Rio Tinto- RAILVU – Optimisation du début du réseau ferroviaire de minerai de fer avec l’intelligence artificielle
Le défi
La fosse du Labrador est un bassin important riche en gisements de minerai de fer de haute qualité. Les opérations minières de la région sont desservies par deux chemins de fer indépendants, dont le chemin de fer Québec North Shore and Labrador (QNS&L) de 418 km détenu en propriété exclusive par Rio Tinto IOC.
Afin de dégager une capacité supplémentaire et d’optimiser les opérations du chemin de fer QNS&L, qui dessert quatre producteurs de minerai de fer dans la région, le projet « RailVu » vise à introduire des outils alimentés par l’IA pour améliorer la programmation quotidienne des trains et permettre une gestion du trafic en temps réel.
Le défi
La fosse du Labrador est un bassin important riche en gisements de minerai de fer de haute qualité. Les opérations minières de la région sont desservies par deux chemins de fer indépendants, dont le chemin de fer Québec North Shore and Labrador (QNS&L) de 418 km détenu en propriété exclusive par Rio Tinto IOC.
Afin de dégager une capacité supplémentaire et d’optimiser les opérations du chemin de fer QNS&L, qui dessert quatre producteurs de minerai de fer dans la région, le projet « RailVu » vise à introduire des outils alimentés par l’IA pour améliorer la programmation quotidienne des trains et permettre une gestion du trafic en temps réel.
Investissement
$
1.7
M
Investissement de Scale AI
$
4.4
M
Investissement total
Partenaires
