Ny ph.d.-afhandling udvikler metode til digital kortlægning af jernbaneudstyr

Det går stærkt for efterspørgslen efter præcis kortlægning af jernbaneudstyr – så stærkt, at de gængse manuelle metoder ikke kan følge med. En ny erhvervs-ph.d.-afhandling giver et innovativt bud på en løsning.

15.02.2017

Hvorfor sende en medarbejder flere hundrede kilometer ud ad jernbanestrækningerne for at registrere skilte, køresignaler m.m., hvis det kan gøres både hurtigere, billigere og mere nøjagtigt med sensorteknologi?

I samarbejde med Datalogisk Institut, Københavns Universitet, er Søren Andersen vejleder for Georgios Karagiannis på en erhvervs-ph.d., som skal levere en automatisering af processen.

"Vi oplever en stigende efterspørgsel efter kortlægning af jernbanenettet, og vi ser et stort potentiale for en digital løsning, så vi kan tilbyde kunden en mere effektiv og præcis ydelse. Samtidig vil det frigøre tid for de medarbejdere, som i dag indsamler data manuelt. Den tid kan de bruge til andre og mere værdiskabende opgaver i COWI," siger Søren Andersen, der ligesom Georgios Karagiannis er ansat i COWI Mapping.

Milliardstort marked

Alene i Storbritannien har operatørerne investeret omkring 100 millioner kroner i kortlægning af udstyr på vej-, forsynings- og jernbanenet, og ifølge COWIs markedsundersøgelser er forventningen, at det europæiske marked vil vokse til flere milliarder kroner de kommende år.

"Det nuværende marked består primært af store jernbaneoperatører og vi forventer, at markedet vil accelerere i takt med, at jernbanedriften varetages af stadig større og flere organisationer som følge af krav til rationalisering og øget effektivitet. De nødvendige underliggende systemer og arbejdsgange vil kræve kortlægninger med en hyppig ajourføring, detaljering og præcision, som de manuelle processer ikke kan levere," siger market director Michael Schultz Rasmussen.

Fra laboratorium til virkelighed

Som led i udviklingen af førerløse biler har bilindustrien allerede udviklet teknologier til indsamling og fortolkning af data i realtid, men dels ønsker man ikke at dele sin viden, dels udestår der arbejde med at tilpasse teknologierne til jernbaner.

Derfor skal Geogios Karagiannis og hans samarbejdspartnere i første omgang udvikle sensor- og fortolkningsteknologi, så jernbaneobjekterne kan kategoriseres præcist. Og så skal det sammenlignes med manuelt indsamlede data, bl.a. indsamlet i forbindelse med elektrificering af danske jernbanestrækninger.

"Når vi har teknologien på plads, vil det være helt centralt at få modellerne ud af laboratorierne og afprøvet i virkeligheden, så vi kan undersøge, hvordan de reagerer på tåge, skygger og andre svingninger i vejr- og lysforhold. Senere vil vi invitere udvalgte interne og eksterne kunder indenfor i projektgruppen, så de kan være med til at afprøve og finjustere den automatiske løsning, inden den kommer på markedet," siger Søren Andersen.