Wat gebeurt er als de enige specialist die precies weet hoe een kritisch onderdeel van de spoorinfrastructuur werkt, met pensioen gaat? Voor die vraag ziet de railsector zich steeds vaker gesteld. Opleider Railcenter zet daarom AI in om vakkennis vast te leggen, sneller over te dragen en toegankelijk te houden voor nieuwe medewerkers. “We proberen zoveel mogelijk kennis en ervaring te behouden voordat die de deur uitloopt”, zegt AI-specialist Sander Vermeulen.
WCM-lid Railcenter verzorgt opleidingen en trainingen voor de Nederlandse railsector en werkt onder meer voor ProRail en railaannemers. Vermeulen houdt zich binnen Railcenter bezig met digitale leeroplossingen. Dat begon jaren geleden met de inzet van e-learning en video, en ontwikkelde zich de afgelopen jaren richting virtual reality (VR), augmented reality (AR) en inmiddels vooral AI-toepassingen.
“Toen ChatGPT eind 2022 verscheen, was dat voor mij echt mind blowing”, vertelt hij. “Sindsdien ben ik me eigenlijk volledig gaan richten op AI en de mogelijkheden daarvan voor leren, ontwikkelen en kennisborging.”
Single points of knowledge
Volgens Vermeulen is de noodzaak groot. Net als veel andere technische sectoren kampt de railwereld met vergrijzing en uitstroom van ervaren medewerkers. Sommige specialisten beschikken over zeer specifieke kennis die nauwelijks ergens anders aanwezig is binnen de organisatie. “Bij ProRail spreken ze over SPOK’s: single points of knowledge”, legt hij uit. “Dat zijn mensen die ontzettend veel weten van een specifiek onderwerp. Als zo’n vakspecialist vertrekt, ontstaat er een groot gat.” Als voorbeeld noemt hij een expert op het gebied van ‘profielvrije ruimte’: complexe berekeningen die bepalen hoeveel ruimte treinen op het spoor innemen en of materieel veilig langs elkaar kan bewegen. “Die kennis zit deels in documenten, maar vooral ook in het hoofd van zo iemand. Wij proberen die expertise zo goed mogelijk vast te leggen voordat iemand met pensioen gaat.”
Vragen stellen aan een expert die al weg is
Daarvoor interviewt Railcenter experts uitvoerig en verzamelt het relevante documenten, tekeningen en andere databronnen. Die informatie wordt vervolgens gekoppeld aan een AI-platform. In sommige gevallen maakt Railcenter ook een digitale avatar van de specialist. “Medewerkers kunnen later vragen stellen aan die kennisomgeving alsof ze nog met die expert in gesprek zijn”, zegt Vermeulen. “De AI haalt antwoorden uitsluitend uit de beschikbare documentatie en interviews en niet van het internet. Daardoor blijft de kennis toegankelijk voor nieuwe generaties medewerkers.” Het gaat daarbij nadrukkelijk niet alleen om droge theorie, legt hij uit. “Juist de praktijkervaring en anekdotes zijn waardevol. Waarom koos iemand in een bepaalde situatie voor een specifieke oplossing? Dat soort context probeer je ook vast te leggen.”
‘De echte uitdaging zit in het organiseren, classificeren en beheren van data’ – Sander Vermeulen, Railcenter
VR-trainingen en AI-avatars
Naast kennisborging zet Railcenter AI ook in binnen leeromgevingen en trainingen. Een voorbeeld daarvan zijn VR-modules waarin medewerkers gevaarlijke of complexe situaties veilig kunnen oefenen. “In een VR-omgeving kun je bijvoorbeeld oefenen met werkzaamheden in een onderstation waar zeer hoge spanningen aanwezig zijn”, zegt Vermeulen. “Mensen leren dan stap voor stap welke veiligheidsprocedures ze moeten volgen.” AI-avatars begeleiden deelnemers daarbij door de simulatie. “Dat zijn digitale versies van onze opleiders. We nemen een opleider één keer op voor een green screen en daarna kan AI die persoon nieuwe instructies laten uitspreken. Dat maakt een training persoonlijker en interactiever.”
Volgens Vermeulen reageren gebruikers enthousiast op de eerste pilots. “Mensen zien meteen de praktische waarde ervan. Zeker jongere medewerkers zijn dit soort interactieve manieren van leren gewend.”
Van maanden werk naar enkele dagen
AI versnelt daarnaast het ontwikkelen van opleidingsmateriaal aanzienlijk. Waar voorheen externe onderwijskundigen soms maanden bezig waren met het uitwerken van trainingen, lukt dat dankzij AI nu veel sneller. Vermeulen noemt een recente opdracht waarbij Railcenter in korte tijd een uitgebreide e-learningmodule moest ontwikkelen. “Vroeger had je daar misschien tien of elf mensen voor nodig. Nu interview je een expert, transcribeer je het gesprek en gebruik je AI om daar een eerste lesstructuur van te maken. Binnen enkele dagen hadden we inhoudelijk een complete basis staan.” Dat betekent volgens hem niet dat menselijke expertise overbodig wordt. “Je hebt nog steeds experts nodig die beoordelen of iets inhoudelijk klopt en onderwijskundig goed werkt.”
Eerst de data op orde
AI is geen toverstokje dat alles kan, of oplost. Vermeulen waarschuwt dat AI alleen goed werkt als de onderliggende informatie op orde is. “Garbage in, garbage out geldt hier absoluut”, zegt hij. “Je moet weten welke documenten actueel zijn, welke versie leidend is en wat je ‘single source of truth’ vormt.” Juist dat blijkt in de praktijk vaak een grote uitdaging. Veel organisaties beschikken over enorme hoeveelheden documenten en kennisbestanden die verspreid zijn opgeslagen. “De technologie is eigenlijk niet meer het grootste probleem”, zegt Vermeulen. “De echte uitdaging zit in het organiseren, classificeren en beheren van data.”
Relevant voor de hele maintenance-sector
Vermeulen denkt dat ander e sectoren ook kunnen profiteren van de mogelijkheden die AI biedt. “Iedere technische organisatie heeft te maken met vergrijzing, personeelstekorten en het verdwijnen van specialistische kennis”, zegt hij. “Dit speelt net zo goed in de infra, industrie en asset managementwereld.” Organisaties die in dit kader met AI aan de slag willen, moeten niet direct grote AI-projecten opstarten. Juist klein beginnen is belangrijk, zegt hij. “Veel mensen kijken ertegen op omdat ze denken dat het enorm ingewikkeld is. Maar begin gewoon. Zorg eerst dat je documenten en kennis goed georganiseerd zijn en ga vervolgens experimenteren met bestaande AI-tools. Zo zijn wij ook begonnen.”
WCM-leden die ervaringen willen uitwisselen of meer willen weten over de aanpak van Railcenter, mogen vrijblijvend contact opnemen met Vermeulen. “We vinden het juist interessant om samen te onderzoeken hoe dit soort toepassingen organisaties verder kunnen helpen.”