列車運転者の経験:新しいERTMSシステムの学習と保持のビッグデータ分析【JST・京大機械翻訳】

van der Weide Richard; van der Vlies Vincent; van der Meer Frank

文献

J-GLOBAL ID：202202271146739421 整理番号：22A0000184

列車運転者の経験:新しいERTMSシステムの学習と保持のビッグデータ分析【JST・京大機械翻訳】

Train driver experience: A big data analysis of learning and retaining the new ERTMS system

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資料名：
巻： 99 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： E0803A ISSN： 0003-6870 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

現在と今後,新しい欧州鉄道交通管理システム(ERTMS)が大規模に展開されている。オランダ(Level2)のラインサイド信号で選択したシステムレベルでは,列車運転者は,列車キャブ内のインタフェイスを通して安全で効率的な列車運転に必要なすべての情報を受信するであろう。さらに,操作,運転スキルおよびコミュニケーションは変化する。したがって,多くの列車運転者は,ERTMSによる運転で訓練する必要がある。列車運転会社(TOC)は,この広範囲な訓練量を組織化し,ERTMSのロールアウトが完全に完了しない場合,訓練後,運転者が成長し,残ることを保証するために,効率的で効果的な戦略を決定する必要がある。本論文では,ERTMS(ラーニング期間)でプロパティとなるように,ERTMSトラックセクションの特定の期間において,何時間/デューティーが何時間も運転し,また,熟達度(保持期間)を留めるために,何時間/義務が何時間かをかけるべきかという,中心的質問を,以下の通りである。”その課題は,何時間/義務が,ERTMS(学習期間)の期間において,ある期間の間,何時も行うべきかである。このアプローチはレール産業(著者の知る限り)に独特であり,大きなデータ解析に基づいている。本研究では,列車ドライバデータベースの擬似名付けと個人性能,特性,および他の潜在的プライバシー感受性データを通してプライバシーを維持すると同時に,大きなデータ解析によって,列車運転者の集団的性能を研究することができた。大規模TOCの過去3年間(2015~2017)の全ての計画および達成列車サービス時間/位置に関する詳細情報を含むデータベースを,HRデータベース(年齢,経験,ERTMS訓練履歴,仕事評価結果,その他)からの個人データと組み合わせた。データから,圧延ストックと列車運転関連問題に起因する遅れを同定した。これらの遅延の量と持続時間は,研究仮説をテストするための個人データと相関していた。さらに,同時に,個人の個人データのプライバシーを維持した。研究は,既存のERTMSラインの少量と関連するローリングストックのため,いくつかの限界があるが,結果はいくつかの明確な相関を示す。したがって,最初の1年間および数年間における3か月あたりのERTMS運転の最小量に対する定量化可能な方向を示した。結果は,現在,ERTMSロールアウトのフェーズに関連した訓練とロステリングのモデルに翻訳されている。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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運転者 , 人間機械系

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