Program szkolenia
-
Podstawy AI i uczenia maszynowego
-
Definicje i kluczowe pojęcia
-
Różnice między AI, ML i Data Science
-
Przykłady zastosowań w różnych branżach
-
-
Kontekst kolejowy
-
Współczesne wyzwania w transporcie kolejowym
-
Trendy technologiczne w kolejnictwie
-
Miejsce AI w strategiach rozwoju kolei
-
-
Zagadnienia etyczne i regulacyjne
-
Odpowiedzialność algorytmiczna
-
RODO i przetwarzanie danych
-
Transparentność decyzji systemów AI
-
-
Źródła danych na kolei
-
Dane z czujników i systemów pokładowych
-
Informacje z systemów zarządzania ruchem
-
Integracja danych zewnętrznych (np. pogodowych)
-
-
Jakość i przygotowanie danych
-
Czyszczenie i standaryzacja danych
-
Walidacja i uzupełnianie braków
-
Anonimizacja i bezpieczeństwo danych
-
-
Struktura i format danych
-
Dane ustrukturyzowane vs. nieustrukturyzowane
-
Formatowanie i etykietowanie danych
-
Przechowywanie i dostępność danych
-
-
Predykcyjne utrzymanie taboru
-
Wczesne wykrywanie usterek
-
Modele prognozujące zużycie komponentów
-
Optymalizacja harmonogramów serwisowych
-
-
Zarządzanie ruchem i infrastrukturą
-
Inteligentne rozkłady jazdy
-
Analiza i predykcja opóźnień
-
Optymalizacja wykorzystania torów
-
-
Obsługa pasażera i personalizacja usług
-
Chatboty i systemy rekomendacyjne
-
Analiza zachowań podróżnych
-
Dynamiczne ceny biletów
-
-
Przegląd narzędzi i platform
-
TensorFlow, PyTorch i inne
-
Platformy no-code/low-code
-
Przykłady zastosowań branżowych
-
-
Podstawy programowania modeli
-
Tworzenie prostych modeli predykcyjnych
-
Trening, walidacja i testowanie
-
Wizualizacja wyników
-
-
Wdrażanie i skalowanie modeli
-
Zasady deploymentu
-
Integracja z systemami kolejowymi
-
Monitorowanie działania modeli
-
-
Utrzymanie infrastruktury – Deutsche Bahn, SNCF
-
Monitoring z użyciem AI i IoT
-
Wnioski z wdrożeń predykcyjnych
-
Analiza oszczędności i ROI
-
-
Zarządzanie ruchem – JR East, Network Rail
-
AI w optymalizacji rozkładów i planowaniu mocy trakcyjnej
-
Redukcja opóźnień i zwiększenie przepustowości
-
Modele symulacyjne i agentowe
-
-
Bezpieczeństwo i AI w systemach autonomicznych
-
AI w detekcji przeszkód i zagrożeń (np. dzikie zwierzęta)
-
Poziomy autonomii pociągów
-
Scenariusze testowe i walidacja algorytmów
-
-
Nowe kierunki rozwoju
-
AI w autonomicznych pociągach
-
Współpraca AI z IoT i 5G
-
Rozwój edge computingu na kolei
-
-
Rola AI w zrównoważonym transporcie
-
Optymalizacja zużycia energii
-
Ekologiczne planowanie tras
-
Monitorowanie emisji i efektywności
-
-
Przygotowanie na transformację
-
Kluczowe kompetencje przyszłości
-
Scenariusze rozwoju branży
-
Rekomendacje dla kadry zarządzającej
-
Grupa docelowa i idea szkolenia: AI na kolei
Grupa docelowa szkolenia “AI na kolei” to specjaliści, inżynierowie, analitycy danych, menedżerowie projektów oraz kadra techniczna i zarządcza związana z sektorem kolejowym — zarówno po stronie przewoźników, jak i zarządców infrastruktury. Szkolenie skierowane jest także do osób odpowiedzialnych za rozwój technologiczny, cyfryzację, bezpieczeństwo i optymalizację procesów w transporcie szynowym. Uczestnicy powinni posiadać podstawową znajomość technologii kolejowych oraz chęć pogłębienia wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji i analizy danych.
