Fra data til innsikt – Hvordan gå fra modellberegninger til datadrevne beslutninger?

Når prosjekter skal dimensjoneres og gjennomføres benyttes som regel modeller for å få et best mulig beslutningsgrunnlag. Dette har i mange år gitt et tilfredsstillende grunnlag. Men hva skjer når disse beregningene drifter vekk fra den reelle situasjonen, og dataene modellene er basert på ikke samsvarer nøyaktig nok med virkeligheten? Eller virkeligheten endrer seg så raskt at de årlige modellberegningene ikke klarer å holde følge? 

-Dette er helt klart en utfordring, sier Fredrik Vangsal, daglig leder i Disruptive Engineering. – For at vi skal kunne stole på at vi tar de riktige beslutningene, må vi være trygge på at tallene stemmer. Derfor må vi søke å eliminere mest mulig usikkerhet knyttet til grunnlaget for beslutninger, fortsetter han.

– Vi må i større grad gå over til å bruke ferskere data og inkludere en «feed-back-loop» som dynamisk justerer modeller, slik at vi til enhver tid har et best mulig beslutningsgrunnlag.

Fredrik Vangsal har jobbet med datainnsamling- og modellering over flere år. Han er daglig leder i Disruptive Engineering. Selskapets opphav er fra en utfordring Statens Vegvesen hadde rundt sin digitaliseringsstrategi hvor man ville vite mest mulig nyttige detaljer om trafikken i sanntid uten å drive med påtrengende overvåkning. Utfordringen var å skaffe seg oversikt over antall kjøretøy, inkludert elbiler, i trafikken. Dette ved hjelp av avanserte sensorer under veibanen som ikke bryter med personvernet.

Fredrik Vangsal

Det har de lykkes med og har nå et system som ikke bare har høy tellepresisjon, men som også skiller elbiler fra andre kjøretøy med en presisjon på 99,8 prosent og i tillegg klassifiserer kjøretøy i relevante klasser for å bedre beslutningsgrunnlag knyttet til samferdsel.

Fra data til innsikt

-Vår visjon er at vi både i små og større samferdselsprosjekter i større grad skal gå over til å bruke faktiske data i stedet for beregninger med stor usikkerhetsgrad, forteller Fredrik. – Det gir oss bedre innsikt, gir oss bedre mulighet for å stille en riktig ‘diagnose’ og mulighet til å iverksette de rette dimensjonerte tiltakene.

Fredrik bruker eksemplet med kommunen som ønsker å bedre trafikksikkerheten i en gate, og har budsjettert for eksempel 5 millioner på å bygge om gaten. Datagrunnlaget er en årlig trafikktelling på et gitt tidspunkt. Ved å benytte innsamlet trafikkdata i større og bredere omfang i stedet, dynamisk justert, kan konklusjonen være at det kanskje bare er nødvendig å redusere hastigheten ved å skilte om gaten. For en mindre kostnad oppnår man det samme målet og får en like trygg gate. – Et tilsvarende prosjekt kan kanskje være aktuelt i en annen kommune også, som kan ta lærdom av nabokommunen, sier Fredrik – Og klarer vi å gjøre dette i mange nok kommuner, kan vi til sammen spare samfunnet for stor summer, som vi kan bruke på andre og ytterligere viktige tiltak, understreker han.

Lastebiler fra 50-tallet

Fredrik forteller videre at det også er utfordringer med innsatsfaktorene til dagens modeller. – De blir fort udaterte slik utviklingen er nå. – Dagens definisjon av en lastebil, for eksempel, er basert på en amerikansk lastebil fra 50-tallet, smiler Fredrik. 

-Men å gå helt bort fra transportmodeller ser ikke jeg som sannsynlig, understreker han. – For det er ikke sånn at denne arbeidsmetoden vil erstatte modellberegningen. Jeg tror mer på å benytte modellberegninger i kombinasjon med faktiske data. Og heller forbedre dagens modeller til å bli mer dynamiske, ved at de i større grad kalibreres etter reelle data.

Hva må vi endre?

-Vi må gå videre fra å samle inn data til større fokus på å bruke data på en ny måte. Vi jobber litt i siloer nå og sitter litt på hver vår tue. Men transportsektoren er i sterk utvikling. Vi er i ferd med å endre på hvordan vi reiser. I tillegg vil autonomi komme i sterkere grad. Transportsektoren må se på både nye løsninger og bedre bruk av eksisterende infrastruktur. Det krever større koordinasjon enn tidligere, understreker Fredrik.

– For å få til dette må vi endre kulturen for hvordan vi jobber. – Denne tilnærmingsmåten må forankres i mange ledd i samfunnsstrukturen. Både hos fagpersoner og beslutningstagere.

Personvern

-Vi må også få til innsamling av data uten at det går på bekostning av personvernet, understreker Fredrik. – Vi gjør dette i flere sammenhenger i dag, blant annet i kollektivtrafikken. Utfordringen er å få til dette også for personkjøretøyer. Teknisk sett er det løsbart, men det medfører en høyere risiko. Spesielt er dette aktualisert i debatten rundt veiprising – å gå fra registrering av passering til kontinuerlig registrere hvor du kjører, hvor fort du kjører osv.  – Dette er sensitiv informasjon som kan misbrukes i hendene på uvedkomne, sier Fredrik. – Spørsmålet er hvor vi skal sette grensen. Vi har tilgjengelig datainformasjon i flere offentlige kilder i dag. Vi kan sette disse sammen i et system for å bedre beslutningsgrunnlaget. – Men vi må gjøre det slik at vi ikke bryter personvernet, understreker han.

Øke sikkerhet på veien

Hvilke muligheter gir innsamling og kontinuerlig bruk av faktiske data for samfunnet?

