– Målet vårt er å lære mer om hva som kan gå galt, og hvorfor det gjør det. Ikke minst er det interessant å vite når det går galt, helst før det gjør det. Men det er også viktig å finne ut hvor en feil har oppstått, så fort som mulig, forteller August Emil Stokkeland, konsulent i BearingPoint. Nå jobber han med Bane NORs omfattende digitaliseringsprosjekt som skal bringe jernbanen inn i fremtiden.

Og fremtiden er datadrevet. Nærmere sagt; fremtidens vedlikehold er datadrevet.

Bane NOR har plassert tusenvis av sensorer på alle sporvekslere, sporfelt, signalsystemer og hver minste lille del i hele det omfattende jernbanenettet. Disse sensorene sender hver for seg inn hundrevis av datapunkter inn i skyen - hvert eneste sekund.

– Det er selvsagt ikke mulig for noe menneske å overvåke alt dette 24/7, forteller August. Det er her algoritmene kommer inn. Det er de som skal plukke opp anomalier i enorme datamengdene så feilene kan forklares rent matematisk. Først da kan relevant personale bli varslet – med så relevant informasjon som mulig.

– Ideelt sett kan vi plukke opp feilen før det skjer, så ingen må vente timevis på perrongen på grunn av en signalfeil som enkelt kunne vært unngått, forteller han. I dag jobber man i stor grad reaktivt med vedlikehold. Det vil si at man rykker ut og reparerer når en feil skjer. Målet er at man i fremtiden skal ha en mer proaktiv tilnærming.

Prosjektet begynte helt tilbake i 2017. Målet var å sette i gang med et prosjekt for å overvåke jernbanenettet bedre for å lære mer om hva som skjer når feil oppstår. Dermed begynte den enorme jobben med å installere sensorer, uten egentlig å vite hva man satt igjen med av data, eller hvordan man skulle trekke verdifull informasjon ut av den. Det er nettopp dette August og teamet jobber med nå; å grave frem gullet i datagrunnlaget.

– Det er en veldig spennende tilnærming, sier han. Stokkeland er en del av et team bestående av konsulenter, teknologer, dataanalytikere og fagfolk fra Bane NOR. Teamet er etablert på utsiden av den vanlige driftsorganisasjoner og jobber agilt med å kverne data og lage nyttige verktøy for de som jobber daglig med drift og vedlikehold av jernbanenettet.

Etter at sensorer er installert og dataen strømmer ustanselig opp i skyen, kommer den store jobben: Hvordan kan den brukes? 

– Alt må settes i system: Vi må bygge et bibliotek av informasjon, feilmerker, alarmer, forvarsler som kan hjelpe oss å fange opp feil. Så må vi også identifisere helt presist hvor feil har oppstår. Vet vi hvor feilen er, kan driftsteamene enklere og kjappere starte feilretting, sier han. Det som ofte tar mye tid i dag, fra en feil oppstår til den er reparert, er nettopp å lokalisere den.

En feil i jernbanenettet kan være så mangt. Den kan være enkel eller kompleks. En feil kan oppstå som en kjede av mange andre feil. Eller den kan oppstå som en følge av vær og vind, eller til og med kombinasjoner av ulike værforhold. Det kan skyldes en togskinne som har knekt, en kabel som har et brudd, uheldig varmeutvikling i en komponent eller manglende smurning av en maskin.  

– En god del komponenter i det enorme linjenettet i Norge stammer tilbake til 60-70-tallet. Det er veldig spennende å se hvordan vi kan koble opp så gammel infrastruktur til moderne, cutting-edge skybasert teknologi, forteller August.