1 Kap. 61 – Case: An Adaptive System How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet i Bergen og Høgskolen i Molde

Kai A. Olsen, Rutetider for hurtigbåter Det vi skal se på her er et rutetidssystem for hurtigbåtene langs kysten Oppdaterte avgangstider skal vises på terminaler i alle venterom

Kai A. Olsen, Ruteinformasjon Tradisjonell løsning Rutetabell. Forutsetter at alt går som planlagt, men vind, store bølger m.m. kan føre til forsinkelser.

Kai A. Olsen, GPS løsning Med GPS bestemmer vi posisjonen til hurtigbåten. Så kan vi estimere ankomsttider m.m. ut fra gjennomsnittlig fart. Dette er den løsningen bilnavigatorene bruker. Svakheten er at virkelig fart videre framover er ukjent. Denne kan, for eksempel, for en båt bli påvirket av bølgehøyde og for busser og biler av trafikk.

Kai A. Olsen, AIS ( Automatic Identification System ) Alle skip sender ut et AIS (Automatic Identification System ) signal hvert 30 sekund. Det inneholder blant annet: fart kurs posisjon ankomststed Benyttes for å vise symboler av andre skip på elektroniske kart. Gir tryggere ferdsel.

Kai A. Olsen, Hurtigbåtene kan vises på kart Dette kan brukes for å vise hvor båtene er (Web løsning) Men vi må fortsatt estimere ankomsttider. Trondheim Kristiansund

Kai A. Olsen, Spør kapteinen Vi sitter på hurtigbåten. Normalt skal denne kjøre i 30 knop, men pga bølgene kjører vi langt saktere. Vi er redd for at dette vil føre til store forsinkelser og spør kapteinen. Som beroliger oss – ”vi kjører bare sakte rundt neset her, lenger oppe i fjorden kan vi kjøre full fart”. Kapteinen svarer altså ut fra erfaring. Vi skal lage et system som bygger opp en erfaringsdatabase, og som så kan gi samme (eller bedre) opplysninger enn kapteinen.

Kai A. Olsen, Bygger en erfaringsdatabase For hver tur registrerer vi alle posisjoner og fart (kurs m.m.). Samtidig legger vi inn data om eventuelle forsinkelser. Etter første tur kan vi ha disse data (eksempel):

Kai A. Olsen, Mer opplæring På andre tur hadde vi 6 minutters forsinkelse. Da ser erfaringsdatabasen slik ut:

Kai A. Olsen, Mer erfaringer La oss anta at været er dårlig på tredje tur, vi ligger bak turen som ga 6 minutters forsinkelse, men bruker likevel dette som et estimat. Det er uansett bedre enn å bruke rutetabellen. Hva om vi på en fjerde tur følger fart og posisjoner lik den første turen. Hva vil ditt estimat for forsinkelse være da?

Kai A. Olsen, Unntak Under ekstreme forhold tar båten en annen rute. Første gang dette skjer har vi ingen data fra erfaringsdatabasen. Men neste gang vet vi langt mer. Da kan vi gi et godt estimat også for unntakssituasjoner. Vi har altså et system som kan lære, og som kan tilpasse seg situasjonen (”adaptivt” system). Normal route Bad weather route Kristiansund

Kai A. Olsen, Systemet i drift Utvikling: Oddstøl elektronikk i Kristiansund, i samarbeid med Høgskolen i Molde.

Kai A. Olsen, Diskusjon og forbedringer I dag bygger vi erfaringsdatabase for hver båt og hver rute, men vi kan også bruke snittdata f.eks. om det kommer en ny båt i ruten. Etter meget kort tid ga systemet svært gode estimater. Nå har vi fem år med erfaringsdata. Vi prioriterer nyere data over gamle (for å ta hensyn til endringer) Dagens system har ingen data før turen starter. Ved å også registrere værdata (spesielt vindstyrke og vindretning) kan vi gi estimater også før turen starter.

Kai A. Olsen, Felles prosjekt: Andre anvendelser? Kan vi bruke denne metoden også til andre anvendelser, for eksempel for å fortelle kundene når bussen, trikken eller toget kommer?