Användning av maskindata i byggbranschen

Sammanfattning

Denna studie undersöker vilken potential data från maskintilverkarna Volvo och Scania har för att skapa värde i Skanskas byggproduktion.Data är tillgänglig via standarden rFMS (remote Fleet Management System) och dess tillgänglighet och struktur undersöks. Studien kombinerar en teknisk jämförelse avtillgängliga datapunkter, en kvantitativ regressionsanalys ochkvalitativa intervjuer med representanter för Enterprise Architectureoch datahantering inom Skanska Sverige.Resultaten visar att Scania (rFMS 4.x) levererar ett betydligt bredaredataurval än Volvo (rFMS 2.1), inkluderande diagnostik, bränslenivå,bromstryck och serviceavstånd. Volvo delar ingen bränsleförbrukning förlastbilar, vilket väsentligt begränsar möjligheterna till kvantitativanalys. Regressionsanalysen genomfördes som en metoddemonstration medn = 5 körningssegment och kan inte ge statistiskt signifikantaslutsatser, men demonstrerar en skalbar analyskedja från rådata tillmodellval med best subset selection och leave-one-out-korsvalidering.Den slutgiltiga modellen identifierar genomsnittshastighet ochanvändning av farthållare som teoretiskt motiverade prediktorer förbränsleförbrukning. Intervjustudien indikerar att Skanska befinner sig i ett tidigt skedeav sin digitala transformation vad gäller maskindata. Den tekniskagrunden finns på plats, men organisatoriska förutsättningar i form avtydligt dataägarskap, gemensamma begreppsmodeller och en kommuniceradvision saknas. Med stöd i Kotters förändringsmodell och forskning omdigital transformation i byggbranschen konstateras att tekniken sällanär den begränsande faktorn, utan att det är organisationsklimatet ochinformationsutbytet som avgör om data kan omsättas till beslutsstöd.Studien rekommenderar Skanska att prioritera organisatoriskkapacitetsuppbyggnad parallellt med utökad datainsamling, samt attinleda med avgränsade användningsfall som reducerad tomgångstid ochförbättrad serviceplanering för att skapa tidiga och konkreta resultat.