2022-08-30
Lesetid ca 4 min
Å bli mer datadrevet fører til at Bane NOR opplever færre forsinkelser og feil, i tillegg til bedre og mer kostnadseffektivt vedlikehold. Slikt blir det mer jernbane for pengene av – til glede for deg og meg.
– Vi bruker blant annet lasere og optiske sensorer i tillegg til ultralyd for å samle inn data fra rullende materiell, i tillegg til statiske sensorer som er plassert ute i infrastrukturen som gir oss informasjon om tilstanden til ulike komponenter, forteller tjenesteansvarlig for smart vedlikehold Kristine Tveit.
– Vi har for eksempel sensorer som måler hvor mye strøm drivmaskinen trekker når en sporveksel legges om. Ut ifra algoritmene som kjøres på sensordataene forteller det oss om det er noe avvik, som gjør at vi kan gjennomføre vedlikehold før et problem blir for stort, sier hun.
– Vi har data på alt fra strømmen på komponenter som forteller oss om signalfeil til måling av temperatur på eksempelvis sporvekselvarme, legger seksjonsleder for integrasjon og analyse Øystein Løkås til.
– Målet er å bygge et stort datamiljø som gjør det mulig for oss å automatisere prosesser og predikere vedlikehold heller enn å dra ut rutinemessig. Det kommer vi til å spare store ressurser på, i tillegg til at du og jeg får et langt bedre togtilbud, sier han.
Bane NOR har utviklet over 100 algoritmer, fra de mest komplekse som måler såkalt sluring på en omlegging til de mer enkle som måler om strømmen på et visst punkt går over en terskelverdi, som kan signalisere jordfeil. Mengden data Bane NOR samler inn og sitter på er enorm, og virksomheten er nå i startgropen for å dra nytte av alt.
Bane NOR jobber i dag på skybaserte tjenester på Azure-plattformen, først og fremst for å sikre skalerbarhet og fjerne flaskehalser i utviklingen.
– Vi er mer opptatt av å utvikle et miljø som er god på å samle inn, systematisere og tilgjengeliggjøre data enn å drifte hardware, fortsetter Øystein. Enkelt sagt så kjøper vi det som er kjedelig, og jobber heller med det som er interessant.
Systemutvikler Stian Friberg peker på en annen fordel:
– Med skybaserte løsninger er det er mye enklere for oss å bruke digitale tvillinger. Vi kan teste ut ulike løsninger og scenarier langt enklere enn da vi jobbet onprem, og det gir mye kortere «time to market», sier Stian.
I Bane NOR er det store muligheter for blant annet data scientists, data engineers, systemutviklere og løsningsarkitekter.
En del av infrastrukturen Bane NOR drifter og vedlikeholder er over 100 år gammel. Nøkkelen er å få moderne, digitale løsninger til å gjøre den gamle infrastrukturen bedre.
– Målet er å bruke mulighetene som maskinlæring og big data gir oss, sier Øystein. Vi bruker ny teknologi for å optimalisere den gamle. Vi ønsker å unngå feil og forbedre vedlikeholdet på det gamle ved å putte noe nytt på toppen.
– Det er en viktig erkjennelse at de digitale løsningene ikke er viktige i seg selv, sier Stian og legger til:
– Ingen tog kjører på digitale skinner. Men våre løsninger kan gjøre det langt enklere å sikre at infrastrukturen og alle systemene rundt er i god stand.
Å involvere brukerne av teknologien i utviklingen er derfor avgjørende for Bane NOR, forklarer Kristine.
– Ta for eksempel vedlikehold av skinnegang. Da vi begynte å utvikle appen vår i 2017, var det utrolig viktig å snakke med montørene som jobber i sporet og kjenner infrastrukturen vår ut og inn. Å koble deres erfaring med mulighetene maskinlæring gir oss har vært en utrolig spennende reise å være med på. Det er jo alltid en viss motstand mot nye metoder, men når montørene opplevde at data gjorde det mye enklere å lokalisere feil, blir de fort overbevist om fordelene, sier hun.
Resultatene så langt er lovende. Forsinkelsene mellom Oslo og Asker har gått ned, og på Østfoldbanen er det langt færre feil på sporfelt som er den delen av infrastrukturen som forteller en strekning er ledig for kjøring. En sporfeltfeil vil hindre tog i å kjøre videre selv om sporet er ledig. Selv om neppe alt kan tilskrives de nye systemene, gir det i det minste et svært godt grunnlag for å fortsette utviklingen. Bedre systemer bidrar til mer oppetid, og dermed flere tog i rute.
Selv om starten er lovende, er Bane NOR på ingen måte fremme ved endestasjonen når det kommer til å bli mer datadrevet. Men toget er i ferd med å gå.
– Jeg vil i grunn si at vi er i startgropen for å bygge et kompetansemiljø som Bane NOR tidligere ikke har hatt, sier Øystein.
Han peker på blant annet data scientists, data engineers, systemutviklere og løsningsarkitekter. Hvordan Bane NOR skal bli mer datadrevet og jobbe fremover utvikles kontinuerlig.
– Alle som hopper på nå, vil ha stor påvirkning på utviklingen vår fremover, understreker Øystein.
– Ja, jeg har helt klart opplevd stort handlingsrom her, avslutter Stian.