Idea szkolenia “AI na kolei” opiera się na praktycznym pokazaniu, jak nowoczesne metody sztucznej inteligencji mogą zostać skutecznie wdrożone w środowisku kolejowym — w obszarach takich jak utrzymanie infrastruktury, zarządzanie ruchem, diagnostyka taboru, bezpieczeństwo czy obsługa pasażera. Szkolenie łączy wiedzę techniczną z realnymi przykładami wdrożeń w branży kolejowej w Polsce i na świecie, pokazując uczestnikom, jak budować wartość biznesową i operacyjną poprzez świadome wykorzystanie AI. Celem jest wyposażenie uczestników w konkretne narzędzia, podejścia i kompetencje niezbędne do planowania oraz realizacji projektów opartych na danych i algorytmach.
AI na kolei – korzyści ze szkolenia
-
Rozwój kultury innowacji i otwartości na zmiany: Szkolenie inspiruje do myślenia w sposób nowoczesny, iteracyjny i oparty na danych. Zarówno organizacja, jak i pracownicy zaczynają lepiej rozumieć, jak wdrażać nowe rozwiązania bez obawy przed porażką. Wspólnie budują kulturę uczenia się i ciągłego doskonalenia.
-
Lepsze planowanie i podejmowanie decyzji operacyjnych: Dzięki zdobytej wiedzy możliwe jest wdrażanie modeli wspierających decyzje – zarówno na poziomie zarządczym, jak i liniowym. Zespół pracuje bardziej spójnie, korzystając z danych w czasie rzeczywistym. To zmniejsza liczbę błędów i przyspiesza reakcje na zdarzenia.
-
Zwiększenie efektywności działań technicznych i eksploatacyjnych: AI pozwala optymalizować procesy bez potrzeby natychmiastowych inwestycji w nowe maszyny czy systemy. Organizacja lepiej wykorzystuje posiadane zasoby, a pracownicy koncentrują się na działaniach przynoszących realny efekt. Razem osiągają większą wydajność.
-
Podniesienie standardu bezpieczeństwa w całej organizacji: Dzięki szkoleniu wdrażane są procedury oparte na analityce predykcyjnej, które wpływają na codzienne bezpieczeństwo operacyjne. Pracownicy są bardziej świadomi zagrożeń i potrafią korzystać z danych w prewencji incydentów. Organizacja minimalizuje ryzyka prawne i reputacyjne.
-
Wzrost konkurencyjności organizacji na rynku: Zespół wyedukowany w zakresie AI staje się atutem strategicznym firmy. Organizacja może szybciej reagować na zmiany w otoczeniu technologicznym i legislacyjnym. Wspólna gotowość do innowacji sprawia, że firma wyróżnia się w sektorze kolejowym.
Korzyści dla organizacji
-
Lepsze wykorzystanie danych operacyjnych: Szkolenie uczy, jak przekuć dane zbierane przez systemy kolejowe w konkretne informacje wspierające decyzje. Dzięki temu możliwe jest zwiększenie efektywności procesów i ograniczenie strat operacyjnych. Organizacja zaczyna w pełni wykorzystywać posiadane zasoby informacyjne.
-
Zwiększenie niezawodności infrastruktury i taboru: Dzięki wiedzy o modelach predykcyjnych organizacja może wdrożyć systemy wcześniejszego wykrywania usterek. Przekłada się to na rzadsze awarie i lepszą punktualność usług. Poprawa niezawodności wpływa bezpośrednio na satysfakcję klientów i redukcję kosztów napraw.
-
Przyspieszenie transformacji cyfrowej: Szkolenie dostarcza wiedzy umożliwiającej lepsze planowanie i realizację cyfrowych projektów. Organizacja zyskuje kompetencje potrzebne do wdrażania AI zgodnie z najnowszymi standardami branżowymi. To realne wsparcie w przejściu od tradycyjnych procesów do zautomatyzowanych rozwiązań opartych na danych.
