Effektivare planering, säkrare arbeten och minskade kostnader
Det finns många anledningar till att utföra noggrann inmätning. Flera oberoende källor och experter lyfter fram att investeringar i digital inmätning snabbt betalar sig genom effektivare projektering, färre fel och mindre fysiskt arbete i fält.
För det första effektiviseras planerings- och projekteringsarbetet. När en exakt digital modell av infrastrukturen finns tillgänglig kan ingenjörer utföra analys och design direkt mot denna istället för att göra antaganden baserat på bristfälliga data. En leverantör av mätteknik beskriver hur LiDAR-skanning på järnväg öppnar möjligheter att automatiskt extrahera objekt längs banan och analysera höjd och lutning, vilket ger unika perspektiv av banan för planering. Det innebär att både nya projekt och underhållsåtgärder kan planeras med bättre precision – man vet exakt var hinder finns, vilka mått som gäller, och hur förhållandena ser ut. Med andra ord: har man noggranna data om anläggningen minskar risken för oförutsedda problem och man kan planera åtgärder som passar behoven. Detta leder till kostnadsbesparingar då man undviker felbeställningar och projektändringar sent i processen.
En annan påtaglig effekt är minskat behov av fysiska platsbesök och personal i spår eller på väg. Digitala platsbesök ersätter inte allt fältarbete, men de reducerar antalet gånger personal måste exponeras för risker i trafikmiljön. Detta handlar om fjärrstyrt underhåll, men kärnan – att ta bort människor från farliga miljöer – gäller även datainsamling. När ett mätfordon kan köra i 80 km/h på linjen och scanna av omgivningen finns inget behov att skicka ut en mätpatrull att vistas nära spåret. Automatiserade metoder minskar tiden mättekniker behöver spendera ute i fält så att de istället kan fokusera på kvalitativ dataanalys inomhus. Detta är en stor fördel ur arbetsmiljösynpunkt och frigör dessutom personalresurser till mer värdeskapande uppgifter än att stå vid vägkanten med ett mätverktyg.
Vidare medför maskinell inmätning tidsvinster som påverkar kostnader positivt. Det går betydligt snabbare att låta en mätbil skanna av ett område än att göra konventionell mätning punkt för punkt. Stora projekt som tidigare krävde veckor av inmätning kan nu klaras av på dagar, ibland timmar. Ett exempel är att vi på 27 dagar mätte in över 24 500 objekt med maskinell metod – något som sannolikt hade tagit många gånger längre tid med enbart manuell mätning. För infrastrukturägare innebär detta att projekteringstiden krymper, vilket i förlängningen gör att förbättringar kan komma på plats tidigare. Också underhållsinsatser kan utföras mer effektivt: om man genom data vet exakt var problempunkter finns kan underhållspersonalen åka ut direkt till rätt ställe med rätt utrustning, istället för att lägga tid på felsökning på plats. Som en representant för Trafikverket uttryckt det handlar digitaliseringen om att järnvägen berättar hur den mår med sensorer och data, vilket adresserar en av de största problemen – bristen på kontroll över underhållsbehovet. Att tidigt fånga upp underhållsbehov gör att akuta fel och trafikstörningar minskar, vilket sparar betydande summor i det långa loppet, både direkt i åtgärdskostnader och indirekt i form av färre förseningar.
Slutligen bidrar dessa metoder även till bättre beslutsunderlag och kvalitetssäkring. All insamlad data kan sparas och spåras över tid. Man kan gå tillbaka till ”hur det såg ut” före ett visst arbete och verifiera att en entreprenör utfört jobbet enligt specifikation genom att jämföra före- och efter-scanning (så kallad ”scan-to-BIM” eller ”scan-to-model” användning). Kvaliteten på levererade geodetiska underlag höjs, vilket minskar risken för felaktigheter i bygghandlingar. Inmätningar enligt Trafikverkets standarder (t.ex. kraven för laserskanning) gör att data lätt kan integreras i myndighetens system och användas av alla aktörer på lika villkor. Denna transparens och spårbarhet gynnar branschen som helhet.
