Assessment of track load bearing capacity by data mining methods

Radan kuormituskestävyydellä kuvataan radan rakennekokonaisuuden kykyä vastustaa toistuvasta kuormituksesta johtuvia pysyviä muodonmuutoksia. Radan kuormituskestävyydelle ei ole vakiintunutta määritelmää tai yksikköä, eikä siihen vaikuttavista tekijöistä tai niiden välisistä vaikutussuhteista ole paljon tietoa. Radasta on paljon mittausdataa, joka kuvaa erilaisia ominaisuuksia radan rakenteista. Dataa on vaikea tulkita ihmisvoimin sen määrän ja monimutkaisten vaikutussuhteiden vuoksi. Tässä diplomityössä radan mittauksista kertynyttä dataa on käytetty tiedonlouhinnassa radan kuormituskestävyyteen vaikuttavien tekijöiden selvittämiseksi. Tässä diplomityössä käytetty GUHA-tiedonlouhintamenetelmä tuottaa hypoteeseja, joita syötetty data tukee. GUHA on deskriptiivinen menetelmä, eli se kuvailee siihen syötettyä dataa, muttei tee siitä johtopäätöksiä tai ennustuksia. Hypoteesit ovat väittämiä tekijöiden vaikutussuhteista ja ne perustuvat säännönmukaisuuksiin datassa. Tiedonlouhinnassa radan kuormituskestävyyden indikaattorina käytettiin radan geometrian heikkenemisnopeutta. Geometrian heikkenemisnopeus perustuu radantarkastusmittausten korkeuspoikkeamasta lasketun tunnusluvun vuosittaiseen kasvuun. Suuri geometrian heikkeneminen viittaa huonoon ja pieni geometrian heikkeneminen hyvään kuormituskestävyyteen. Tiedonlouhintoja tehtiin kahdesta tutkimuskohteesta: Karjaa–Ervelä-väliltä ja Kouvola–Kotka-rataosalta. Tiedonlouhinnan perusteella tietyillä ominaisuuksilla, kuten suurella kosteudella ja taipuman varianssilla, on havaittu olevan vahvempi yhteys suureen geometrian heikkenemiseen kuin toisilla. Kaikilla ominaisuuksilla on kuitenkin jokin yhteys kaiken suuruiseen geometrian heikkenemiseen. Yleisluonteinen tulos tiedonlouhinnasta on se, ettei yksi haitallinen ominaisuus saa muuten hyvää rakennetta huonoksi, eikä yksi hyvä ominaisuus saa muuten huonoa rakennetta hyväksi. Tiedonlouhinnan potentiaali on merkittävä. Tässä diplomityössä tehty tiedonlouhinta keskittyy maarakenteiden vaikutuksiin radan kuormituskestävyyteen. Yhtä lailla voitaisiin kuitenkin louhia dataa esimerkiksi kiskoista tai turvalaitteista. Tärkeimpiä asioita tiedonlouhinnassa ovat datan laatu ja se, että tiedonlouhinta arvioi dataa oikein. Tiedonlouhinnassa huomattiin, että geometrian heikkenemisnopeuden potentiaali radan kunnon indikaattorina on myös merkittävä. Sen laskentaa ja laskennan taustateoriaa on kuitenkin vielä kehitettävä

Application of Track Geometry Deterioration Modelling and Data Mining in Railway Asset Management

