När en buss rullar in i depån kontrollerar kameror eventuella skador, både på sidorna och i fronten. Foto: Observit.
När en buss rullar in på VR:s bussdepå i Tyresö, söder om Stockholm kollas den med argusögon. Inte mänskliga sådana, utan med ett avancerat kamerasystem som läser av bussens exteriör på jakt efter skador. Sedan analyseras skadorna med AI. Systemet gör skadehanteringen för bussbolag effektivare. Men det kan också bidra till att förebygga skador. VR är först med att använda det nya, avancerade systemet för skadedetektering från Sundsvallsföretaget Observit som visar systemet på Persontrafik.
Kamerorna är monterade vid grindarna till depån. Bilderna analyseras sedan av AI enligt en modell som Observit har utvecklat. Modellen känner igen mängder av skador och skapar automatiskt en skaderapport. Foto: Ulo Maasing.
Varje gång en av VR:s passerar grindarna in till företagets bussdepå i Tyresö kontrollerar avancerade kameror på grindstolparna om bussen har någon skada. Bussen kör i normal hastighet in genom grinden. Kamerorna är placerade på vardera grindstolpen och tar bilder i 180 graders vinkel. Därmed registrerar de hela bussen – sidor, front och bakparti.
Sedan tidigare finns det lösningar med kameror som registrerar eventuella skador på bussarna när de körs in eller ut från depån. Men här har Observit utvecklat systemet och tagit AI (artificiell intelligens) till hjälp.
AI-modellen har lärt sig att känna igen mängder av skador på bussar. Modellen upptäcker skador och skapar automatiskt en skaderapport för de berörda bussarna. Det gör skaderapporteringen enklare och effektivare. Behovet av manuella inspektioner minskar kraftigt. Samtidigt kan den automatiska detekteringen integreras med bussföretagets övriga system för underhåll och reparationer.
Systemet anger om det handlar om en ny skada eller om det är en skada som tidigare har registrerats. Det ger också underlag för beslut om vilken prioritet en reparation ska ges. Utomstående fordon registreras inte alls.
Observits Björn Callenfors och Tobias Ekberg och VR:s depåchef Edvin Martinsson har samarbetat om den unika AI-baserade lösningen. Foto: Ulo Maasing.
Hundratusentals bilder
– AI-modellen använder sig av mer än 400 000 bilder och antalet ökar stadigt. Modellen lär sig också allt mer efterhand. Bilderna visar olika typer av skador, ofta relativt små skador som bussföraren kanske själv inte har lagt märke till när de uppkom, säger Tobias Ekberg, försäljningschef hos Observit.
– Antalet rapporterade skador har faktiskt ökat sedan vi installerat systemet. Det speglar verkligheten bättre än manuell rapportering, kommenterar Edvin Martinsson, chef för VR:s Tyresödepå.
– I snitt hittar systemet två skador om dagen som vi behöver se närmare på. Det är ett par minuters arbete. Tidigare missade vi en del nya skador.
AI-modellen har utvecklats gemensamt av Observit och VR.
– Det är många eldsjälar som har arbetat med det här. Det måste till att ha en engagerad kund för utvecklingsarbetet, kommenterar Björn Callenfors, vd för Observit.
Förebyggande
Systemet gör det möjligt för bussföretaget att följa när skador uppstår. I kombination med trafik- och fordonsdata kan företaget även identifiera sträckor eller platser där ovanligt många skador uppkommer.
– Med data från systemet kan vi identifiera mönster och motverka att skadorna upprepas. Vårt primära fokus är förebyggande och att coacha och vidareutbilda våra förare, säger Edvin Martinsson.
VR arbetar med systemet även i Skåne och överväger att introducera det på depåer i Finland. Företagets bussdepå i Tyresö har närmare 100 bussar. Hur stor en depå behöver vara för att det ska löna sig för att satsa på det AI-baserade systemet är en avvägning som får göras från fall till fall, förklarar Björn Callefors.
– Det handlar nog om ett tiotal bussar eller mer. Den tidigare grundlösningen byggde på ett 30-tal bussar, säger han.
Artiklar(RSS)
Lämna ett svar