-
Poprawa bezpieczeństwa operacyjnego: Dzięki AI możliwe jest wczesne wykrywanie potencjalnych zagrożeń i ryzyk w infrastrukturze lub eksploatacji. Organizacja lepiej zarządza ryzykiem technicznym i środowiskowym. Wzmacnia to reputację firmy i zgodność z wymaganiami nadzorczymi.
-
Optymalizacja kosztów eksploatacyjnych: Zastosowanie AI umożliwia efektywniejsze planowanie zasobów, energii i harmonogramów utrzymania. Organizacja może ograniczyć zbędne wydatki i zidentyfikować obszary o największym potencjale oszczędności. To prowadzi do zwiększenia rentowności działalności.
Korzyści dla pracowników
-
Zrozumienie nowoczesnych technologii AI w praktyce: Uczestnicy poznają nie tylko teorię, ale i realne zastosowania AI w środowisku kolejowym. Dzięki temu potrafią rozpoznawać, gdzie i jak sztuczna inteligencja może poprawić ich codzienną pracę. Zwiększa to ich pewność w podejmowaniu decyzji opartych na danych.
-
Umiejętność analizy i interpretacji danych technicznych: Pracownicy uczą się, jak przekształcić surowe dane z systemów pokładowych lub infrastrukturalnych w wartościowe informacje. Potrafią odczytywać trendy, diagnozować problemy i podejmować działania na podstawie analiz. Rozwijają umiejętność logicznego i inżynierskiego myślenia w oparciu o dane.
-
Praktyczna znajomość narzędzi i modeli AI: Szkolenie przedstawia konkretne narzędzia – od platform low-code po bardziej zaawansowane środowiska. Pracownik zyskuje orientację w technologiach, które już wkrótce mogą stać się standardem jego branży. Uczy się stosować odpowiednie algorytmy do właściwych problemów.
-
Świadomość wpływu AI na bezpieczeństwo i niezawodność: Uczestnik rozumie, jak zastosowanie AI może poprawić kontrolę nad zagrożeniami i zwiększyć przewidywalność procesów. Dzięki temu lepiej reaguje na sytuacje kryzysowe i wie, gdzie szukać wsparcia technologicznego. Praca staje się bardziej świadoma i oparta na faktach.
-
Kompetencje niezbędne w projektach modernizacyjnych: Pracownik staje się realnym wsparciem dla projektów cyfrowych prowadzonych w jego organizacji. Potrafi rozmawiać z zespołami IT, dostawcami systemów i specjalistami od danych. Jest przygotowany do pełnienia aktywnej roli w transformacji technologicznej.
Metody wykorzystywane podczas szkolenia
Studia przypadków
Uczestnicy analizują rzeczywiste wdrożenia sztucznej inteligencji w kolei, zarówno z Polski, jak i zagranicy. Omawiane są konkretne problemy, zastosowane rozwiązania technologiczne, efekty i trudności. Ta metoda ułatwia zrozumienie, jak AI działa w praktyce oraz jakie czynniki decydują o sukcesie lub porażce projektów.
Warsztaty praktyczne
Szkolenie zawiera sesje, w których uczestnicy pracują na danych, modelach i narzędziach wykorzystywanych w analizie kolejowej. Uczestnicy uczą się budować proste modele AI, wizualizować dane i interpretować wyniki. Taki format rozwija umiejętności analityczne i pokazuje realne możliwości technologii.
Symulacje operacyjne i scenariusze decyzyjne
Uczestnicy pracują na symulowanych sytuacjach kolejowych (np. awarie, zmiany rozkładu, decyzje dyspozytorskie). Na ich podstawie uczą się korzystać z danych i AI do podejmowania lepszych decyzji w warunkach ograniczonego czasu i ryzyka. Symulacje wzmacniają zdolność logicznego myślenia i działania pod presją.
Praca zespołowa i analiza problemów z praktyki uczestników
Uczestnicy pracują w małych grupach nad rzeczywistymi wyzwaniami ze swojej organizacji lub symulowanymi zadaniami projektowymi. Metoda wspiera wymianę doświadczeń i rozwój umiejętności współpracy interdyscyplinarnej.
Opinie
Profesjonalnie zorganizowane szkolenie
Interesujące i bardzo profesjonale szkolenie
Współpraca