Modernin rautatiejärjestelmän hallinnassa rahankäyttö kohdistuu valtaosin nykyisen rataverkon korjauksiin ja parannuksiin ennemmin kuin uusien ratojen rakentamiseen. Nykyisen rataverkon kunnossapitotyöt aiheuttavat suurten kustannusten lisäksi myös usein liikennerajoitteita tai yhteyksien väliaikaisia sulkemisia, jotka heikentävät rataverkon käytettävyyttä Siispä oikea-aikainen ja pitkäaikaisia parannuksia aikaansaava kunnossapito ovat edellytyksiä kilpailukykyisille ja täsmällisille rautatiekuljetuksille. Tällainen kunnossapito vaatii vankan tietopohjan radan nykyisestä kunnosta päätöksenteon tueksi. Ratainfran omistajat teettävät päätöksenteon tueksi useita erilaisia radan kuntoa kuvaavia mittauksia ja ylläpitävät kattavia omaisuustietorekistereitä. Kenties tärkein näistä datalähteistä on koneellisen radantarkastuksen tuottamat mittaustulokset, jotka kuvastavat radan geometrian kuntoa. Nämä mittaustulokset ovat tärkeitä, koska ne tuottavat luotettavaa kuntotietoa: mittaukset tehdään toistuvasti, 2–6 kertaa vuodessa Suomessa rataosasta riippuen, mittausvaunu pysyy useita vuosia samana, tulokset ovat hyvin toistettavia ja ne antavat hyvän yleiskuvan radan kunnosta. Vaikka laadukasta dataa on paljon saatavilla, käytännön omaisuudenhallinnassa on merkittäviä haasteita datan analysoinnissa, sillä vakiintuneita menetelmiä siihen on vähän. Käytännössä seurataan usein vain mittaustulosten raja-arvojen ylittymistä ja pyritään subjektiivisesti arvioimaan rakenteiden kunnon kehittymistä ja korjaustarpeita. Kehittyneen analytiikan puutteet estävät kuntotietojen laajamittaisen hyödyntämisen kunnossapidon suunnittelussa, mikä vaikeuttaa päätöksentekoa. Tämän väitöskirjatutkimuksen päätavoitteita olivat kehittää ratageometrian heikkenemiseen mallintamismenetelmiä, soveltaa tiedonlouhintaa saatavilla olevan omaisuusdatan analysointiin sekä jalkauttaa kyseiset tutkimustulokset käytännön rataomaisuudenhallintaan. Ratageometrian heikkenemisen mallintamismenetelmien kehittämisessä keskityttiin tuottamaan nykyisin saatavilla olevasta datasta uutta tietoa radan kunnon kehityksestä, tehdyn kunnossapidon tehokkuudesta sekä tulevaisuuden kunnossapitotarpeista. Tiedonlouhintaa sovellettiin ratageometrian heikkenemisen juurisyiden selvittämiseen rataomaisuusdatan perusteella. Lopuksi hyödynnettiin kypsyysmalleja perustana ratageometrian heikkenemisen mallinnuksen ja rataomaisuusdatan analytiikan käytäntöön viennille. Tutkimustulosten perusteella suomalainen radantarkastus- ja rataomaisuusdata olivat riittäviä tavoiteltuihin analyyseihin. Tulokset osoittivat, että robusti lineaarinen optimointi soveltuu hyvin suomalaisen rataverkon ratageometrian heikkenemisen mallinnukseen. Mallinnuksen avulla voidaan tuottaa tunnuslukuja, jotka kuvaavat rakenteen kuntoa, kunnossapidon tehokkuutta ja tulevaa kunnossapitotarvetta, sekä muodostaa havainnollistavia visualisointeja datasta. Rataomaisuusdatan eksploratiiviseen tiedonlouhintaan käytetyn GUHA-menetelmän avulla voitiin selvittää mielenkiintoisia ja vaikeasti havaittavia korrelaatioita datasta. Näiden tulosten avulla saatiin uusia havaintoja ongelmallisista ratarakennetyypeistä. Havaintojen avulla voitiin kohdentaa jatkotutkimuksia näihin rakenteisiin, mikä ei olisi ollut mahdollista, jollei tiedonlouhinnan avulla olisi ensin tunnistettu näitä rakennetyyppejä. Kypsyysmallin soveltamisen avulla luotiin puitteet ratageometrian heikkenemisen mallintamisen ja rataomaisuusdatan analytiikan kehitykselle Suomen rataomaisuuden hallinnassa. Kypsyysmalli tarjosi käytännöllisen tavan lähestyä tarvittavaa kehitystyötä, kun eteneminen voitiin jaotella neljään eri kypsyystasoon, jotka loivat selkeitä välitavoitteita. Kypsyysmallin ja asetettujen välitavoitteiden avulla kehitys on suunniteltua ja edistystä voidaan jaotella, mikä antaa edellytykset tämän laajamittaisen kehityksen onnistuneelle läpiviennille. Tämän väitöskirjatutkimuksen tulokset osoittavat, miten nykyisin saatavilla olevasta datasta saadaan täysin uutta ja merkityksellistä tietoa, kun sitä käsitellään kehittyneen analytiikan avulla. Tämä väitöskirja tarjoaa datankäsittelyratkaisujen luomisen ja soveltamisen lisäksi myös keinoja niiden käytäntöönpanolle, sillä tietopohjaisen päätöksenteon todelliset hyödyt saavutetaan vasta käytännön radanpidossa.In the management of a modern European railway system, spending is predominantly allocated to maintaining and renewing the existing rail network rather than constructing completely new lines. In addition to major costs, the maintenance and renewals of the existing rail network often cause traffic restrictions or line closures, which decrease the usability of the rail network. Therefore, timely maintenance that achieves long-lasting improvements is imperative for achieving competitive and punctual rail traffic. This kind of maintenance requires a strong knowledge base for decision making regarding the current condition of track structures. Track owners commission several different measurements that depict the condition of track structures and have comprehensive asset management data repositories. Perhaps one of the most important data sources is the track recording car measurement history, which depicts the condition of track geometry at different times. These measurement results are important because they offer a reliable condition database; the measurements are done recurrently, two to six times a year in Finland depending on the track section; the same recording car is used for many years; the results are repeatable; and they provide a good overall idea of the condition of track structures. However, although high-quality data is available, there are major challenges in analysing the data in practical asset management because there are few established methods for analytics. Practical asset management typically only monitors whether given threshold values are exceeded and subjectively assesses maintenance needs and development in the condition of track structures. The lack of advanced analytics prevents the full utilisation of the available data in maintenance planning which hinders decision making. The main goals of this dissertation study were to develop track geometry deterioration modelling methods, apply data mining in analysing currently available railway asset data, and implement the results from these studies into practical railway asset management. The development of track geometry deterioration modelling methods focused on utilising currently available data for producing novel information on the development in the condition of track structures, past maintenance effectiveness, and future maintenance needs. Data mining was applied in investigating the root causes of track geometry deterioration based on asset data. Finally, maturity models were applied as the basis for implementing track geometry deterioration modelling and track asset data analytics into practice. Based on the research findings, currently available Finnish measurement and asset data was sufficient for the desired analyses. For the Finnish track inspection data, robust linear optimisation was developed for track geometry deterioration modelling. The modelling provided key figures, which depict the condition of structures, maintenance effectiveness, and future maintenance needs. Moreover, visualisations were created from the modelling to enable the practical use of the modelling results. The applied exploratory data mining method, General Unary Hypotheses Automaton (GUHA), could find interesting and hard-to-detect correlations within asset data. With these correlations, novel observations on problematic track structure types were made. The observations could be utilised for allocating further research for problematic track structures, which would not have been possible without using data mining to identify these structures. The implementation of track geometry deterioration and asset data analytics into practice was approached by applying maturity models. The use of maturity models offered a practical way of approaching future development, as the development could be divided into four maturity levels, which created clear incremental goals for development. The maturity model and the incremental goals enabled wide-scale development planning, in which the progress can be segmented and monitored, which enhances successful project completion. The results from these studies demonstrate how currently available data can be used to provide completely new and meaningful information, when advanced analytics are used. In addition to novel solutions for data analytics, this dissertation research also provided methods for implementing the solutions, as the true benefits of knowledge-based decision making are obtained in only practical railway asset management

