CPKC
铁路运营数据与可扩展决策平台
Palantir
铁路/物流
典型Forward Deployed
标准案例｜可参考但仍有缺口
A级证据
生产/扩展中
A
证据等级
CPKC：铁路运营数据与可扩展决策平台
证据等级衡量“能否定位和复核来源”，不评价厂商披露是否经过第三方审计。
标准案例｜可参考但仍有缺口
7 / 12
业务背景1 / 2
改造流程1 / 2
技术工作流2 / 2
人机与治理 / 2
量化结果1 / 2
来源定位2 / 2
仍可补强：业务背景、改造流程、人机与治理、量化结果
业务问题
跨区域铁路网络涉及列车、人员、货物和资产的复杂实时协调，需要统一且可扩展的运营平台。
解决方案
以Foundry/AIP作为铁路业务数据和应用底座，把运营数据、分析和业务工作流逐步迁入统一平台。
技术架构与生产工作流
Step 01
多源运营数据与历史事件
→
Step 02
Foundry统一数据模型与权限
→
Step 03
Ontology映射业务对象、关系、状态和可执行Action
→
Step 04
AIP/规则/预测模型生成建议或自动化步骤
→
Step 05
一线人员在Workshop/应用中确认与执行
→
Step 06
反馈、结果和新事实写回Ontology形成闭环
关键技术与基础设施组件
FoundryAIPOntology铁路运营数据应用平台
人机分工与责任边界
调度与运营团队负责最终运行决策。
FDE 动作拆解
- 和铁路运营一线团队共同走完整流程，找出真正需要决策而不是展示数据的节点
- 把分散数据源、权限和业务术语整理成统一可操作的Ontology
- 将业务规则、优化模型、LLM和传统软件按可靠性边界组合，而不是让LLM包办
- 把建议直接嵌入现有操作工作台，并设计批准、驳回、升级和写回Action
- 用业务KPI验收并根据真实反馈继续改Ontology、规则和自动化
可迁移复用的落地方法论
- 先把业务对象、关系、状态和Action建模清楚，再谈Agent
- 建议必须进入可执行工作流，否则只是另一张仪表盘
- 高价值部署往往是数据整合 + 规则/优化 + AI + Human-in-the-loop的组合
- 持续把执行结果写回，才能形成可积累的运营记忆
业务成效与交付成果
官方AIPCon客户引述强调平台可面向未来扩展；具体ROI未公开。
证据边界与核验记录
- 官方AIPCon确认CPKC展示AIP工作流；公开资料对具体单点结果披露有限。
- 来源可直接定位到该案例；数值仍属于来源方披露，不代表独立审计。