Over 850 drivmaskiner for sporveksler har fått tilkoblet sensorer som bidrar til å forutse feilsituasjoner.
Over 850 drivmaskiner for sporveksler har fått tilkoblet sensorer som bidrar til å forutse feilsituasjoner. (Foto: Øystein Grue/Bane nor)

SMART VEDLIKEHOLD

Nytt system forhindret 170 innstilte tog mellom Oslo og Asker i fjor

Mål: 1000 færre forsinkelsestimer i året.

Sommeren 2017 kunne NSB melde om den laveste punktligheten på flere år. Feil på signalanlegg og strømforsyning ble oppgitt som hovedårsak til problemene, og konsernsjef i NSB Geir Isaksen ba på sensommeren om et krisemøte med Bane nor. 

For å gjøre noe med de gjentatte signalproblemene, har Bane nor satt i gang en omfattende implementering av kunstig intelligens på flere togstrekninger.

– Enkelt forklart bruker vi kunstig intelligens for å oppdage feil før de blir så alvorlige at de påvirker togtrafikken, forteller Anna Gjerstad.

Utsatte komponenter

Gjerstad er leder for enheten Smart vedlikehold i Bane nor. 

Sammen med seks andre kolleger har hun brukt de siste tre årene på å jobbe seg frem mot systemet de har testet mellom Oslo og Asker i et års tid. 

– Vi startet med å se på hvilke komponenter som bidrar til flest forsinkelser, og bestemte oss for å teste tilstandsovervåking av de mest utsatte komponentene, forteller hun. 

Statistikken var tydelig, signalfeil tronet øverst som verstingen, og innenfor den kategorien var det tydelig at storveksel og sporfelt var de største problemområdene. 

Kan forutse feil

I en sporveksel finnes det en drivmaskin som dytter skinnen fra en posisjon til en annen når man skifter spor.

Tilstandsovervåkingen som ble implementert gikk ut på å sette sensorer som måler strøm og tid på disse drivemaskinene. 

– Vi startet med å se på de enkle kurvene med strøm og tid, og utvikler nå verktøyet videre til å se flere og flere feil og kunne blir bedre på prediksjon av feil, så vi kan forebygge, forteller Gjerstad. 

De første komponentene ble montert mellom Oslo og Asker, og forhindret i fjor 170 innstilte tog på strekningen.

– Per i dag har vi 850 drivemaskiner under overvåkning, og planlegger å bygge ut tilsvarende løsning både på Jærbanen, Drammensbanen og nedover Vestfoldbanen, sier Gjærstad. 

Målet er å redusere antall forsinkelsestimer med 1000 i året. 

– Det er ambisiøst. Men vi ser jo at vi klarer å forhindre både forsinkelser og innstilte tog, så vi tror dette kan være mulig, sier hun. 

Fremtidsrettet arbeid

Overvåkningssystemet er utarbeidet i samarbeid mellom Bane nor og Microsoft. 

Torstein Brauter, som er rådgiver Data og kunstig intelligens i Microsoft Norge, mener arbeidet med Bane nor har vært svært fremtidsrettet, og at det har vært et morsomt samarbeid. 

– Bane nor er langt fremme internasjonalt når det gjelder bruk av teknologi på dette området. Det er spennende å delta i et arbeid som ligger så langt fremme, som så mange andre infrastruktureiere verdens rundt følger med på, sier han. 

Samme løsning for sporfelt

Nå som arbeidet med overvåkning av sporvekselene er godt i gang, jobber Bane nor videre med det andre problemområdet, sporfelt. 

– En sporfeltfeil resulterer ofte i ganske lange forsinkelser, og det er vanlig å ikke vite hvor man skal begynne å søke. Ved å implementere en liknende løsning på sporfelt som på sporveksel får vi informasjon som vil forenkle og effektivisere dette arbeidet betraktelig, sier Gjerstad. 

Hun mener det vil komme flere og flere tilsvarende løsninger i etaten, og har stor tro på betydningen dette vil få for punktligheten til togene våre i tiden fremover. 

– Jeg tror vi vil kunne bruke dette til å få en mye bedre oversikt over hele infrastrukturen vår. Muligheten til å predikere feil før de skjer gjør at vi kan ta problemene på et tidlig stadium og slippe innstillinger og problemene mange feil i dag fører til. 

Kommentarer (10)

Kommentarer (10)