Framework for implementing track deterioration analytics into railway asset management

Purpose: Recent research outputs can be difficult to implement into ongoing safety critical processes. Hence, research is well beyond current practices in railway asset management. This paper demonstrates the process of creating tangible change within a railway asset management organization by introducing a framework for advancing track geometry deterioration analyses (TGDA) in practice. Design/methodology/approach: The research was conducted in three parts: (1) maturity models were reviewed and adapted as the basis for the framework, (2) the initial maturity level was investigated by conducting semi-structured expert interviews, and (3) a framework for development was created in cooperation with stakeholders during three workshops. The methodology and findings were tested and applied in the Finnish state rail network asset management. Findings: The main output of this study is the framework for advancing TGDA in railway asset management. The novel framework provides structure for controlled incremental development, which is essential when altering a safety critical process. Practical implications: The research process was successfully applied in Finland. Following the steps presented in this article, any organization can apply the framework to plan their development schemes for railway asset management. Originality/value: Full-scale implementation of novel models and methods is often overlooked, which prevents practical asset management from obtaining tangible benefits from research. This research provides an innovative approach in narrowing the overlooked research gap and brings research results within the reach of practitioners.publishedVersionPeer reviewe

Occupational health patients’ parallel use of primary- and secondary-care services and linkage to work disability : A follow-up study in Finland

Aims: This study aimed to investigate occupational health (OH) primary-care patients’ use of other health-care services and whether parallel use affects their likelihood to have sickness absences (SA) or disability pensions (DP). Methods: Primary-care services in Finland are provided through three parallel health-care sectors, all available to the working population: public, private and OH sectors. Patients may also be referred to secondary care. This follow-up study combines real-world medical record data containing SA data from a nationwide OH provider with health-care attendance data from public and private primary-care sectors and public secondary care, sociodemographic data and DP decisions. Patients between 18 and 68 years of age who used OH primary care at least once during the study years 2014–2016 were included. The total study population comprised 59,650 patients. Odds ratios were used to analyse association between parallel service use and SA or DP. Results: Females and patients with a lower educational level were more likely to use services in other health-care sectors in addition to OH than others. Those patients who used any other health-care sector in addition to OH primary care had an increased likelihood of having long SA or receiving DP. Conclusions: OH primary-care patients using the services of several health-care sectors in parallel have an increased likelihood of receiving disability benefits – either SA or DP. There is need for care coordination to ensure adequate measures for work-ability support.publishedVersionPeer reviewe

