Applikationsövervakning : Dess möjliga bidrag till en verksamhet

Applikationsövervakning är en term för att i realtid övervaka applikationer och kunna upptäcka fel innan slutanvändaren märker av ett problem. Med övervakning av applikationer menas inte bara den enskilda programvaran utan allt som rör applikationen i fråga. Trafikverkets önskemål är att leverera en hög kvalité i sina applikationer. I nuläget har utvecklare ingen eller dålig insyn i hur en applikation levererar i en skarp miljö efter att de lämnat över ansvaret till drift. För att kunna hålla en bra kvalité i sina applikationer så vill de undersöka hur applikationsövervakning kan hjälpa till att se behov av ändringar i applikationer innan större problem uppstår. I en fallstudie bestående av intervjuer och dokumentstudier kommer genom användning av situationsbaserad FA/SIMM nuvarande arbetssätt fångas. Samt fånga mål och problem som uttrycks i verksamheten kring utveckling & förvaltning och drift av applikationer. Dessa kommer sedan analyseras för att undersöka på vilket sätt applikationsövervakning skulle hjälpa utvecklare & förvaltare, men även driftspersonal i deras arbete. Resultatet av detta visar att de problem och mål som tas upp dels är organisatoriska i sin natur och arbetssättet DevOps framhålls som en möjlig lösning. Även att applikationsövervakning de facto skulle kunna bidra till en ökad kvalité i applikationerna genom att tillföra en möjlighet att arbeta mer proaktivt.

Automating condition monitoring of vegetation on railway trackbeds and embankments

Vegetation growing on railway trackbeds and embankments present potential problems. The presence of vegetation threatens the safety of personnel inspecting the railway infrastructure. In addition vegetation growth clogs the ballast and results in inadequate track drainage which in turn could lead to the collapse of the railway embankment. Assessing vegetation within the realm of railway maintenance is mainly carried out manually by making visual inspections along the track. This is done either on-site or by watching videos recorded by maintenance vehicles mainly operated by the national railway administrative body. A need for the automated detection and characterisation of vegetation on railways (a subset of vegetation control/management) has been identified in collaboration with local railway maintenance subcontractors and Trafikverket, the Swedish Transport Administration (STA). The latter is responsible for long-term planning of the transport system for all types of traffic, as well as for the building, operation and maintenance of public roads and railways. The purpose of this research project was to investigate how vegetation can be measured and quantified by human raters and how machine vision can automate the same process. Data were acquired at railway trackbeds and embankments during field measurement experiments. All field data (such as images) in this thesis work was acquired on operational, lightly trafficked railway tracks, mostly trafficked by goods trains. Data were also generated by letting (human) raters conduct visual estimates of plant cover and/or count the number of plants, either on-site or in-house by making visual estimates of the images acquired from the field experiments. Later, the degree of reliability of(human) raters’ visual estimates were investigated and compared against machine vision algorithms. The overall results of the investigations involving human raters showed inconsistency in their estimates, and are therefore unreliable. As a result of the exploration of machine vision, computational methods and algorithms enabling automatic detection and characterisation of vegetation along railways were developed. The results achieved in the current work have shown that the use of image data for detecting vegetation is indeed possible and that such results could form the base for decisions regarding vegetation control. The performance of the machine vision algorithm which quantifies the vegetation cover was able to process 98% of the im-age data. Investigations of classifying plants from images were conducted in in order to recognise the specie. The classification rate accuracy was 95%.Objective measurements such as the ones proposed in thesis offers easy access to the measurements to all the involved parties and makes the subcontracting process easier i.e., both the subcontractors and the national railway administration are given the same reference framework concerning vegetation before signing a contract, which can then be crosschecked post maintenance.A very important issue which comes with an increasing ability to recognise species is the maintenance of biological diversity. Biological diversity along the trackbeds and embankments can be mapped, and maintained, through better and robust monitoring procedures. Continuously monitoring the state of vegetation along railways is highly recommended in order to identify a need for maintenance actions, and in addition to keep track of biodiversity. The computational methods or algorithms developed form the foundation of an automatic inspection system capable of objectively supporting manual inspections, or replacing manual inspections.

