ISY Road er en helhetlig løsning som er i bruk i mange svenske kommuner, tatt over til norske forhold og innpasset i Norsk Vegdatabank (NVDB). Løsningen støtter hele prosessen med vedlikehold av veier, gater og trafikk.

– Byggherrens kontraktsoppfølging mot entreprenørene foregår der, kontroll av utførte oppdrag og innmelding av observasjoner langs vei skjer i denne løsningen, forklarer Cathrine Marstein Engen, avdelingsleder for GIS og kommunal forvaltning i Norconsult Digital.

Etterslepet

Rapporten ‘State of the Nation – Norges tilstand 2021’ fra Rådgivende Ingeniørers Forening (RIF) konkluderer med et samlet vedlikeholdsetterslep for bygg og infrastruktur hadde steget til 3200 milliarder kroner, 600 millioner opp fra 2015. Rapporten gjør det klart at hvis veksten i etterslepet fortsetter, får neste generasjon en kostnadsbombe i fanget.

RIF peker på at kommuner, fylkeskommuner og stat er forpliktet til å drive nødvendig vedlikehold og at de må rustes for å gjøre jobben. Det er lite som tyder på at situasjonen blir bedre – avstanden mellom innsats og behov ser bare ut til å øke.

Snu etterslepet

I 2021 vant Norconsult en kontrakt for løsning av forvaltning av vei med alle de ti fylkeskommunene utenom Oslo, nettopp med ISY Road.

– Det er en kontrakt der vi erstatter en lang rekke systemer fylkene hadde med seg da de var en del av vegvesenorganisasjonen, vi samler alle fag i én løsning, forklarer Marstein Engen.

Tidligere jobbet fagene mest hver for seg. Man hadde ett system for elektro, ett for tunnel, ett for asfalt og så videre. ISY Road gjør det mulig at hele miljøet rundt veivedlikehold skal kunne jobbe smartere.

– En av de store gevinstene er at man kan gjøre en helhetlig oppfølging på tvers av fagene, følge opp økonomisk, lage vedlikeholdsplaner og få et helhetlig perspektiv på hvor vedlikeholdspengene brukes, forklarer Cathrine Marstein Engen.

Tildeling av kontrakter, kontroll av utførte oppdrag og entreprenørenes innmelding av observasjoner langs vei skjer digitalt i løsningen. Det gjør at byggherre kan ha løpende kontroll på kostnader og kvalitet av utført arbeid.

– For oss som IT-leverandør er det viktig å hjelpe våre kunder til å løse samfunnsoppdraget med å holde viktig infrastruktur i god stand. Det at vi kan være med å gjøre en forskjell, drive dette framover, er veldig viktig. Det er jo det som er motivasjonen, sier hun.

10 fylkeskommuner

Cathrine Marstein Engen forteller at signalene som kommer fra fylkene er positive. De mener helhetlig vedlikehold av vei vil effektivisere arbeidshverdagen og gjøre dem i stand til å ta ut gevinster. Men det er ikke til å stikke under stol at det å innføre et så omfattende IT-system tar tid.

– Vi leverte på våren i fjor og kan ikke si at alle fylkene er oppe og kjører hundre prosent ennå, det er jo en overgang. Mange ulike gamle systemer skal erstattes med ett, og folk skal lære seg å jobbe på nye måter, både byggherrer og entreprenører, forklarer Cathrine Marstein Engen.

– Det er en reise, men signalene vi får fra kundene er at dette vil svare opp gevinstene fylkene så for seg at de kunne ta ut da de valgte å gå til denne anskaffelsen, legger hun til.

– Det handler om å gjøre veieier i stand til å ta de beste beslutningene på hvor de skal sette inn støtet i forhold til et begrenset budsjett. Det er jo det det handler om. Alle vet det er et stort etterslep og at man må jobbe smartere, slår Cathrine Marstein Enger fast.

Prediktivt vedlikehold

Det neste steget Norconsult ser for seg er å bruke teknologier som maskinlæring og kunstig intelligens for å drive prediktivt vedlikehold; det å vedlikeholde utstyr før skaden blir så stor at utstyret svikter helt. Slikt utstyr kan for eksempel være vifter i en tunnel.

– Du kan kjenne igjen mønstre i data fra sensorer som varsler når det er sannsynlig at det vil oppstå en feilsituasjon. Da er det bedre å reparere utstyret før feilen blir så stor at den svikter helt, mener Cathrine Marstein Engen.

– Eller når det gjelder veiene: Veistrekningene registreres kontinuerlig når det for eksempel gjelder asfalt. Ved å bruke maskinlæring på å kjenne igjen sprekker, kan man predikere utviklingen av sprekken. Da vil det kunne være mer kostnadseffektivt å gjøre noe med den sprekken nå, enn å vente til den har blitt veldig mye større, sier hun til slutt.