Assessment of track load bearing capacity by data mining methods

Radan kuormituskestävyydellä kuvataan radan rakennekokonaisuuden kykyä vastustaa toistuvasta kuormituksesta johtuvia pysyviä muodonmuutoksia. Radan kuormituskestävyydelle ei ole vakiintunutta määritelmää tai yksikköä, eikä siihen vaikuttavista tekijöistä tai niiden välisistä vaikutussuhteista ole paljon tietoa. Radasta on paljon mittausdataa, joka kuvaa erilaisia ominaisuuksia radan rakenteista. Dataa on vaikea tulkita ihmisvoimin sen määrän ja monimutkaisten vaikutussuhteiden vuoksi. Tässä diplomityössä radan mittauksista kertynyttä dataa on käytetty tiedonlouhinnassa radan kuormituskestävyyteen vaikuttavien tekijöiden selvittämiseksi. Tässä diplomityössä käytetty GUHA-tiedonlouhintamenetelmä tuottaa hypoteeseja, joita syötetty data tukee. GUHA on deskriptiivinen menetelmä, eli se kuvailee siihen syötettyä dataa, muttei tee siitä johtopäätöksiä tai ennustuksia. Hypoteesit ovat väittämiä tekijöiden vaikutussuhteista ja ne perustuvat säännönmukaisuuksiin datassa. Tiedonlouhinnassa radan kuormituskestävyyden indikaattorina käytettiin radan geometrian heikkenemisnopeutta. Geometrian heikkenemisnopeus perustuu radantarkastusmittausten korkeuspoikkeamasta lasketun tunnusluvun vuosittaiseen kasvuun. Suuri geometrian heikkeneminen viittaa huonoon ja pieni geometrian heikkeneminen hyvään kuormituskestävyyteen. Tiedonlouhintoja tehtiin kahdesta tutkimuskohteesta: Karjaa–Ervelä-väliltä ja Kouvola–Kotka-rataosalta. Tiedonlouhinnan perusteella tietyillä ominaisuuksilla, kuten suurella kosteudella ja taipuman varianssilla, on havaittu olevan vahvempi yhteys suureen geometrian heikkenemiseen kuin toisilla. Kaikilla ominaisuuksilla on kuitenkin jokin yhteys kaiken suuruiseen geometrian heikkenemiseen. Yleisluonteinen tulos tiedonlouhinnasta on se, ettei yksi haitallinen ominaisuus saa muuten hyvää rakennetta huonoksi, eikä yksi hyvä ominaisuus saa muuten huonoa rakennetta hyväksi. Tiedonlouhinnan potentiaali on merkittävä. Tässä diplomityössä tehty tiedonlouhinta keskittyy maarakenteiden vaikutuksiin radan kuormituskestävyyteen. Yhtä lailla voitaisiin kuitenkin louhia dataa esimerkiksi kiskoista tai turvalaitteista. Tärkeimpiä asioita tiedonlouhinnassa ovat datan laatu ja se, että tiedonlouhinta arvioi dataa oikein. Tiedonlouhinnassa huomattiin, että geometrian heikkenemisnopeuden potentiaali radan kunnon indikaattorina on myös merkittävä. Sen laskentaa ja laskennan taustateoriaa on kuitenkin vielä kehitettävä

Investigating Root Causes of Railway Track Geometry Deterioration – A Data Mining Approach

Railway track geometry deterioration indicates degradation in the underlying track structures. Monitoring and predicting this behavior are important as is investigating the root causes contributing to the deterioration. Without knowing the causes, assigned remediation might not result in a long-lasting correction. However, there is little research regarding the pragmatic aspects of investigating the root causes of track geometry deterioration utilizing real-world data sources. For this purpose, a new method was explored. After reviewing methodologies, the chosen approach was an association rule data mining method: General Unary Hypotheses Automaton (GUHA). The initial data used in data mining comprise data from asset management and multiple measurement systems, including a track geometry measurement vehicle, a track stiffness measurement device, ground penetrating radar, and lidar. The results of the GUHA data mining are hypotheses based on the initial data and can be used to indicate the most common and uncommon types of structures regarding their track geometry deterioration behavior and the attributes governing the behavior of a certain structure type. Therefore, the GUHA method was found to be a suitable method for investigating the root causes of track geometry deterioration from comprehensive railway track structure data.publishedVersionPeer reviewe

