Sådan opgraderer data og AI drift af infrastruktur

Gevinsterne for drift og vedligehold 

Veje, jernbaner, broer og terminaler fungerer i dag som tekniske systemer, hvor styrbarhed, tilstand og kapacitet i stigende grad afhænger af data – ikke kun af asfalt, skinner og beton. 

Samtidig gør klimaændringer, øget trafik og aldrende konstruktioner dem dyrere at vedligeholde. Her er digitalisering dit bedste værktøj til at styre infrastrukturen mere præcist, billigere og med langt mindre risiko. 

Når data, IoT og AI integreres systematisk, ser man typisk: 

• 20–40 % lavere vedligeholdsomkostninger (IFM-benchmarks) 
• Færre akutte nedbrud, fordi fejl findes tidligt 
• Forlænget levetid på eksisterende anlæg 
• Bedre dokumentation overfor myndigheder og interessenter 
• Højere driftssikkerhed i vej- og banenetværket 

I praksis betyder det færre lukkede spor, færre hastighedsnedsættelser og mere forudsigelige budgetter. 

Her gennemgår vi de centrale tekniske greb, som allerede anvendes i dag – og som givetvis kommer til at forme de næste årtiers drift af dansk transportinfrastruktur. 

1. IoT-sensorer: Se hvor anlæg reelt nedbrydes  

Tidligere blev mange beslutninger om vedligeholdsintervaller truffet efter normer, erfaring og visuelle inspektioner. I dag er sensorer integreret i både nye og eksisterende konstruktioner: 

Typiske sensorer i vej- og banestrukturen: 

• ccelerometre til måling af vibrationer i broer og spor 
• Fiberoptiske sensorer (FBG) til deformationer, revneudvikling og lastpåvirkning 
• Strain gauges til spændinger i stål- og betonelementer 
• IoT-vejrstationer til temperatur, fugt og fryse–tø-cyklusser 
• Indlejrede fugtsensorer i beton til prognoser for kloridindtrængning og karbonatisering 

Sensorerne flytter tilstandsvurdering fra punktvise inspektioner til kontinuerlig overvågning.  

Effekten er markant: Infrastrukturforvalteren får et tidsopløst billede af nedbrydning, ikke kun et øjebliksbillede hvert femte år. 

Praktisk anvendelse: 

Sensor- og modelleringsteknologier bruges allerede bredt i både jernbane-, vej- og broinfrastruktur, og deres praktiske anvendelse bliver mere avanceret år for år.  

I jernbanesystemer gør sensorer det fx muligt at udsende tidlige varsler om grænseoverskridende vibrationer i sveller, så man kan sætte ind, før ballast mister bæreevne eller sporstabiliteten reduceres.  

På vejnettet giver temperatur-, fugt- og belastningsdata mulighed for at forudsige risikoen for frostsprængninger på udsatte strækninger, så man kan planlægge forebyggende vedligehold i stedet for akutte reparationer.  

For brokonstruktioner bruges accelerometre, strain gauges og digitale tvillinger til automatisk at identificere blivende deformationer efter tung trafikbelastning, hvilket gør det muligt at opdage skjulte skader, før de udvikler sig til kritiske strukturelle problemer. 

2. Data fusion: når vejr, trafik, slid og tilstand kobles i én model 

Mange problemer i drift og vedligehold opstår ikke pga. et enkelt parameter, men pga. kombinationer: høj trafik + fugt + lave temperaturer = accelereret nedbrydning. 

Derfor kombinerer moderne systemer data fra flere kilder: 

• Trafiktællere og telematik 
• Vejrdata og klimafremskrivninger 
• Sensordata fra konstruktioner 
• Inspektionsrapporter (ofte OCR-behandlet) 
• Dronedata og 3D-scanninger 

Ved at samle disse datasæt opnår man mulighed for at modellere årsagskæder, ikke kun symptomer. Det giver skarpere risikobilleder og prioritering af vedligeholdsindsats. 

3. AI-modeller flytter vedligehold fra kalenderstyring til tilstandsbaseret styring 

Tilstandsbaseret vedligehold bygger på et enkelt princip: Vi reparerer, når tilstanden kræver det – ikke “fordi tiden er gået”. 

AI anvendes især til: 

• Anomali-detektion: Neurale netværk kan genkende uregelmæssige mønstre i vibrationer eller fugtindhold, længe før der er menneskeligt synlige skader. 
• Restslevetidsestimering: Modeller kan fx bruges til at forudsige, hvornår en betonbro rammer kritiske kloridniveauer, hvornår ballast på jernbanen mister stabilitet og hvornår vejspor begynder at deformere. 
• Optimering af vedligeholdsplaner: AI kan simulere hundredevis af scenarier og finde det optimale tidspunkt at foretage en indsats, hvor der er mindst trafikpåvirkning, lavest samlede omkostning og størst levetidsforlængelse. 

Dette giver et langt bedre grundlag for investeringsbudgetter og kapacitetsplanlægning. 

4. Digitale tvillinger bliver det centrale styringsværktøj 

En digital tvilling er en dataopdateret, dynamisk model af et fysisk anlæg. I transportinfrastruktur bruges digitale tvillinger til at: 

• simulere belastninger 
• teste vedligeholdsstrategier 
• estimere konsekvenser af forsinkelser i anlægsfasen 
• analysere påvirkninger fra klimaændringer (fx øget nedbør eller flere fryse–tø-cyklusser)  

På jernbaneområdet bruges digitale tvillinger allerede til at optimere sporskifter, perronudstyr og signalanlæg. 

For veje og terminaler gør digitale tvillinger det muligt at se, hvordan små ændringer i drift (fx vintertjeneste eller afvandingskapacitet) påvirker hele systemets performance. 

De største barrierer – og hvordan de løses 

Selv organisationer med store datamængder kan have svært ved at realisere gevinsterne. De mest almindelige barrierer er: 

• Datakvalitet og manglende standardisering 
• Fragmenterede systemer (vej, bro, bane, terminal → hver sin silo) 
• Manglende kompetencer i dataanalyse og AI 
• Usikkerhed om datasikkerhed og governance 
• Infrastrukturmodeller, der ikke er forbundet på tværs

Løsningen er typisk: 

1. Etabler en samlet dataplatform 
   En fælles platform sikrer, at data fra veje, broer, jernbane og terminaler kan kobles, renses og anvendes på tværs af systemer — hvilket er en forudsætning for stabile AI- og ML-modeller. 
2. Standardiser datastrukturer og metadata 
   Når sensorer, fagområder og anlæg bruger ens nomenklatur og formater, kan modeller genbruges og driftsopgaver automatiseres, frem for at hvert projekt starter forfra. 
3. SME-uddannelse af ingeniører i ML, Python og dataforståelse 
   Teknikere og driftsfolk skal kunne tolke modeller, forstå datakvalitet og selv justere scripts og pipelines, så løsningerne ikke bliver for afhængige af eksterne specialister. 
4. Pilotprojekter før stor skalering 
   Små, afgrænsede pilotprojekter gør det muligt at teste modellernes robusthed, identificere datamangler og vurdere om gevinsterne står mål med omkostningerne, før man ruller løsningen ud nationalt. 
5. Tværfaglig organisering omkring digital drift 
   Når bro-, bane-, vej- og IT-specialister sidder sammen om beslutningerne, undgår man silooplysninger, og digitale løsninger kan implementeres direkte i den praktiske vedligeholdelsesplanlægning.