Datadriven järnvägsplanering
Vi samordnar tidtabellsdesign med hur järnvägen faktiskt fungerar. Genom att visa var plan och verklighet skiljer sig åt och varför kan intressenter justera tidtabeller med bevis och förbättra punktlighet utan att lägga till infrastruktur.
Verklig järnvägsdrift som den sker: faktiska tågförflyttningar och deras relation till planering, genomströmmningsmönster och var planer avviker från verkligheten. En delad, datadriven vy gör flaskhalsar, systemiska begränsningar och tidtabellskänsligheter synliga — så planerare och operatörer kan justera med bevis och minska gapet mellan plan och verklighet.
Situation
Järnvägsdrift omfattar många aktörer och begränsningar, med tidtabeller planerade långt i förväg och drift som påverkas av verkliga händelser. Data om förflyttningar, kapacitet och störningar finns i olika system, men kombineras sällan till en delad vy.
Kundtyp
En grupp stora intressenter involverade i järnvägsinfrastruktur, planering och drift.
Utmaning
Det fanns ett växande behov av att minska gapet mellan hur järnvägen var planerad att fungera — och hur den faktiskt gjorde det. Trots omfattande planeringsinsatser gjorde avvikelser mellan tidtabeller och verkliga förhållanden det svårt att säkerställa punktlighet, samordna effektivt och optimera kapacitet.
Vad vi gjorde
Vi byggde en datadriven representation av verkliga tågförflyttningar baserat på historisk driftsdata. Detta gjorde det möjligt att se exakt var planer konsekvent brast i praktiken. Vi hjälpte intressenter inom planering och drift att använda denna gemensamma insikt för att utvärdera och utforma tidtabeller som bättre stämmer med verkligheten — utan att bygga ut infrastrukturen. Vi etablerade också explicita återkopplingslingor från verklig drift tillbaka till planeringsprocesserna (taktiska och operativa), stödda av matematiska modeller (t.ex. uppehålls-/genomströmningsuppskattningar, buffertidskänslighet och mönsterigenkänning) som kvantifierar var och hur planer ska justeras.
Resultat
- Lyfte fram dolda mönster och begränsningar som påverkar punktlighet och prestanda
- Visade hur datadriven planering kan samordna strategi med operativ verklighet och stödja smartare, systemövergripande beslut
- Levererade en fungerande produkt som visar hur samarbetsplanering drar nytta av en delad vy av vad som faktiskt händer
Med den här lösningen kan man se hur tågens faktiska gång (historiskt utfall) skiljer sig från tidtabellen — och jämföra plan mot verklighet över tid och rum. Genom att analysera variationer och mönster i körtider kan man identifiera hur stabilt systemet fungerar — och var det finns risk för störningar.
En viktig insikt är skillnaden mellan normala orsaker (common causes) och speciella orsaker (special causes):
Normala orsaker är variationer som är inbyggda i systemet, till exempel fellagda tidtabeller, för snåla marginaler eller återkommande kapacitetsproblem på samma plats.
Speciella orsaker är avvikelser som inte hör till vardagen — till exempel olyckor, växelfel eller extremt väder.
Externa störningar kan alltid inträffa, men i många fall beror problemen på att själva tidtabellen ligger för långt från verkligheten — eller att vissa tåg i praktiken inte körs enligt tidtabellen.
Mönster och typer av beteenden
Lösningen kan identifiera denna typ av mönster i mycket stor skala, vilket gör att man får en överblick som annars vore svår att se:
- Tåg med stor variation i gångtidsmönster – pendlar mycket i restid, ofta på grund av osäkra buffertar eller känslighet i nätet.
- Tåg med låg variation i gångtidsmönster – stabila och förutsägbara.
- Tåg som ofta är tidiga – kan tyda på att tidtabellen är konservativ eller fellagd.
- Tåg som ofta är sena – pekar på att tidtabellen inte matchar verkligheten.
- Platser med stor variation – knutpunkter där små störningar får stor spridning.
- Platser med låg variation – fungerar som stabila punkter i nätet.
Vad kan man hitta med dessa insikter?
- Systematiska fel i tidtabellen (common cause) – tåg som i praktiken aldrig kör enligt tidtabellen.
- Problemområden (special cause-känsliga) – sektioner där även små variationer skapar oreda i hela systemet.
Stänga loopen mellan tidtabellsdesign och drift
Vår lösning stänger explicit loopen mellan att konstruera tidtabeller och utföra dem i drift genom att etablera återkopplingsmekanismer från verklig prestanda tillbaka till design och justering.
