Nina Hanssen (teskt)

nina.hanssen@lomedia.no

Ole Palmstrøm (tekst og foto)

ole@lomedia.no

I dag sjekkes 4200 kilometer jernbanespor manuelt, ved at montører går langs sporet og inspiserer med det blotte øyet. De klarer maksimalt tre kilometer per dag.

Bane Nor jobber med løsninger som skal overføre feilsøkingen via kameraer festet på togene over til kraftige datamaskiner.

– Folk forstår gjerne ikke hvor små marginer som er avgjørende for at togene går. Alt bunner i kunnskap fra erfarne montører. Nå mater vi all kunnskapen inn i KI som lager algoritmer. Da blir det lettere å finne feilen før noe går galt, sier en ivrig Jakob Vintertun, assisterende strekningssjef i Bane Nor

Det er god stemning inne i stasjonsbygget. Anna Gjerstad, prosjektleder innenfor digitalisering hos Bane Nor, besøker gutta som står for innsamling av viktige data som Gjerstad og hennes kolleger kan benytte.

Bane Nor har alt ansvar for bygging og vedlikehold av infrastrukturen for jernbanen i Norge.

Tradisjonelt har planlegging av vedlikeholdstiltak blitt utført basert på menneskelig erfaring. Nå skal altså kameraer og kunstig intelligens bidra til å gjøre hverdagen enklere og øke sikkerheten.

Samtidig sikrer man at pengene brukes til riktig tiltak på riktig sted.

Det skjer ved at statsselskapet skalerer opp bruken av algoritmer og KI.

Smartinger: Assisterende strekningssjef Jakob Vintertun (t.v) og teknisk leder Stig Harald Henningsen i Bane Nor viser stolt fram kamerarigget de har utviklet. Fire GoPro-kamera er festet til riggen. Den kan monteres på alle togsett og brukes til inspeksjon av spor og jernbanetraséene.

Ole Palmstrøm

Store ambisjoner

Den voldsomme veksten i bruk av KI omtales som den 4. teknologiske revolusjonen, der bruken av datamaskiner som utvikles gjennom robotikk og kunstig intelligens, påvirker arbeidslivet på en helt annen måte enn før. 

Digitaliseringsminister Karianne Tung har satt som mål at 80 prosent av offentlig sektor skal bruke KI innen 2025. Entusiastene mener KI kan gjøre arbeidsoppgavene mer effektive og nøyaktige.

De tillitsvalgte er opptatt av at ansatte blir involvert og får et kompetanseløft nå som ny teknologi inntar stadig flere områder. 

Teknologisk spor

Bane Nor har lenge benyttet teknologi i vedlikeholdsarbeidet, men for rundt tre år siden startet de så smått å bruke kunstig intelligens.

Dette har skutt fart det siste året, forteller driftsleder Stig Harald Henningsen og Jakob Vintertun. I dag jobber rundt 60 personer med å analysere data i Bane Nor. Anna Gjerstad sammenligner Bane Nor med et stort orkester der alle delene må fungere sammen. Henningsen og Vintertun er definitivt med på notene.

I dag skal de montere en kamerarigg på et arbeidstog. Det var Henningsen og Vintertun som kom på og utviklet ideen om å bruke GoPro-kameraer til å overvåke sporet.

– Vi valgte en billig løsning. På Biltema fikk vi tak i kameraer og annet utstyr som vi satt sammen på en skinne. Denne riggen kan nå festes på en hvilket som helst arbeidsmaskin, ivrer Henningsen.

– Med dette utstyret kan vi filme fra tog som kjører på dagtid, når det er lyst. Kameraet tar rundt 240 bilder i sekundet, noe som gjør at det blir veldig nøyaktig, og vi kan raskt finne ut om det er slitasje eller feil, forteller han.

Målet at montørene som vanligvis gjør den manuelle sjekken langt sporet, i stedet kan lese bildene på skjerm og finne feilene raskere.

– Det er vi som skal trene opp KI til å forstå hva slags feil det skal ses etter, sier Jakob Vintertun og viser oss dagens fangst av bilder.

FEILSØK: Assisterende strekningssjef Jakob Vintertun kontrollerer et filmopptak fra et jernbanespor. Datamaskinen sammenligner bildene med tidligere opptak og gir beskjed om den finner avvik. Eventuelle avvik markeres med GPS-koordinater, slik at det er enkelt å lokalisere ­feilene og gjøre nødvendig tiltak.

Ole Palmstrøm

Samfunnsnyttig

Anna Gjerstad mener dette vil bli et verktøy som kan gi store besparelser for samfunnet. Andre land går den samme veien. Bane Nor har samarbeid med Network Rail i England og henter ideer fra SBB i Sveits, nederlandske Prorail og det svenske Trafikverket.

– Når vi bruker bildegjenkjenning, er det så visuelt at vi merker at hele organisasjonen blir ivrig. I september skal vi kjøre en ny pilot-tur med Infranord sin målevogn. De peker ut feil for oss. Målet er å finne løsning slik at vi kan gjøre dette flere ganger i året og bruke bilder sammen med andre typer målinger, forteller hun ivrig.

