De uitdaging
ProRail wil de prestaties van het spoor verbeteren zonder extra infrastructuur aan te leggen. Binnen de strategie Spoor naar morgen is digitalisering geen ondersteunend middel meer, maar een strategische hefboom.
De ambitie tot 2040 is helder. Meer treinverkeer mogelijk maken, betrouwbaarheid en veiligheid verhogen, en tegelijkertijd kosten beheersbaar houden. De vraag is niet of het spoor wordt uitgebreid, maar hoe de bestaande assets slimmer worden benut.
Dat vraagt om meer dan technologie. Het betekent ook een andere manier van werken, sturen en samenwerken.
De aanpak
Samen met KPMG ontwikkelde ProRail een langetermijnroadmap waarin data en AI structureel zijn verankerd in onderhoud en planning. De kern is de verschuiving van reactief en tijdsgebaseerd onderhoud naar predictive en prescriptive maintenance. Niet repareren als iets uitvalt, maar voorspellen wanneer ingrijpen nodig is en daar gericht op sturen.
De onderhoudsaanpak is sterk datagedreven en gericht op maximale assetbeschikbaarheid tegen voorspelbare kosten. Een concreet voorbeeld is de videoschouwtrein, die twee keer per jaar het volledige spoorwegnet vastlegt met high-resolution camera’s. Deze beelden worden samen met omgevings- en procesdata verwerkt op een Azure-gebaseerd big-data platform, dat samen met KPMG is ontworpen en ontwikkeld.
Binnen dit platform worden AI-modellen ingezet om assets automatisch te herkennen en te beoordelen. Met computer vision worden bijvoorbeeld dwarsliggers geïdentificeerd en geanalyseerd op conditie en degradatie. Waar fysieke sensoren ontbreken of te kostbaar zijn, past ProRail soft sensoring toe. Dat zijn virtuele sensoren die met machine-learningmodellen op basis van bestaande data de conditie van assets voorspellen, zonder extra hardware.
Om deze modellen betrouwbaar in productie te gebruiken, is een MLOps-aanpak ingericht. De volledige levenscyclus van modellen wordt beheerd, van training en validatie tot uitrol en monitoring. Hierdoor blijven modellen schaalbaar, reproduceerbaar en geschikt voor structurele inzet in operationele besluitvorming.
Digital twins en slimme planningsalgoritmes vertalen deze inzichten vervolgens naar concrete onderhouds- en capaciteitsbeslissingen. Data wordt daarmee niet alleen analyse, maar een stuurinstrument.
Parallel hieraan worden medewerkers actief betrokken bij nieuwe werkwijzen. Digitalisering is geen IT-project, maar een organisatiebrede ontwikkeling waarin leren en continu verbeteren centraal staan.
Het resultaat
Door de gerichte inzet van data en AI benut ProRail de bestaande infrastructuur intelligenter. Dit leidt tot hogere betrouwbaarheid, beter voorspelbaar onderhoud en meer capaciteit binnen het huidige spoor. Daarnaast ontstaat ruimte voor medewerkers om hun expertise gerichter in te zetten. Digitalisering versterkt zo niet alleen de operationele prestaties, maar ook de maatschappelijke rol van ProRail als beheerder van vitale infrastructuur.
Het team dat het verschil maakte
Het KPMG-team, bestaande uit data scientist en proces experts, in Nederland ondersteunde ProRail bij het ontwikkelen van de digitale roadmap en het vertalen van AI-ambities naar concrete, uitvoerbare toepassingen.
“De kans om AI toe te passen voor veiliger en betrouwbaarder spoorverkeer geeft mijn werk echte impact.”