Utveckling av metod för att bedöma behovet av ogräsbekämpning i spår

A system for weed management on railway embankments that is both adapted to the environment and efficient in terms of resources requires knowledge and understanding about the growing conditions of vegetation so that methods to control its growth can be adapted accordingly. Automated records could complement present-day manual inspections and over time come to replace these. One challenge is to devise a method that will result in a reasonable breakdown of gathered information that can be managed rationally by affected parties and, at the same time, serve as a basis for decisions with sufficient precision. The project examined two automated methods that may be useful for the Swedish Transport Administration in the future: 1) A machine vision method, which makes use of camera sensors as a way of sensing the environment in the visible and near infrared spectrum; and 2) An N-Sensor method, which transmits light within an area that is reflected by the chlorophyll in the plants. The amount of chlorophyll provides a value that can be correlated with the biomass. The choice of technique depends on how the information is to be used. If the purpose is to form a general picture of the growth of vegetation on railway embankments as a way to plan for maintenance measures, then the N-Sensor technique may be the right choice. If the plan is to form a general picture as well as monitor and survey current and exact vegetation status on the surface over time as a way to fight specific vegetation with the correct means, then the machine vision method is the better of the two. Both techniques involve registering data using GPS positioning. In the future, it will be possible to store this information in databases that are directly accessible to stakeholders online during or in conjunction with measures to deal with the vegetation. The two techniques were compared with manual (visual) estimations as to the levels of vegetation growth. The observers (raters) visual estimation of weed coverage (%) differed statistically from person to person. In terms of estimating the frequency (number) of woody plants (trees and bushes) in the test areas, the observers were generally in agreement. The same person is often consistent in his or her estimation: it is the comparison with the estimations of others that can lead to misleading results. The system for using the information about vegetation growth requires development. The threshold for the amount of weeds that can be tolerated in different track types is an important component in such a system. The classification system must be capable of dealing with the demands placed on it so as to ensure the quality of the track and other pre-conditions such as traffic levels, conditions pertaining to track location, and the characteristics of the vegetation. The project recommends that the Swedish Transport Administration: Discusses how threshold values for the growth of vegetation on railway embankments can be determined Carries out registration of the growth of vegetation over longer and a larger number of railway sections using one or more of the methods studied in the project Introduces a system that effectively matches the information about vegetation to its position Includes information about the growth of vegetation in the records that are currently maintained of the track’s technical quality, and link the data material to other maintenance-related databases Establishes a number of representative surfaces in which weed inventories (by measuring) are regularly conducted, as a means of developing an overview of the long-term development that can serve as a basis for more precise prognoses in terms of vegetation growth Ensures that necessary opportunities for education are put in place

Samarbete i agila systemutvecklingsprojekt : Vilka mänskliga faktorer påverkar samarbetets effektivitet?

Mänskliga faktorer som till exempel kommunikation och tillit påverkar hur människor interagerar med varandra. I agil systemutveckling ingår relationer, samspel och samarbete mellan människor och dessa påverkar om systemutvecklingsprojektet anses framgångsrikt eller ej. Men ofta i systemutvecklingsprojekt så läggs det mer tid på själva tekniken än de sociala aspekterna, där de mänskliga faktorerna i många fall är en avgörande faktor för projektets slutresultat. Syftet med det nuvarande arbetet är att beskriva vilka mänskliga faktorer som är viktiga för att effektivisera samarbete i agila systemutvecklingsprojekt, samt att beskriva hur agil systemutveckling på Trafikverket utförs. Trafikverket ville ha studien genomförd för att resultatet av studien skulle hjälpa till att minska antalet mindre framgångsrika systemutvecklingsprojekt på Trafikverket. Huvudfrågan i arbetet är: Vilka mänskliga faktorer är viktiga för att effektivisera samarbetet mellan verksamhetskunniga och utvecklare i agila systemutvecklingsprojekt? En fallstudie utfördes vid Trafikverket genom sju semistrukturerade intervjuer som följdes upp av enkäter och dokumentstudier. Det sammanlagda resultatet tyder på att för att effektivisera samarbetet mellan verksamhetskunniga och utvecklare i agila systemutvecklingsprojekt på Trafikverket krävs fokus på följande fem mänskliga faktorer: kommunikation, tillit, ledarskap, kunskap och motivation.

Samarbete i agila systemutvecklingsprojekt : Vilka mänskliga faktorer påverkar samarbetets effektivitet?

Mänskliga faktorer som till exempel kommunikation och tillit påverkar hur människor interagerar med varandra. I agil systemutveckling ingår relationer, samspel och samarbete mellan människor och dessa påverkar om systemutvecklingsprojektet anses framgångsrikt eller ej. Men ofta i systemutvecklingsprojekt så läggs det mer tid på själva tekniken än de sociala aspekterna, där de mänskliga faktorerna i många fall är en avgörande faktor för projektets slutresultat. Syftet med det nuvarande arbetet är att beskriva vilka mänskliga faktorer som är viktiga för att effektivisera samarbete i agila systemutvecklingsprojekt, samt att beskriva hur agil systemutveckling på Trafikverket utförs. Trafikverket ville ha studien genomförd för att resultatet av studien skulle hjälpa till att minska antalet mindre framgångsrika systemutvecklingsprojekt på Trafikverket. Huvudfrågan i arbetet är: Vilka mänskliga faktorer är viktiga för att effektivisera samarbetet mellan verksamhetskunniga och utvecklare i agila systemutvecklingsprojekt? En fallstudie utfördes vid Trafikverket genom sju semistrukturerade intervjuer som följdes upp av enkäter och dokumentstudier. Det sammanlagda resultatet tyder på att för att effektivisera samarbetet mellan verksamhetskunniga och utvecklare i agila systemutvecklingsprojekt på Trafikverket krävs fokus på följande fem mänskliga faktorer: kommunikation, tillit, ledarskap, kunskap och motivation.

