National Transport Library Research Database

KAJT - Automatiserad analys & klassificering av förseningsorsaker i järnvägssystemet (ANAKIN) (Automated Analysis and Classification of Causes of Delays in the Railwaysystem)

  • Svensson, Martin
  • Blekinge tekniska högskola, Universitet eller högskola, 202100-4011
Sponsors, duration, budget: Trafikverket ; 2022-04-20 -- 2024-01-31 Registration number:
  • Trafikverket 2021/79668
Subject(s): Online resources: Abstract: Sedan 2012 har Trafikverket tillämpat en kvalitetsavgiftsmodell som syftar till att ge ekonomiska incitament för såväl järnvägsföretagen som för Trafikverket att arbeta för en ökad punktlighet i det svenska järnvägssystemet. Nämnd modell baseras på en process för att fastställa grundorsaken till förseningar som uppstår och därmed även identifiera vilken part som är ansvarig för olika förseningarna som uppstår och vilka avgifter som parten ska betala. Uppgiften att identifiera och ange grundorsaken för ett viss tågs (mer)försening sker helt manuellt i dagsläget och görs framför allt i ett operativt skede av trafikledningen. Den initiala orsakkodningen granskas och kompletteras därefter av Trafikverkets kvalitetsutredare. Orsakodningen är en utmanande arbetsuppgift som baseras på multipla, spridda informationskällor och ibland komplexa orsakssamband. Detta projekt syftar till att analysera Trafikverkets manuella process för orsakkodning av förseningar och undersöka om det finns förutsättningar att underlätta dels den initiala orsakskodningen, dels granskningen av denna genom ändamålsenliga stödfunktioner. Abstract: Trafikverket has since 2012 adopted and applied a delay charge model in order to provide financial incentives for the railway companies as well as Trafikverket to strive towards a well-functioning infrastructure and high punctuality of the trains. The computation of delay charges relies on that the root cause of the different delays that occur can be correctly identified and hence also the responsible party. The initial root cause analysis and root cause coding is done manually in real-time by the rail traffic controller on duty, which later is analyzed further in a coding quality assessment step. The task of root cause analysis and coding is complex and based on multiple, scattered sources of information and sometimes dependent on that key causal relations can be observed. This project aims to analyze the process of delay root cause analysis and coding, and also to investigate whether there could be opportunities to support the current manual process by some relevant computational functionalities.
Item type: