Singel point of truth for tysklands togpassasjerer

I 2015 lanserte organisasjonen for passasjerinformasjon i Deutsche Bahn (DB) et omfattende prosjekt for å bedre kvaliteten på passasjerinformasjonen til alle togpassasjerer som reiser i Tyskland.


DB Passenger Information har sammen med eksperter i Orange Business Services datterselskap The unbelievable Machine Company samarbeidet om en sentral dataplattform for Deutsche Bahn. Denne plattformen skal distribuere informasjon konsekvent på tvers av alle tilkoblede kanaler. Basert på big data-teknologier over AWS (Amazon Web Services) er nå passasjerinformasjonen i DBs mobilapp synkronisert med informasjonen som vises på både plattformskjermene og ialle andre kunderettede informasjonskanaler.

Bedre digital reiseopplevelse

Hvis du har reist med tog i Tyskland, kjenner du kanskje dette problemet: Du kommer til togstasjonen og oppdager at skjermen ved sporet viser en annen avgangstid enn den du ser i appen. Hvis du også har opplevd dette, lurer du kanskje på hvorfor? Årsaken er at så langt har ikke alle DBs datakilder og informasjonskanaler vært helt koordinert.

“Single point of truth”

For rundt fire år siden besluttet DB Passenger Information å utvikle en enhetlig plattform for passasjerinformasjon. Kjernen i det nye systemet er big data-teknologi som brukes til å samle inn ulike data fra eksisterende systemer. Planen er å opprette ett “Single Point of Truth” (SPOT), det vil si én sentral dataplattform. Fra dette punktet distribueres informasjonen til alle tilkoblede kanaler slik at alle togkundene får samme informasjon.

Spore minst 60 millioner hendelser per dag

Den største utfordringen for prosjektet er DBs svært komplekse og sikkerhetskritiske miljø. DBs nettverk har hver dag rundt 16 millioner sporingshendelser, det vil si hver gang et tog stopper og starter. I tillegg kommer det hver dag 1,2 millioner meldinger om kjørende tog, og 4,4 millioner meldinger om togposisjon. Disse meldingene følger en internasjonal standardprotokoll: Før et tog kommer inn på stasjonen, må det kontrolleres at det kommer til riktig plattform og kjører i riktig retning. På grunn av de enorme datamengdene, den store databehandlingskapasiteten som kreves for å behandle dataene i nær sanntid, og behovet for tilgang fra ulike steder, ble det tidlig klart at den nye appen måtte utvikles og driftes i skyen. Det ble også tidlig bestemt at dette skulle skje i samarbeid med AWS, fordi deres infrastruktur og tjenester oppfyller Deutsche Bahns krav.

CI/CD-pipeline

Det viktigste målet var å implementere SPOT for å distribuere konsekvent informasjon gjennom alle informasjonskanaler og berøringspunkter. Det var imidlertid noen utfordringer i oppstartfasen som måtte løses. Dataene måtte hentes inn fra et stort antall ulike kilder, enkelte av dem med svært komplekse grensesnitt. En del protokoller og dataformater i eldre, egenutviklede løsninger var utdatert, noe som vanskeliggjorde konsolideringen ytterligere. Samtidig måtte det tilrettelegges for teknologisk konsekvens, og takket være en automatisert CI/CD-pipeline (Continuous Integration and Continuous Delivery) har så å si alle avbrudd og nedetider i systemet blitt eliminert.

Finne togene uten GPS-signaler

En annen utfordring bestod i at togene ikke er tydelig merket, kun noen få av modellene hadde GPS-signaler. Det var også vanskelig å identifisere hvilke fysiske vogner som befant seg på hvilket punkt. På grunn av denne svært kompliserte forretningslogikken tok det uforholdsmessig mye tid å koble dataene til SPOT.

“Vi brukte mye tid på å skaffe domenekunnskapen som trengtes for å innarbeide de komplekse tekniske kontekstene i plattformen” sier Tobias Buser, Teamlead Development i applikasjoner hos The unbelievable Machine Company.

Han synes det er spennende å få delta i et så utfordrende prosjekt knyttet til digital transformasjon.

Maskinlæring for presisjon

Fra- og tilkoblingen av tog er spesielt vanskelig å representere logisk sett. Derfor bruker prosjektet maskinlæring til blant annet å identifisere i hvilken retning et tog kjører og hvor vogner kobles til eller fra.

Deretter måtte den tilsvarende systemarkitekturen som er basert på en rutetabellbygger utvikles. Den genererer en fullstendig mål-rutetabell som kombinerer kundens rutetabell med den såkalte driftsrutetabellen. Denne mål-rutetabellen brukes til å opprette kortsiktige rutetabellendringer i tillegg til sanntidsdata i form av togposisjonsrapporter, basert på sensorene i sporene.

“For første gang kunne vi generere en konsolidert visning av data fra helt uavhengige systemer”, forklarer Tobias Buser.

Mikrotjenester konsoliderer datakilder

Nå brukes mikrotjenester til å konsolidere data fra ulike kilder, evaluere dem og deretter streame dem konsekvent til informasjonskanaler som informasjonsskjermene ved togsporene, kiosksystemene på stasjonene eller mobilappen «DB Navigator». En av de første milepælene som gav merkbare fordeler for kundene var at nå kan de behandlede dataene brukes til å gjenkjenne sporskifter mer pålitelig og mye tidligere.

Ny plattform for passasjerinformasjon

Den grunnleggende delen av prosjektet er nå realisert, men de neste årene vil det komme flere spennende funksjoner. Det neste som skjer i år er utrulling av den nye plattformen for passasjerinformasjon. Det nye systemet skal være i døgnkontinuerlig drift på alle stasjonene i Tyskland, og det jobbes intensivt med å innføre systemet i hele landet for å sikre alle passasjerene konsekvent og pålitelig informasjon, uansett hvor de befinner seg.