ENGASJERT: Anna Gjerstad, prosjektleder innenfor digitalisering hos Bane Nor, forklarer hvordan de har tatt i bruk kunstig intelligens i forbindelse med inspeksjon av spor og jernbanetraséene.

Ole Palmstrøm

GoPro Kamera samler data

– Vi jobber med å gå fra å rette det som faktisk er feil, til å rette feil som datamaskinene forutser at kommer til å oppstå. Såkalt prediksjon, sier Gjerstad ivrig.

Her er de fortsatt i startfasen, men har ansatt en rekke personer som nå jobber for fullt med utviklingen.

– Den nye teknologien kan for eksempel oppdage at strømledninger svekkes, sporveksler slites ned eller andre feil som kan få store konsekvenser hvis de ikke blir rettet.

På sikt ser Anna Gjerstad for seg at KI blir en integrert del av jernbanens drift.

– Ved å ta i bruk kunstig intelligens kan vi sikre en effektiv, pålitelig og bærekraftig jernbane, sier hun.

Men hun påpeker at KI ikke alene er magien i dette. De bygger svært avanserte algoritmer gjennom ingeniørkunst, og KI er kun en del av miksen.

DATA: Fire GoPro-kameraer er festet foran på arbeidsvogna. De filmer spor, sviller og omgivelser rundt sporet. Opptakene skal sjekkes og analyseres for å avdekke feil.

Ole Palmstrøm

Smart vedlikehold

Bane Nor har siden 2016 hatt verktøy for det de kaller smart vedlikehold, som inkluderer sensorer på kritiske komponenter som sporveksler. Disse sensorene samler kontinuerlig inn data om tilstanden til sporvekslene og andre komponenter for å oppdage blant annet slitasje og feiljustering.

Et av målene på sikt handler altså om å forutse hva som vil skje og ikke bare oppdage feil og mangler som har oppstått.

– Foreløpig har vi ikke nok data og informasjon, påpeker Gjerstad.

– Men jo mer data vi samler inn og analyserer, til mer målrettet vedlikehold kan vi drive. Da kan vi handle før feilene blir for kostbare å korrigere, sier hun.

Gjerstad forteller at for å lykkes, må de overføre erfaringene fra folk som jobber med dette ute i sporet i dag. Det er en utfordring at mange ansatte med høy jernbanekompetanse i Bane Nor, etter hvert skal pensjonere seg.

– Vi må passe på så vi får den type kompetanse inn i verktøyene våre. Det er viktig å ta vare på seniorene i Bane Nor, sier Gjerstad.

Hun håper at alle ansatte ser at dette arbeidet er spennende, og at det gjør jernbanen sikrere og tryggere for alle. Hun understreker at KI ikke vil føre til at noen mister jobben, men at arbeidsoppgavene blir annerledes og mindre rutinepreget.

Lager chatboter

David Gardenter er teknisk sjef for AI innenfor trafikk og kundeservice i Bane Nor. Han har også en sentral rolle i KI-utviklingen, for bedriften utvikler prosjekter på ulike felt.

– Ett område er toginformasjon, hvor vi kan gi toglederne mer presis informasjon om forsinkelser og hendelser. For eksempel om hvor lang tid det tar å rette feil ved større hendelser, forteller han.

De lager også chatbot-tjenester.

– Vi har et stort, ganske komplisert teknisk regelverk. Nå utvikler vi en tjeneste der folk lettere kan få svar på det de lurer på.

I tillegg utvikler de en chatbot for kunder med ruteoptimalisering. Den vil blant annet også gi informasjon om været og om hvor lang tid det vil ta før feil blir reparert og trafikken starter igjen.

Tillitsvalgte krever involvering

Nestleder Torfinn Håverstad i Norsk Jernbaneforbund (NJF) forventer at tillitsvalgte og verneombud blir involvert i utformingen, kravspesifikasjonen og ikke minst retningslinjer for KI. Spesielt med tanke på personvern for den enkelte ansatte.

– Higen etter å være «flinkest i klassen» må ikke gå på bekostning av enkeltpersoner, sier han og føyer til at så langt har ikke tillitsvalgte vært involvert i innføringen av KI i Bane Nor.

Håverstad sier at jernbanen alltid har vært opptatt av å ta i bruk teknologiske løsninger, ikke minst med tanke på sikkerheten for togframføringen og de reisende. Han tror KI kan gi store muligheter for bedre kvalitet og oppgaveløsning.

– Skal vi lykkes, vil det kreve omfattende innhenting av gode data, sammen med god og riktig kompetanse. Man må vite hva man ønsker hjelp til, for det man putter inn av data, avgjør hva som kommer ut i andre enden. Sikkerheten omkring data, og ikke minst faren for misbruk fra omverdenen, vil alltid måtte stå i høysetet, sier han.

– Det må også være åpenhet om hvilke mål bedriften har for KI og hva den skal bidra til. I dette ligger også det etiske aspektet, sier Håverstad.

Torfinn Håverstad

Morten Hansen