Онлайн-хакатон DataWagon от Первой грузовой компании. Команды решали три прикладные задачи на данных грузоперевозок: прогнозирование спроса, предсказание отправки вагонов в плановый ремонт и отображение движения поездов в реальном времени на карте.
Разработка ML-модели, которая по истории перевозок прогнозирует спрос на грузовые ЖД-перевозки с учётом сезонности, редких направлений и доходности станций, чтобы эффективнее распределять парк вагонов и повышать загрузку сети
Создание модели, предсказывающей дату выбытия вагона в плановый ремонт с учётом пробега, накопленных дефектов и истории ремонтов; результат — риск/срок и рекомендации для планирования загрузки депо и последней погрузки перед ремонтом
Разработка веб-сервиса, который на основе данных движения отображает в реальном времени маршруты поездов, их состав и направление, чтобы ускорить работу диспетчеров и повысить оперативность управленческих решений
Разработка ML-модели, которая по истории перевозок прогнозирует спрос на грузовые ЖД-перевозки с учётом сезонности, редких направлений и доходности станций, чтобы эффективнее распределять парк вагонов и повышать загрузку сети
Создание модели, предсказывающей дату выбытия вагона в плановый ремонт с учётом пробега, накопленных дефектов и истории ремонтов; результат — риск/срок и рекомендации для планирования загрузки депо и последней погрузки перед ремонтом
Разработка веб-сервиса, который на основе данных движения отображает в реальном времени маршруты поездов, их состав и направление, чтобы ускорить работу диспетчеров и повысить оперативность управленческих решений