Tilbake til søkeresultatene

ENERGIX-Stort program energi

Datadrevet Anleggsplass

Alternativ tittel: Data Driven Site

Tildelt: kr 9,4 mill.

Prosjektnummer:

309797

Søknadstype:

Prosjektperiode:

2020 - 2022

Midlene er mottatt fra:

Geografi:

Bruker datakraft til å kutte utslipp Skanska ønsker å gjøre bransjen datadreven ved å utvikle kunstig intelligens for anleggsmaskiner. Målet er mindre utslipp, raskere utbygging og lavere kostnader. Bygg- og anleggsnæringen har et enormt potensial når det gjelder klimagassutslipp. Den står for 15% av Norges samlede utslipp og bransjen må oppnå store utslippskutt fremover. Skanska ønsker å ta en ledende rolle i dette arbeidet. Bransjen søker nå etter nye løsninger som gjør det mulig å bygge mer bærekraftig. Ett viktig område er optimalisering og effektivisering av hvordan maskinparken på et anleggsprosjekt brukes. Rundt 20% av næringens utslipp kommer nettopp fra anleggsmaskiner. Mulighetene til å oppnå kutt i CO2-utslipp og samtidig spare millioner av kroner er derfor svært store. Derfor leder Skanska nå et forskningsprosjekt med SINTEF, Volvo og Ditio som ser på hvordan kunstig intelligens og data kan bidra til å kutte utslipp og kostnader, samt spare tid. Sammen bruker de maskinlæring og ruteoptimalisering for til å effektivisere. Det digitale verktøyet som utvikles skal bli kommersielt tilgjengelig, slik at bransjen sammen kan nå bærekraftsmålene. Forskere fra SINTEF Digital bruker data Skanska logger til å utvikle en løsning for automatisk sanntidsstyring av maskinparken på deres prosjekter. Forskningsprosjektet «Datadrevet anleggsplass» har en ramme på 19 millioner kroner, hvor Forskningsrådet bidrar med halvparten gjennom Pilot-E-programmet. I 2019 brukte Norge 100 milliarder kroner på utbygging av veiprosjekter. Se nå for deg et veiprosjekt der hver eneste anleggsmaskin alltid vet hvor de andre er, hva de gjør og hva som er den optimale måten å organisere arbeidet på. Algoritmer som gjenkjenner ineffektive rutevalg, ser hvilke maskiner som trengs hvor og samkjører maskinparken kan gjøre dette til en realitet. Unødig ventetid, tomgangskjøring og overflødig arbeid blir en del av fortiden, samtidig som anleggsprosjekter blir mer bærekraftige.

Forskningsprosjektet har forsket frem og utviklet en løsning som vi mener er startpunktet for virkelig å få ned utslippene / drivstofforbruket på store anleggsprosjektet. Resultatet baner vei for en løsning som vil fungere for alle typer anleggsmaskiner uavhengig av drivstoff, som hele tiden optimaliserer massehåndteringen i et bærekraftperspektiv. Dvs flytte mest mulig masse med bærekraftig. Prosjektresultatet er nå overlevert til Ditio As som fortsetter videre på kommersialiseringsløpet. Prosjektet har høstet stor nasjonal og internasjonal oppmerksomhet, og har ført til Ditio sin ekspansjon utover våre landegrenser. Samtidig så vil løsningen være viktig i Skanska sin ferd mot stadig reduksjon av utslipp på anleggsprosjektene sine. Prosjektresultatet vil i sin helhet bli tilgjengelig for hele industrien og vil på den måten også kunne bidra til å senke nasjonale og internasjonale utslipp i anleggsektoren.

Bygg og anleggsprosjekter står for cirka 15,3% av de årlige klimagassutslippene i Norge. Av disse utslippene kommer ca. 11% fra maskinparken som benyttes i prosjektgjennomføringen. Totalt står dermed anleggsmaskiner for ca. 1,6% av de totale klimagassutslippene i Norge. Disse utslippene kan reduseres ved hjelp av bedre planlegging og drift på anleggsplass. I prosjektet Datadrevet Anleggsplass skal det oppnås en betydelig utslippsreduksjon ved å optimalisere kjøremønstre, koordinering og ressursutnyttelse av maskinparken. Ved hjelp av maskinlæring, ruteoptimalisering og kunstig intelligens skal det utvikles en løsning som i sanntid styrer maskinparken med utslippsreduksjon og effektivisering som hovedparametere. Dette prosjektet vil redusere utslipp på eksisterende anlegg og samtidig bane vei for fremtidige autonome og utslippsfrie anleggsplasser når teknologien for dette er klar.

Budsjettformål:

ENERGIX-Stort program energi