dc.contributor.advisor | Bruland, Amund | |
dc.contributor.author | Kvikne, Henrik Kristoffer | |
dc.date.accessioned | 2019-10-26T14:05:25Z | |
dc.date.available | 2019-10-26T14:05:25Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11250/2624722 | |
dc.description.abstract | Anleggsbransjen i Norge befinner seg i en stadig satsning på samferdsel, men til tross for
dette er marginene i bransjen likevel kritisk lave. Også kontraktene har økt i
størrelsesorden fra hundre millioner til opp mot titalls milliarder kroner, og stadig havner
partene i kostbare tvister. Produktiviteten sies også å ha sunket og det diskuteres ofte
rundt byggetiden for prosjektene. Oppi alt dette henger bransjen etter på digitalisering,
samtidig som verdensledende selskaper i andre bransjer slik som Facebook, Amazon,
Google og Uber baserer forretningsmodellene sine på digitale data og dataanalyse.
Med dette som bakteppe har masteroppgaven som formål å kartlegge status og potensiale
for digital datainnsamling ved tunneldriving. Det er derfor etablert følgende
forskningsspørsmål:
1. Hvordan måles produktivitet ved tunneldriving i dag?
2. Hvilke digitale data samles inn fra tunneldriving og hvordan?
3. Gir de innsamlede dataene tilstrekkelig informasjon til å kvantifisere produktivitet?
4. Hvordan kan de innsamlede dataene bli nyttet i tunnelprosjekter?
Oppgaven er basert på et intensivt og kvalitativt forskningsdesign hvor litteraturstudie er
benyttet for å hente teori på blant annet tunneldriving, tunnelutstyr, produktivitet og digital
datainnsamling. Det er gjort casestudie av de to pågående tunnelprosjektene E39
Svegatjørn – Fanavegen og Fv. 659 Nordøyvegen. Her er det utført feltobservasjoner og
målinger, dokumentstudier og intervjuer. Casestudiene er blitt brukt for å se den digitale
datainnsamlingen i praksis ved tunneldriving. Den digitale datainnsamlingen er videre
studert i detalj ved hjelp av dokumentstudier av 12 systemer for digital datainnsamling. I
tillegg er det utført 15 intervjuer av personell, både fra leverandører for
datainnsamlingssystemer og tunnelentreprenører.
Omfanget av masteroppgaven er begrenset av forskningsspørsmålene, til konvensjonell
tunneldriving med boring og sprengning og den norske tunnelbransjen.
Resultatene viser at det mangler en omforent standard for produktivitetsmålinger og at
det benyttes i liten grad på et daglig nivå. Av det mest omforente produktivitetsmålet er
akkordberegninger, kapasiteter og ekvivalenttider. Funnene viser også at det gjøres
omfattende datainnsamling fra tunneldrivingen, og at dataen er fullt brukbar både til
produktivitetsmålinger, men også annen form for dataanalyse.
Ved hjelp av Microsoft Power BI viser masteroppgaven hvordan data fra flere ulike kilder
kan samles og analyseres slik at den kan gi informasjon til ulike roller på
tunnelprosjektene. En slik datainnsamling vil også være verdiskapende ved at mange
manuelle arbeidsoperasjoner kan erstattes med automatikk i datainnsamling og deling
mellom systemene. Dette vil frigjøre timeverk som kan benyttes til annen verdiskapning
på tunnelprosjektene.
Data kan gi verdifull informasjon og innsikt som kan bidra til bedre beslutninger, raskere
gjennomføring, lavere utslipp, reduserte kostnader og mulighet for en kontinuerlig
optimalisering. Dette kan bidra til å øke lønnsomheten, optimalisere byggetider, øke
produktiviteten samt forhindre kostbare tvister. Masteroppgaven anbefaler derfor at
bransjen begynner å samle, strukturere, analysere og benytte dataen til verdiskapning. | |
dc.description.abstract | The construction industry in Norway is characterized by a focus on upgrading the transport
infrastructure, despite critically low margins among the contractors. The contract size has
increased from the range of hundreds of millions up to potentially reach tens of billions of
kroner, and yet the contracting parts may end up in expensive disputes. Productivity in the
industry is said to have declined, and calculation of construction time and time used is a
topic of discussion. In addition to this the construction industry has fallen behind on
digitalization, at the same time as the business model of world-leading companies such as
Facebook, Amazon, Google and Uber are based on digital data and data analysis.
The purpose of this master’s thesis is to map and describe the status and potential of digital
data collection used in tunnel excavation. The following research questions was
established:
1. How is productivity measured when excavating tunnels today?
2. What digital data is collected from the tunnel excavation and how?
3. Does the collected data provide sufficient information to quantify productivity?
4. How can the collected data be used in tunnelling projects?
This thesis is based on an intensive and qualitative research design where a literature study
was conducted to obtain theory on tunnel excavation, excavation equipment, productivity
and digital data collection. A case study was performed on two ongoing projects: E39
Svegatjørn – Fanavegen and Fv. 659 Nordøyvegen. Observations, monitoring of activities
and document studies was performed with the purpose to observe the digital data collection
in action. The systems used for digital data collection was studied in detail using document
studies from 12 different systems. In addition, 15 interviews were carried out on personnel,
both from suppliers for data collection systems and tunnelling contractors.
The scope of the study is limited to the research questions, excavation with drill and blast
and the Norwegian tunnelling industry.
Findings show that there is a lack of agreed standard for productivity measurements and
that daily productivity measurements are rarely used. Among the most used productivity
measurements are piece work calculations, activity capacities and equivalent times. This
master’s thesis reveals that there are extensive data collection is done in the tunnelling
excavation and this data is fully usable for productivity measurements, but also for other
forms of data analysis.
Using Microsoft Power BI, the master’s thesis shows how data from several different
sources can be collected and analysed to provide useful information to various roles on a
tunnel site. There will also be value in the data collection because many of the manual
work operations can be replaced with automatic data collection and sharing between
systems. This will free up time for the employees that can be used for other value creation
in the projects.
Data can provide valuable information and insight that can lead to better decisions, reduced
construction time, lower emissions, reduced costs and possibility of continuous
optimization. This can lead to increased profitability, optimized calculation of construction
time, increased productivity and prevention of expensive disputes. The master’s thesis
therefore recommends the industry to start collecting, structuring, analysing and to
ultimately use the collected data for value creation. | |
dc.language | nob | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | Digitalisering og datainnsamling i tunnel - En studie av digital datainnsamling ved konvensjonell tunneldriving | |
dc.type | Master thesis | |