員則對於OT場域設備不熟悉，導致彼此之間的隔閡

軌道運輸屬於關鍵基礎設施，導入新技術需符合資安規範與可靠度，確保整體運輸系統的安全與運行無虞

具有產業知識但缺少AI技術相關知識，導致在導入AI技術遇到卡點，無法順利推動AI應用

車站空調用電與列車牽引動力，如何呼應綠色運輸與降低碳排，亦是重要的課題

現場巡檢人力逐漸不足，專業技術人員缺乏，如何藉由AI與數位化工具來支援

CEO/資訊長/數位轉型長

資訊部門/數位轉型小組/研發單位

設備管理工程師/車輛維運工程師/電力工程師/軌道工程師

• 車站能源使用龐大，尖峰用電造成營運成本壓力。

• 現有空調與電梯系統多為固定排程或人工調整，缺乏即時智慧化控制。

• 維護模式仍以定期檢修為主，難以及早預測異常，導致突發故障。

• 軌道與道岔等基礎設施易受磨耗、沉陷、氣候災害影響，需大量人力巡檢。

• 扣件、轉轍器等細微異常人工檢測效率低，難以及早發現潛在異常風險。

• 集電弓異常火花與電車線幾何偏移若未即時偵測，可能導致服務停擺。

• 不同感測設備（振動、聲學、影像、扭力、電流..etc）數據分散且缺乏整合。

• 列車營運面臨能源效率與碳排放壓力。

• 乘客體驗需求提升（舒適、安全、資訊透明），但現有系統多為被動回應。

• 車載設備複雜，車門、氣壓、電池等多點故障難以及時掌握，停駛成本高。

• 車輪異音偵測。