Advancing Railway Asset Management Using Track Geometry Deterioration Modeling Visualization

Railway tracks need to be monitored to ensure safe operations and cost-effective maintenance. The monitoring is commonly conducted using a track recording car that describes deviations from an ideal track geometry. Over time, the measurements provide time series data that can be used to model the observed track geometry deterioration process. However, without simplification, the modeling results are generally too complex to be utilized to their full extent in track asset management. Therefore, this study aimed to implement visualization techniques for track geometry deterioration modeling results analysis which benefit track asset management. The best practices on track geometry deterioration modeling were studied and applied to the track geometry history of a track section located in Finland. After testing the establishing modeling principles, proposals were made regarding the use of the results in practice. This paper presents visualization techniques that use the modeling results of individual cross-sections to generate information about longer sections of track and even whole rail networks. These visualizations digest the massive amount of information from the modeling and present it in an informative way for practitioners to utilize and benefit from. Thus, this study fills the gap between research and practice in railway track geometry deterioration modeling.publishedVersionPeer reviewe

Parallel use of primary and secondary healthcare by frequent attenders in occupational health and their work disability : a longitudinal study in Finland

Objectives: To investigate occupational health frequent attenders’ (FAs) use of other healthcare sector services and whether parallel use affects their likelihood to receive a disability pension. Design: Longitudinal study combining routine medical record data with register data. Setting: Primary care in Finland is provided through three parallel healthcare sectors, all available to the working population. Additionally, patients can be referred to secondary care. This study combines medical record data from a nationwide occupational healthcare provider, with healthcare attendance data from private care and from public primary and secondary care attendance, sociodemographic data and disability pension decisions. Participants: Patients between 18 and 68 years of age who used occupational health primary care at least once during the study years 2014–2016 were included. The total study population was 59 650 patients. They were divided into three groups (occasional and persistent FAs and non-FAs) for analysis. Primary and secondary outcome measures: The primary outcome was FAs parallel use of private care and public primary and secondary care. The secondary outcome was work disability pension granted to FAs who used several healthcare sectors. Results: Both FA groups were more likely to use other healthcare service sectors more than non-FAs did. Persistent FAs were likely to use public secondary care services in particular (OR 4.31 95% CI 3.46 to 5.36). FAs using all healthcare sectors were also more likely to receive a disability pension than those FAs using only occupational health services (OR 4.53 (95% CI 1.54 to 13.34). This association was strengthened by attendance in public secondary care. Conclusions FAs using several healthcare sectors in parallel have an increased likelihood to receive a disability pension. There is need for care coordination to ensure adequate measures for work ability support.publishedVersionPeer reviewe

Sociodemographic characteristics and disability pensions of frequent attenders in occupational health primary care : a follow-up study in Finland

Background: Work disability is a complex issue that requires preventive efforts from healthcare systems and individuals, and that too often results in disability pensions (DP). While many studies have attempted to characterize risk factors of work disability, many showing for example a link between socioeconomic positions, working conditions and frequent attendance to OH primary care it is not known if frequent attendance is associated with DP despite the sociodemographic factors. This study aims to address this gap and examine the association between frequent attendance to OH primary care and DP, when adjusted by sociodemographic factors. Methods: This study combines routine medical record data of an occupational health service provider with comprehensive national registers. Medical record data were used to define groups of frequent attenders to OH primary care (FA) (1-year-FA, 2-year-FA, persistent-FA and non-FA) from 2014 to 2016. The sociodemographic factors (including i.e. educational level, occupational class, unemployment periods) were derived from Statistic Finland and DP decisions were derived from Finnish Centre for Pensions. Association of frequent attendance to OH primary care with DP decisions were analyzed and adjusted by sociodemographic factors. Results: In total, 66,381 patients were included. Basic and intermediate education along with manual and lower non-manual work predicted frequent attendance to OH primary care. Unemployment in 2013 did not predict frequent attendance to OH primary care. Frequent attendance to OH primary care was associated with DP within next two years, even when adjusted for sociodemographic factors. The association of frequent attendance to OH primary care with DP grew stronger as high service use persisted over time. Conclusions: Frequent attendance to OH primary care is associated with DP risk in the near future despite the underlying sociodemographic differences. Patients using OH primary care services extensively should be identified and rehabilitative needs and measures necessary to continue in the work force should be explored. Sociodemographic issues that co-exist should be explored and considered when planning interventions.publishedVersionPeer reviewe