
Med data som är insamlad i realtid kan underhållet av vintervägar optimeras och anpassas efter behov.
Framtidens vintervägunderhåll – smart, effektivt och hållbart
Genom modern teknik och avancerade algoritmer har vinterväghållningen tagit steget in i framtiden. Med data som är insamlad i realtid kan vägunderhållet optimeras och anpassas efter behov.
Publicerad:
S
vevia har under snart 10 år drivit innovationsprojektet Prognosstyrd dynamisk vinterväghållning. Genom att integrera data från uppkopplade fordon, väg- och vädersensorer samt avancerade prognosverktyg är målet ett mer precist och effektivt vägunderhåll.
Datadriven beslutsfattning
Andreas Bäckström, projektledare på Svevia, förklarar att tekniken gör det möjligt att ta beslut baserade på realtidsdata snarare än statiska scheman.
Digital teknik förbättrar vinterväghållningen
Genom att kombinera realtidsdata från uppkopplade fordon, vädersensorer och avancerade algoritmer kan vägunderhållet effektiviseras. Det leder till bättre beslutsunderlag, ökad trafiksäkerhet och minskad miljöpåverkan. Tekniken gör att resurserna används mer precist, vilket optimerar vinterväghållningen på ett kostnadseffektivt sätt.
Därför är tekniken en gamechanger
- Minskar arbetsbelastning och stress för maskinförare.
- Reducerar miljöpåverkan genom optimerad saltning och minskade transporter.
- Använder AI och realtidsdata för att förutspå väglag med hög precision.
- Effektiviserar resursanvändningen genom behovsstyrd halkbekämpning.
- Förbättrar trafiksäkerheten genom snabbare och mer precisa insatser.
AI och algoritmer för effektivare vägunderhåll
De insamlade mätvärdena analyseras med hjälp av avancerade algoritmer. Informationen används för att förutspå väglaget och anpassa insatser som plogning och halkbekämpning.
– I stället för att förlita oss på manuella bedömningar och statiska insatsplaner kan vi använda automatiserade system som föreslår de bästa åtgärderna i realtid, säger Andreas Bäckström.
Projektet som startade 2016 har över åren utvecklats från en idé som testades i liten skala och på enskilda orter till att implementeras i den dagliga operativa verksamheten.
– Metoden är verifierad och vi vet att den fungerar. Allt hänger nu på den indata vi får för att göra analyserna. Är vägväderstationerna allt för omoderna eller sitter alltför glest så vi inte kan samla in tillräcklig med realtidsdata. Och ja, då blir analyserna fortfarande bara bra gissningar.

Med nya metoder och högupplösta väderprognoser kan åtgärder som snöröjning och halkbekämpning planeras utifrån realtidsdata.
Halkbekämpningsfordon med sensorer
Under den här vintern testar Svevia om det går att i realtid låta tekniken avgöra om halkbekämpning behöver utföras eller inte. Testerna sker i två steg. I det första steget är det en AI-genererad väglagsprognos som avgör om en saltspridare ska salta eller inte salta vägbanan. I nästa steg adderas data från sensorer som sitter monterade på fordonet. Halkbekämpningen styrs då av en kombination av sensorinformation om det aktuella väglaget och prognosdata.
– Det här är en utvecklig som inte går att stoppa. I en framtid kommer det inte längre vara något vi i vägunderhållsbranschen funderar på. Ungefär som vi inte längre tänker på hur det var innan vi använde oss av epost och mobiltelefoner, säger Andreas Bäckström.
Det här är Prognosstyrd dynamisk vinterväghållning
- Svevias innovationsprojekt inom vintervägunderhåll som startades 2016.
- Automatiserar vintervägunderhåll som halkbekämpning och plogning. Fick utmärkelsen ”Årets innovation” 2018.
- Integrerar data från vädersensorer, uppkopplade fordon och GPS.
Läs också:
Vårt erbjudande:
Vägunderhåll
Svevia är marknadsledande på vägunderhåll i Sverige och underhåller stora delar av det svenska vägnätet på uppdrag av exempelvis kommuner, trafikverket och privata aktörer.