-Mulighetene er uendelige. – Ikke minst knyttet til økt sikkerhet på veiene.

– I Tysk bilindustri snakker man nå om en 4.0-versjons bilteknologi mht. å implementere sensorer i vitale motordeler som påviser skader før de skjer. Samme tankesett kan overføres til samferdselssektoren; hindre mulige ulykker før de skjer. Vi har allerede begynt å se på dette bl.a. ved et testprosjekt i Arnanipatunnelen hvor man ved hjelp av sensorene under bakken kan varsle om mulig risiko inne i tunnelen før eventuelle ulykker skjer. Dette i tillegg til å varsle når en hendelse oppstår og gi overblikk over hvilke kjøretøy som er i tunnelen og hvor disse befinner seg. Man kan lære hvilke kjøretøy som er mer utsatt og under hvilke forhold, men også vite om det en elbil eller tankbil som trenger slukning gitt en ulykke, selv når man ikke har sikt. Dataen vil gi mulighet for preventive tiltak som dynamisk regulering av hastighetsskilt på kort sikt og innsikt i selve utforming av tunneler på lengre sikt. – Innsamling av data i sanntid, gir oss mulighet til å ‘måle’ sikkerhetsnivået på en annen måte, understreker Fredrik.

Beslutningsgrunnlag man kan stole på

Dette høres forlokkende ut. Men er det helt uten risiko?

-Risikoen slik jeg ser det, er at vi velger å ikke ta dette i bruk, sier Fredrik.

Men vil ikke større mengder data og økt kompleksitet føre til flere feilkilder?

-Det er en utfordring, sier han. – Vi må ha beslutningsgrunnlag vi kan stole på uten feilkilder, som for eksempel sensorfeil. Det er derfor viktig å sørge for at man har robuste back-up systemer, helst flere systemer som komplementerer hverandre og å gjennomføre flere uavhengige målinger i parallell, inklusiv også redundant informasjon.

Som et ekstra sikkerhetsnett benyttes sensorfusjon; datakombinasjon fra forskjellige sensorkilder.

– Dette vil kunne gjøre det mulig for autonome systemer å ta beslutninger basert på det aktuelle informasjonsbildet, sier Fredrik.

Sårbarheter i fremtiden integrerte intelligente transportsystemer – SIITS

Fredrik Vangsal representerer Disruptive Engineering i forskningsprosjektet Sårbarheter i fremtidens integrerte intelligente transportsystemer (SIITS), som er støttet av Norges Forskningsråd, og som representerer et bredt sammensatt konsortium med bedriftspartnere som dekker risikostyring, samfunnssikkerhet og teknologi.

I hvilken grad er disse tankene også relevant for SIITS-prosjektet?

-De er svært relevante. På mange måter, sier Fredrik og utdyper: – I fremtiden vil vi se endringer i forhold til i dagens transportløsninger. Ved større bruk av autonome løsninger, vil det være helt avgjørende å ha rett beslutningsgrunnlag. Kompleksiteten knyttet til infrastruktur systemer, reguleringer, teknologiske videreutviklinger etc., gjør at det vil bli vel så viktig å ha et best mulig beslutningsgrunnlag.

-Dataene vil kunne bidra til hvilke prioriteringer vi vil gjøre, og hvor raskt vi kan iverksette nye løsninger.

Hva er viktige å tenke på i fremtidige prosjekter?

-Sårbarheter på et overordnet nivå, sier Fredrik. – Fange opp endringer og identifisere hva som er reelle sårbarheter. Dette kan brukes preventivt. Basert på dette, kan vi se hva som vil fungere og hva som ikke vil fungere.

Fremtiden

Hvor står vi med hensyn til å ta dette i bruk i dag?

-Vi er ikke helt der ennå. Men det har skjedd mye de siste 10 årene. Noen bransjer som for eksempel byggebransjen, har kommet langt mht. å jobbe på denne måten. Metrologisk Institutt har gjort dette lenge. De er best i verden på deling av værdata. Billettselskapet Entur sammenstiller trafikkdata for reiseplanlegging. Ruter trafikkselskap i Oslo jobber også mye med dette. Men ikke alle samferdselsaktører er helt der ennå. Anleggsbransjen bl.a. ligger noen år bak.

-Men jeg tror at om en femårs tid, vil det være svært mye mer vanlig å jobbe på denne måten, sier Fredrik. – Vi har så mye data. Tilfang på data er ikke problemet. De finnes, men de er spredt rundt på forskjellige Excel ark i de enkeltes ‘siloer’. Utfordringen er å samle dataene, tilgjengeliggjøre dem og ta i bruk dataene uten å bryte personvernet, omgjøre det til innsikt. Og basert på dette forme de beste beslutningene.

-Vi er på god vei. Jeg er positiv, avslutter Fredrik Vangsal optimistisk.

Følg oss

Aktuelt

Del

Relatert

Nå kommer den nye hybride jobbhverdagen

Delt jobbhverdag mellom hjemmekontor og kontorlandskap vil vi se mer av i fremtiden. -I Proactima...

Ny metode for å vurdere bærekraft i mobilitetsprosjekter

Bærekraft har spilt en viktig rolle i norske mobilitetsprosjekter i lengre tid, men har...

Mobilitetsprat med Rune Winther og ITS Norway

med ITS Norway om hvordan man kan bygge mobilitetsløsninger som er smarte, trygge og bærekraftige.

Vi forenkler det komplekse – en praktisk tilnærming til ESG

Mange av våre kunder opplever nye krav og forventninger fra sine viktigste interessenter til hva de må gjøre for å være en ansvarlig samfunnsaktør og et attraktivt investeringsobjekt.