Anvendelse av Maskinlæring/AI for samferdselsprosessen

Offentlig prosjektsammendrag

Anleggsbransjen har siden 2000 hatt en produktivitetsnedgang sammenlignet med snittet av andre fastlandsindustrier. Entreprenørforeningen Bygg og Anlegg, EBA, (2017) forklarer at grunnen til denne utviklingsforskjellen er at de andre industriene, som går under kategorien Fastlands-Norge, har kommet lengre innenfor automatisering og digitalisering av prosesser. Selv om både produkter og prosesser er i stadig forbedring ser vi at det er mange repetitive prosesser som utføres manuelt, det skapes fortsatt for mye feil i design, prosessene er ikke optimalisert og bransjen finner ikke alltid de mest bærekraftige løsningene på morgendagens infrastruktur. Og ikke minst, så er det ikke god nok kunnskaps- og erfaringsoverføring i bransjen. Kunnskap og erfaring er fortsatt noe som ligger i hodene på folk og som vi ikke har klart å digitalisere inn i prosessene. Systemene som brukes for prosjektering og bygging av infrastruktur er ikke “smarte”. I prosjektet ønsker vi å analysere om prosessen med å prosjektere og bygge ny infrastruktur vil kunne styrke sin verdiskapning, produktivitet og ytelse, ved å jobbe mer datadrevet. Vi ønsker å se på hvordan maskinlæring kan støtte beslutninger i prosjekterings- og byggefasen, og se om vi kan finne nye løsninger for å endre industrien over fra den konvensjonelle kostnadsoptimaliseringen og heller begynne å forbedre produktiviteten og kvaliteten på prosjekterings- og byggeprosessen. Vi vil gjøre dette gjennom å analysere bredden av prosesser som skjer i fasene planlegging, prosjektering og bygging av ny infrastruktur, for å se hvilke prosesser som kunne økt sin grad av automatisering og maskinlæring assistert planlegging og produksjon.