Data analysis in railway descriptive models

The SNCF Réseau, the main French railway company responsible for the management and maintenance of the national rail network, works every day with a huge amount of data that is analysed and exploited to constantly improve its services and infrastructure. Two of the main data models used by the company are Réseau and GAÏA. The first is a semantic model based on a local view and consists of an assembly of local models, offering the uniqueness of the object only at the level of the station or railway line. The second is a more recent model based on a global view, where by definition there is uniqueness of the object at the level of the whole model. Since GAÏA is a more complete and informative model, the MGOC project (Modernisation de la Gestion Opérationnelle des Circulations, modernisation of operational traffic management) was created and one of the objectives of it is the migration of the old Réseau model to the new GAÏA model. The aim of this work is part of the MGOC project and, in particular, seeks to resolve two important issues: the first concerns only GAÏA and the data structure on which it is based. There are, in fact, two versions of GAÏA, namely an older one, fixed in time, and a current one, dynamic, which is constantly modified with new data. The purpose of this first part is therefore to create a comparison between the two versions with their correspondences and differences, in order to facilitate the transfer of information from one to the other. The second issue concerns the need to have a model called bouchon which relates Réseau to GAÏA and which allows to have the information in a more precise and efficient way at the level of the single railway track. Finally, the last part of this thesis is an experimental and exploratory work on the completion and increase of the reliability of the bouchon model through the flow of data coming from another source, called X16, which, in connection with GAÏA, has the objective of covering the railway traffic in real time. This work has been carried out as part of an internship at SNCF Réseau from may to november 2021.

La SNCF Réseau, la principale compagnia ferroviaria francese che si occupa della gestione e della manutenzione della rete ferroviaria nazionale, lavora ogni giorno con una vastissima mole di dati che vengono analizzati e sfruttati per migliorare costantemente i propri servizi e infrastrutture. Due dei principali modelli di dati utilizzati dalla compagnia sono Réseau e GAÏA. Il primo è un modello semantico basato su una visione locale e consiste in un assemblaggio di modelli locali, offrendo l’unicità dell’oggetto solo a livello di stazione o linea ferroviaria. Il secondo è un modello più recente basato su una visione globale, dove per definizione si ha l’unicità dell’oggetto a livello dell’intero modello. Siccome GAÏA risulta essere un modello più completo e informativo, è stato creato il progetto MGOC (Modernisation de la Gestion Opérationnelle des Circulations, modernizzazione della gestione operativa del traffico) che ha tra gli obiettivi proprio la migrazione del vecchio modello Réseau a quello nuovo GAÏA. Lo scopo di questo lavoro si inserisce all’interno del progetto MGOC e, in particolare, cerca di risolvere due importanti problematiche: la prima riguarda esclusivamente GAÏA e la struttura di dati sulla quale si basa. Esistono, infatti, due versioni di GAÏA, ovvero una più vecchia, fissa nel tempo, e una attuale, dinamica, che viene costantemente modificata con i nuovi dati. Lo scopo di questa prima parte è allora quello di creare un confronto tra le due versioni con relative corrispondenze e differenze, in modo da facilitare il passaggio di informazioni da una all’altra. La seconda problematica riguarda invece la necessità di avere un modello chiamato bouchon che metta in relazione Réseau con GAÏA e che permetta di avere le informazioni in modo più preciso ed efficacie a livello della singola via ferroviaria. Infine, l’ultima parte di questa tesi è un lavoro sperimentale ed esplorativo sul completamento e l’incremento dell’affidabilità del modello bouchon attraverso il flusso di dati proveniente da un’altra sorgente, chiamata X16, la quale, in connessione con GAÏA, ha l’obiettivo di coprire il traffico ferroviario in tempo reale. Questo lavoro è stato svolto nell’ambito di uno stage alla SNCF Réseau da maggio a novembre 2021.