Stratio cierra $12 Milliones en ronda de inversión. Saber mas

SBS Transit se asocia con Stratio para implementar el mayor proyecto de «Bus Condition Monitoring» en Singapur

octubre 19, 2021

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SBS Transit

 

ACERCA DE SBS TRANSIT

SBS Transit (SBST) es el principal operador de autobuses de Singapur y forma parte del Grupo ComfortDelGro. Su objetivo es proporcionar servicios de transporte público seguros, cómodos y fiables a millones de pasajeros transportados cada día en una extensa red de más de 200 rutas.

 

EL PROYECTO STRATIO CON SBS TRANSIT

El equipo de SBST había estado explorando soluciones rentables para aumentar el tiempo de actividad de su flota, reducir los costos y mejorar la satisfacción del cliente. El proyecto con Stratio, actualmente en unos 1000 autobuses de su flota, está apoyando a la empresa en la optimización de sus procesos de mantenimiento y en la mejora de la fiabilidad de los autobuses para servir al objetivo principal de ofrecer un mejor servicio a los viajeros.

 

Ang Soon Yeong, Sbs Transit

Ang Soon Yeong, Jefe del Departamento de Sistemas de Ingeniería y Tecnología de Autobuses en SBST,
compartió con nosotros sus opiniones el trabajo con Stratio.

 

SEGÚN ANG SOON YEONG:

«La plataforma Stratio permite detectar y predecir fallos en tiempo real en nuestros autobuses. Esto permite realizar las reparaciones a tiempo y avisar a los talleres antes de que se produzcan las averías reales, lo que reduce la incidencia de las averías en los autobuses».

 

EL MISMO RESPONSABLE AFIRMA ADEMÁS QUE:

«Permite que algunos componentes de los autobuses se utilicen más allá de sus ciclos de sustitución preventiva, reduciendo los costes y el despilfarro. La solución aprovecha los datos de a bordo sin necesidad de sensores adicionales, lo que la hace fácilmente escalable y extremadamente rentable».

 

«La Plataforma Stratio permite detectar y predecir fallos en tiempo real para nuestros autobuses»

 

La Plataforma Stratio proporciona información sobre el rendimiento del vehículo y el estado de sus componentes aprovechando la automatización a través de modelos de Inteligencia Artificial para mantenimiento predictivo.

 

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