Publications
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Prognosmodell för framtida resurs- och kompetensbehov inom järnvägsbranschen
Swedish National Road and Transport Research Institute, Infrastructure, Infrastructure maintenance.ORCID iD: 0000-0001-8715-9767
Swedish National Road and Transport Research Institute, Traffic and road users, Driver and vehicle.ORCID iD: 0000-0001-5586-3688
Swedish National Road and Transport Research Institute, Society, environment and transport, Transport economics.
2019 (Swedish)Report (Other academic)Alternative title
Forecast model for future resource and skills needs in the railway industry (English)
Abstract [sv]

Enligt nationell plan för transportsystemet 2018–2029 ska 125 miljarder kronor avsättas till drift, underhåll och reinvesteringar av statliga järnvägar under den aktuella perioden, en ökning med ca 40 procent jämfört med motsvarande plan för 2014–2025. Ökade finansiella ramar innebär ökad verksamhetsvolym och det finns indikationer från branschens aktörer att alla resurser och kompetenser som krävs för att genomföra planerade järnvägs-, tunnelbane- och spårvägsprojekt inte finns tillgängliga. Trafikverket initierade därför ett arbete med avsikten att ta fram en praktiskt användbar prognosmodell för hela järnvägsbranschens framtida resurs- och kompetensbehov. Med tanke på järnvägsbranschens komplexa struktur, varierande verksamhetsområden och all data (i detta projekt manuellt insamlat), som en prognosmodell kräver, visade det sig att ett sådant arbete inte kunde slutföras inom projektet.

Syftet med projektet och denna rapport har därför avgränsats till att föreslå en struktur för prognosmodellen och utifrån exempel på fyra projekttyper, växel- och spårbyte, byggnation av mötesstation samt utbyggnad av dubbelspår, visa hur efterfrågan av resurser och kompetenser kan prognosticeras. Någon analys av utbudssidan, dvs. tillgången på befintlig arbetskraft, pensionsavgångar och utbildningar har inte genomförts. Detta beroende på att det inte finns någon statistik som med lätthet kan specificera dessa parametrar för just järnvägsbranschens alla yrkeskategorier och verksamhetsområden. Med tanke på detta kan nuvarande utkast till prognosmodell inte kopplas till utbudssidan och därmed inte heller påvisa för vilka yrkeskategorier det kan förväntas uppstå överskott och eller brist på resurser och kompetenser.

Abstract [en]

According to the 2018–2029 National Plan for the Transport System, SEK 125 billion are to be set aside for the operation, maintenance and reinvestments of state railways during that period. This is an increase of about 40 percent compared with the corresponding plan for 2014–2025. Increased funding implies a greater volume of activities and indications have been received from players in the railway industry that all the resources and competences required to carry out planned railway, underground and tramway projects are not available. The Swedish Transport Administration therefore initiated a work process to produce a practical and useful forecast model that would predict the future resource and competence needs of the entire railway industry. Considering the complex structure of the railway industry, the wide variety of areas of activity and all the data (which was gathered manually for this project) needed for a forecast model, it transpired that the work task could not be completed within the framework of the project.

The purpose of the project and this report has therefore been limited to suggesting a structure for the forecast model and, by using examples of four types of project - replacement of switches, replacement of tracks, building of passing loops, and the extension of double tracks - showing how the demand for resources and competences can be forecast. No analysis has been made of the supply side, that is, the current availability of manpower, retirements and study programmes. The reason for this is because there are no statistics that can be readily used to specify these parameters specifically for all the occupational groups and areas of activity of the railway industry. Because of this, the drafted version of the forecast model cannot be linked to the supply side and therefore it cannot show which occupational groups are expected to have a surplus or deficit of resources and competences.

Place, publisher, year, edition, pages
Linköping: Statens väg- och transportforskningsinstitut, 2019. , p. 28
Series
VTI rapport, ISSN 0347-6030 ; 997
National Category
Infrastructure Engineering
Identifiers
URN: urn:nbn:se:vti:diva-13578OAI: oai:DiVA.org:vti-13578DiVA, id: diva2:1287433
Available from: 2019-02-11 Created: 2019-02-11 Last updated: 2019-05-27Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(1827 kB)110 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1827 kBChecksum SHA-512
19c22060e6af13c5ac5c7f3aba37d7b4e7ff50fb8b8ccb9083e4a6708e7d40865ddea3c3ca8a239e4ead32b2a86d811525691efe0848203d96e47871532bc9c8
Type fulltextMimetype application/pdf

Authority records BETA

Hedström, RagnarRosberg, TomasWikberg, Åsa

Search in DiVA

By author/editor
Hedström, RagnarRosberg, TomasWikberg, Åsa
By organisation
Infrastructure maintenanceDriver and vehicleTransport economics
Infrastructure Engineering

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 110 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 43 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf