사례 연구 CAF Signalling 생성형 AI로 정보 소비 촉진
CAF Signalling + IBM
보라색 원이 교차하는 watsonx.ai 일러스트
방대한 양의 정보 추출

CAF 그룹의 철도 신호 시스템 종합 솔루션 부서인 CAF Signalling은 전 세계 철도 신호 및 제어에 필요한 통합 솔루션을 설계하고 제공하는 스페인 회사입니다.

전담 온보드 시스템 개발 팀은 매일 유럽 철도 교통 관리 시스템(ERTMS) 표준인 조밀하고 복잡한 문서로 구성된 까다로운 환경을 탐색합니다. 이 작업에는 지속적인 조사, 해석, 구현은 물론 진화하는 표준에 대한 적응도 포함되기 때문에 여러 국가에 걸쳐 열차 간의 상호 운용성을 보장하는 복잡한 작업이 될 수 있습니다.

표준이 지속적으로 진화하고 문서가 복잡해지는 등 이 작업의 복잡한 특성을 고려할 때 CAF Signalling은 전략적인 접근 방식이 필요하다는 것을 인식했습니다. 이 프로젝트의 목표는 ERTMS 정보에 대한 액세스를 간소화하여 접근성을 높이고 진화하는 표준과 보다 원활하게 통합하도록 지원하는 것이었습니다.

이러한 다각적인 문제에 대응하고자 CAF Signalling은 최적화된 툴을 파악하고 ERTMS 문서에서 관련 정보를 탐색하고 추출하는 팀의 역량을 강화할 수 있는 강력한 연결을 구축하는 프로젝트에 착수했습니다. 무엇보다도 보다 효율적으로 워크플로를 만들어 복잡한 작업을 줄이고 CAF의 열차가 철도 신호 요건을 완벽하게 준수하여 국제 철도 네트워크 전반의 상호 운용성을 증진하는 것이 가장 중요한 목표입니다.

3주
개념 증명(POC) 기간

1
보다 중앙 집중화된 지식과 균질화된 소스에 필요한 고유 지점
생성형 AI 어시스턴트로 정보 소비

정보 수집 과제를 해결하고자 CAF Signalling은 IBM® Client Engineering과 협력하여 툴과 생성형 AI(gen AI) 간의 결합을 모색했습니다. 이들은 3주 동안 솔루션의 개념 증명, POC 테스트를 진행하기로 결정했으며, 이 기간 동안 IBM® watsonx Assistant, IBM® Watson Discovery, IBM® watsonx.ai를 함께 사용하여 ERTMS 표준에 쉽게 액세스할 수 있도록 구현했습니다. 이 접근 방식은 복잡한 작업을 줄이면서 보다 효율적인 워크플로를 보장했으며, CAF Signalling이 CAF 열차의 철도 신호 요건 준수를 관리하여 국제 철도 네트워크 전반의 상호 운용성을 향상하는 데 도움이 되었습니다.

생성형 AI로 보다 효율적이고 최적화된 정보 수집

 

이 솔루션은 문서 거버넌스로 생산성과 효율성을 높이고 시간을 절약하는 데 도움이 되는 자동화 여정의 새로운 시작이었습니다. 무엇보다도 이제 지식이 더욱 중앙 집중화되고 소스가 균질화되어 문서가 더 이상 하나씩 소비되는 것이 아니라 하나의 고유 지점에서 소비됩니다. 모니터링 능력도 통합되어 사용자가 정보와 상호 작용하는 방식에 대한 추가 데이터를 제공합니다. 모든 정보를 한곳에서 자연어로 제공함으로써 직원들의 만족도와 자율성은 높아진 반면 직원들의 학습 곡선은 감소했습니다.

앞으로 팀은 솔루션과 그 이점을 조직 전체로 확장하고자 합니다.

빨간색 CAF 로고
CAF Signalling 소개

CAF Signalling(ibm.com 외부 링크)은 CAF 그룹의 기술 자회사로 철도 신호 시스템의 설계, 개발, 제조, 공급 및 유지보수에 주력하고 있으며 스페인 및 전 세계에 인프라 및 철도 차량용 통합 신호 솔루션을 제공하고 있습니다.

watsonx.ai는 기업이 특정 요구사항에 맞게 AI 솔루션을 맞춤 구축하도록 지원합니다.
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법률

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2024년 1월, 미국에서 제작.

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