社会基盤・交通運輸

社会基盤・交通運輸の分野におけるSAS® の活用法

予知保全(予測保守)アナリティクスを用いて、業務効率を改善し、社会基盤や交通運輸の分野における重要な設備資産の維持管理コストを削減。

人工知能(AI)/機械学習の各種技法を適用することにより、交通運輸インフラ全体にわたって公共安全に対する洞察を改善。

異種混在データ ── 他の機関のセンサー/メーター/ビデオ/無人航空機(UAV)に由来するリッチな新出のリアルタイム・データがあふれている状況を含みます ── を整理統合した上で、新たな洞察を解放し、より的確な意思決定をリアルタイムで実行。

注目のユーザー事例 | 西オーストラリア州の交通安全委員会

西オーストラリア州の交通安全委員会(Road Safety Commission of Western Australia)は、クラウド上でSASのAI/機械学習機能を活用して、道路安全の改善に取り組んでいます。

新しいモデルは事故実績ではなくリスクを基準にして交差点を評価します。変動性(ばらつき度合)に着目することと、リスクを基準にして分析することは、我々がこの問題を見つめ、リスク削減に向けた勧告を行う方法における根本的なシフトです。 David Slack-Smith Manager of Data & Intelligence Road Safety Commission of Western Australia

西オーストラリア州の交通安全委員会に関する事実と数字

187,000 km

西オーストラリア州の道路総延長

224万台

路上にある車両数

多くの人命を救済

道路安全を改善した成果