NS introduceert met de UU de Hybride Integrale Planmethode (HIP), een AI-algoritme dat treinplanning op rangeerterreinen automatiseert. Dit maakt sneller inspelen op verstoringen mogelijk, wat zorgt voor schonere treinen en een betere bezetting. De uitrol start op kleine stations.
NS zet een nieuwe AI-methode in om treinen op rangeerterreinen te plannen. Dankzij deze methode kan NS sneller en beter inspringen op onverwachte veranderingen of verstoringen in de dienstregeling. De planmethode draagt bij aan een betere treinreis: schonere treinen en hogere kans op zitplaatsen. Het algoritme is gebaseerd op het onderzoek van Roel van den Broek, die op het onderwerp promoveerde bij de Universiteit Utrecht.
NS rijdt dagelijks honderden treinstellen. Buiten de dienstregeling moeten deze treinstellen geparkeerd, schoongemaakt, geïnspecteerd en gekoppeld worden voordat ze opnieuw worden ingezet. Dat gebeurt op rangeer- of opstelterreinen. Mede door de beperkte ruimte op deze opstelterreinen, is de planning complex voor NS.
De planning op deze terreinen wordt grotendeels handmatig gedaan, door een team van ongeveer 120 planners. Zij werken de plannen ruim een maand voor uitvoering uit, op basis van de op dat moment (beperkt) beschikbare informatie over de uiteindelijke werkelijke situatie. Bij wijzigingen in de dienstregeling in de laatste maand voor uitvoering, bijvoorbeeld door schade aan het spoor, moet er een maand aan plannen opnieuw gepland worden. Dat zorgt voor een grote werkdruk op de plan- en bijsturingsafdelingen.
Promovendus Roel van den Broek ontwikkelde een algoritme dat dit proces aanzienlijk versnelt. Voor kleinere stations kan het systeem nu binnen enkele minuten plannen genereren, waarbij rekening wordt gehouden met alle facetten waar de planner zelf ook rekening mee houdt: beschikbare sporen en personeel, uit te voeren servicetaken en regels over veilig rangeren.
Joris Snijders, bij NS verantwoordelijk voor de implementatie van de nieuwe software, legt uit: “Het algoritme werkt onder andere met een local search-methode: het genereert honderden mogelijke plannen, waar de beste van gekozen wordt. Daarop maakt het algoritme vervolgens honderden varianten, met kleine aanpassingen op het origineel. Daar wordt weer de beste uit gekozen, die weer verder aangepast wordt. Het beste plan van het algoritme polijsten de planners vervolgens tot een definitieve planning.”
De zogenoemde Hybride Integrale Planmethode (HIP) maakt NS “logistiek wendbaarder”, aldus Snijders. “Door de behaalde tijdswinst gaan we van weken vooruitplannen naar dagen. Dat stelt ons in staat om de veranderingen op een later moment te verwerken. Ook ontstaat er meer ruimte voor de planning van de reizigersdienst. Uiteindelijk draagt de planmethode zo bij aan de kwaliteit van de treinreis voor de klant: schonere treinen en hogere kans op zitplaatsen.”
Vooralsnog is het algoritme inzetbaar op kleinere knooppunten, zoals de stations van Enkhuizen, Leeuwarden en Vlissingen. De ambitie is om het op termijn ook op de grotere knooppunten, zoals Amsterdam en Utrecht, te gebruiken. Snijders: “Uiteindelijk willen we de treinbewegingen op alle 32 opstelterreinen op deze manier plannen; binnen een Europees subsidieproject werken we eraan om dat verder te ontwikkelen.
Kunstmatige intelligentie zal de werkzaamheden overigens niet volledig over gaan nemen van de planner, benadrukt Snijders. Het systeem is zo ingericht dat de gebruikers de plannen naar eigen inzicht nog kunnen aanpassen. “De mens houdt de controle, AI is een hulpmiddel.”
Vanuit het buitenland is er al interesse getoond in onze planmethode
Joris Snijders
De nieuwe planmethode blijft niet onopgemerkt. “In Nederland hebben we een unieke situatie, met veel reizigers op een drukbezet spoor, en rangeerterreinen aan de rand van de stad. Die combinatie van factoren is nu typisch voor de Nederlandse situatie. Maar dat kan in de toekomst goed veranderen: vanuit het buitenland is er al interesse getoond in onze planmethode.”
Volgens Snijders laat het project goed zien wat de samenwerking tussen wetenschap en praktijk kan opleveren. “Dit algoritme bewijst dat fundamenteel onderzoek zijn weg kan vinden naar de praktijk. Het is niet te onderschatten welke impact het gebruik van deze slimme software gaat hebben op onze planning; het algoritme zal steeds belangrijker worden in het planproces.”
Ook Han Hoogeveen, universitair hoofddocent bij de Universiteit Utrecht en nauw betrokken bij het project, is enthousiast over de samenwerking. Hij deed het voorstel voor een nieuwe aanpak bij NS. “Roel van den Broek heeft vervolgens op schitterende wijze aangetoond dat deze aanpak inderdaad werkte en dat heeft de NS-directie ervan overtuigd erin te investeren. Wat mij betreft een prachtig voorbeeld voor de mogelijkheden die een dergelijke samenwerking kan bieden. Het laat ook zien dat de universiteit niet alleen maar een ivoren toren is.”