Samverkan Trafikförsörjningsprogram

Med stöd i Förordning (2010:185) med instruktion för Trafikverket 2§ punkt 12 utgår vi ifrån att Trafikverket ska vara ett stöd i arbetet att utveckla ett effektivt och hållbart transportsystem utifrån ett trafikslagsövergripande synsätt i nära dialog med RKM för att skapa en långsiktig infrastrukturplanering, i det att Trafikverket ska stödja arbetet med att ta fram trafikförsörjningsprogrammen (TFP). Föreliggande rapport fokuserar på Trafikverkets roll i samverkan med de Regionala kollektivtrafikmyndigheterna.   För att närmare studera, utveckla och tydliggöra ramarna för trafikverkets stöd och ansvar för kollektivtrafikfrågor, använder vi i denna rapport en förståelseorienterad metod som bygger på att förstå och tolka den kontext som Trafikverket agerar i. Föreliggande text är en inventering av olika utformningar av kollektivtrafikmyndigheter i landet samt Trafikverkets olika Regionkontor. Fokus är i huvudsak riktad mot hur de är organiserade och hur de arbetar för att hantera olika frågor. Syftet är att med denna samlade kunskap se hur samverkansutmaningar har hanterats i olika lösningar och på så sätt öppna upp för ett ömsesidigt lärande och stärka förutsättningarna för samverkan.   Föreliggande studie visar att samverkan mellan kollektivtrafikmyndigheterna och Trafikverket inte är statisk utan en del i en dynamisk process som baseras på kunskap, personliga relationer och förtroende. Genom att få kunskap om den andra organisationen och skapa sig en förståelse om hur man kan samverka för att uppnå bättre effekter av sina satsningar skapas en grund för samarbete. Det är sedan genom personliga relationer som ett förtroende skapas mellan parterna och som fördjupar samarbetet. Ett samarbete likt den mellan Trafikverket och Kollektivtrafikmyndigheterna som varken är bundet till hierarkiska eller beroendemässiga parametrar kräver förtroende och relationella band mellan parterna för att fungera. Den kunskapsintegration som uppstår mellan organisationerna när man klarar av att länka och integrera människors kunskaper och färdigheter genom sina personliga relationer och organisatoriska processer bidrar till ökad organisatorisk kapacitet för respektive organisation. Samspelet mellan organisationerna bidrar till att respektive organisation på ett bättre sätt kan anpassa sig till föränderliga samhällsbehov och skapa interna strukturer som följer de förändrade behov som finns i samhället.

Samarbete i agila systemutvecklingsprojekt : Vilka mänskliga faktorer påverkar samarbetets effektivitet?

Mänskliga faktorer som till exempel kommunikation och tillit påverkar hur människor interagerar med varandra. I agil systemutveckling ingår relationer, samspel och samarbete mellan människor och dessa påverkar om systemutvecklingsprojektet anses framgångsrikt eller ej. Men ofta i systemutvecklingsprojekt så läggs det mer tid på själva tekniken än de sociala aspekterna, där de mänskliga faktorerna i många fall är en avgörande faktor för projektets slutresultat. Syftet med det nuvarande arbetet är att beskriva vilka mänskliga faktorer som är viktiga för att effektivisera samarbete i agila systemutvecklingsprojekt, samt att beskriva hur agil systemutveckling på Trafikverket utförs. Trafikverket ville ha studien genomförd för att resultatet av studien skulle hjälpa till att minska antalet mindre framgångsrika systemutvecklingsprojekt på Trafikverket. Huvudfrågan i arbetet är: Vilka mänskliga faktorer är viktiga för att effektivisera samarbetet mellan verksamhetskunniga och utvecklare i agila systemutvecklingsprojekt? En fallstudie utfördes vid Trafikverket genom sju semistrukturerade intervjuer som följdes upp av enkäter och dokumentstudier. Det sammanlagda resultatet tyder på att för att effektivisera samarbetet mellan verksamhetskunniga och utvecklare i agila systemutvecklingsprojekt på Trafikverket krävs fokus på följande fem mänskliga faktorer: kommunikation, tillit, ledarskap, kunskap och motivation.