Caso de uso #BIGDATA

Mantenimiento preventivo por monitorización
Near Real Time

Logotipo CAF - industria transporte y ferrocarril

CAF es un grupo multinacional con más de 100 años de experiencia ofreciendo sistemas integrales de transporte a la vanguardia tecnológica y de alto valor añadido en movilidad sostenible. Referente en el sector ferroviario, ofrece a sus clientes una de las más amplias y flexibles gamas del mercado en material rodante, componentes, infraestructuras, señalización y servicios (mantenimiento, rehabilitación y servicios financieros).

En este marco, CAF lanzó hace varios años una iniciativa denominada “Tren Digital”, que desembocó en la creación de la plataforma LeadMind.

LeadMind proporciona una nueva generación de trenes conectados y servicios más competitivos para los operadores y mantenedores de la industria ferroviaria a través de la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis avanzado para dar soporte a la toma de decisiones en tiempo real y avanzar hacia el mantenimiento basado en la condición / predictivo.

El sector transporte ha adoptado las normas de la industria 4.0.

El sector del transporte, especialmente el ferroviario, ha adoptado las normas de la industria 4.0 caracterizada por sistemas inteligentes y soluciones industriales basadas en Internet. El uso de nuevas tecnologías está dando lugar a mejoras en la calidad de los servicios y modelos de negocio, basados en las capacidades analíticas de los grandes datos y su potencial para transformar las plataformas actuales en una red de comunidades de colaboración que mueven el transporte de mercancías y pasajeros. La tendencia actual de automatización e intercambio de datos se dirige a la adopción de nuevas y emergentes tecnologías para alcanzar mayores niveles de eficacia y eficiencia.

Solución en Amazon Web Services

CAF confía en Keepler Data Tech la integración de soluciones tecnológicas de AWS persiguiendo dos objetivos tecnológicos principales:

  • Implementar la solución analítica de LeadMind en una arquitectura cloud para ingesta, procesamiento y almacenamiento, tanto batch como en tiempo real, según el caso, procedentes de los datos de los trenes.
  • Generar reportes y dashboards con KPIs identificados y categorizados por CAF.

Para evitar la sobreingeniería y apoyados por metodologías ágiles, la solución ofrecida por Keepler propone la construcción de productos mínimos viables utilizando servicios de procesamiento Big Data y de analítica de AWS, que permitan validar tecnologías y enfoques utilizados para resolver problemas concretos, con un suficiente alcance y medir de forma sencilla la efectividad.

El resultado es una solución integral que recibe los datos de los trenes y procesa la información para que se almacene adecuadamente en un Data Lake. La solución permite ingestar datos de un conjunto acotado de vehículos equipados con unidades de diagnóstico (sDiag) y escalar a cualquier número de vehículos en el futuro.

La solución se basa completamente en el uso de servicios gestionados, con los que se consigue una implementación serverless fácil de mantener, robusta, segura y escalable. Los principales servicios de Amazon Web Services utilizados son:

  • AWS S3 como repositorio principal de almacenamiento.
  • AWS Athena para consultar el Data Lake mediante SQL.
  • AWS Glue como herramienta de ETL y Catálogo de Datos.
  • AWS EC2 para los servicios de BI con TIBCO Spotfire.
  • AWS Glacier como backup de archivos antiguos.
  • AWS SageMaker para lanzar Notebooks iPython, usados por los científicos de datos de CAF para desarrollar nuevos modelos.
  • AWS Redshift cargado automáticamente con un subconjunto de datos procesados a partir de datos de origen, para optimizar los procesos Business Intelligence.
  • Amazon DynamoDB como almacenamiento de metadatos.
  • AWS RDS (con MySQL) para el almacenamiento de datos maestros que permitan hacer transformaciones de campos.
  • AWS Batch para la sincronización de FTP.
  • AWS Lambda para ejecutar lógica de aplicación de detección en el ETL y alarmas near-real time.
  • AWS SNS y AWS SES para procesar errores y notificaciones en near-real time.

Beneficios

  • El modelo de pago por uso de la nube pública ha permitido a CAF disponer de una solución reduciendo considerablemente los costes de inversión.
  • Al tratarse de una solución implementada totalmente mediante servicios gestionados, el coste de operación es reducido.
  • Todas las piezas de la solución escalan horizontalmente, por lo que la integración de más sensores o el aumento de flota de trenes no supone un cuello de botella y permite un escalado ágil y automático.
  • Se trata de un sistema abierto que permite integrar cualquier herramienta de explotación de la información que pueda desplegarse sobre AWS.
  • El coste de almacenamiento y procesamiento es significativamente menor. Por ejemplo, el procesamiento de todo el histórico de datos presenta una reducción de tiempo de más del 90% respecto a las soluciones previas on-premise.
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Keepler es una empresa boutique de servicios profesionales tecnológicos especializada en el diseño, construcción, despliegue y operaciones de soluciones software de Big Data y Machine Learning para grandes clientes. Utiliza metodologías Agile y Devops y los servicios nativos de la nube pública para la construcción de sofisticadas aplicaciones de negocio centradas en datos e integradas con diversas fuentes en modo batch y tiempo real. Es nivel Advanced Consulting Partner y cuenta con una plantilla técnica en la que el 90% de sus profesionales están certificados en AWS. Keepler actualmente trabaja para grandes clientes en diversos mercados, como servicios financieros, industria, energía, telecomunicaciones y media.

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