Ett vanligt förekommande problem med produktionsutrustning på Eberspächer är driftstopp där grundorsaken är svår att identifiera. Användning av sofistikerade system som isolerar felkällan kan minska avhjälpningstiden och därför vara till stor nytta för produktiviteten samt operatörens arbetsmiljö. Följande rapport undersöker möjligheterna kring att automatisera en återställning av en maskin fokuserad på mät- och kvalitetskontroll, till ett ursprungsläge där driftpersonal kan återuppta produktion efter ett driftstopp. Inledningsvis började arbetet med en litteraturstudie från vilket information inhämtades om de olika automatiserade delarna i mätcellen. Vidare studerades även maskinens PLC-program för att försöka förstå vad koden i de olika programmerade blocken gör. Programmeringen av den automatiserade återställningen gjordes i enighet med Eberspächers riktlinjer och kravspecifikation. Utifrån insamlad information om maskinens funktion har ett program med önskad funktionalitet kunnat skapas. Slutsatsen som kan dras av detta arbete är att det finns stora fördelar med att automatisera funktioner som kan vara svåra och kräva mycket av användaren. Den automatiserade återställningen är ett bra exempel på en funktion där det finns ekonomisk, ekologisk och ergonomisk vinning av att göra en komplicerad aktion lätthanterlig. / A common problem with production equipment at Eberspächer is downtime where the root cause is difficult to identify. The use of sophisticated systems that isolate the source of the error can reduce the remediation time and therefore be of great benefit to productivity. The following report examines how to automate the restoration of a machine focused on measurement and quality control, to an original mode where operating personnel can resume production after a downtime. Initially, work began on a literature study from which information was obtained about the various automated parts of the measuring cell. Furthermore, the machine's PLC program was also studied to try to understand what the code in the various programmed blocks does. The programming of the automated recovery was done in accordance with Eberspächer's guidelines and specification. Based on collected information about the machine's function, it has been possible to create a program with the desired functionality. The conclusion that can be drawn from this work is that there are great advantages to automating functions that can be difficult and require a lot of the user. The automated reset is a good example of a feature where there are economic, ecological and ergonomic benefits of making a complicated action manageable.

Syftet med denna studie var att med en kvalitativ ansats undersöka hur rekryterare ställde sig till implementeringen av AI-baserad speech recognition i anställningsintervjuer, hur de trodde att denna teknik kommer att påverka HRM, vilka fördelar de anser hade kunnat uppnås samt vilka etiska principer som borde beaktas vid införandet av denna teknik. Undersökningen gjordes genom att tematiskt analysera de intervjuer som hölls. Resultatet visar på att rekryterarna var ambivalenta till denna teknik. Rekryterarna uttryckte både farhågor och förhoppningar med ett eventuellt införande i deras organisation och i rekryteringsbranschen. En slutsats som kunde dras utifrån denna studie var att det fanns en föreställning hos rekryterare om att målet med denna teknik var att ge Speech recognition agenter beslutsmandat och ersätta mänskliga rekryterare.

Due to the global energy crisis there is a vast increase in demand for heat exchangers that reduces the energy consumption during energy transfer between mediums. The current manufacturing process for brazed heat exchangers at the world leading man-ufacturer, Alfa Laval, involves a partial assembly process called Plastic Flange Defor-mation (PFD). The current PFD process is conducted manually and is completely dependent on human presence. The great increasing demand for heat exchangers world wide creates the need for a more efficient and sustainable solution for the PFD process. To meet the capacity increase a higher level of automated process is required. The key areas to investigate in this thesis are quality control and component handling within the PFD process. Concepts for the key areas will be developed and two new concepts for the automated PFD cell will be presented. The used method for this thesis is a combination of the outline of Design Research Methodology (DRM) and the Analytical Hierarchy Approach (AHP) for the decision making process for the final PFD cell concepts. The Developed key area concepts are validated with either physical prototypes or virtually with solid mechanics analysis. The result showed that there exist different solutions and possibilities for handling the large variety of components within the PFD process. The quality controls are solved with a combination of vision systems and actuator motors. The first concept for an automated PFD cell consists of two collaborative robots with specially designed grippers, that allow the robots to handle all the components and perform the quality controls. The cell contains specially designed racks for loading and unloading the pressure plates and frame plates. The second concept is a larger more complex solution with four industrial robots, and with a cycle time half as low as the first concept. Both cells contain the same developed key area concepts. The AHP suggests the second concept with respect to the weighting of the criteria from the stakeholders. The conclusion of this work is that there are opportunities to automate and improve the PFD process using robotics and automated quality controls. The presented concepts can help Alfa Laval meet the increasing demand for heat exchangers in an efficient and sustainable way. / På grund av den globala energikrisen ökar efterfrågan på värmeväxlare som minskar energiförbrukningen genom energiöverföring mellan medium. Alfa Laval är ett världsledande företag som bland annat tillverkar lödda värmeväxlare, där tillverkn-ingsprocessen för närvarande innefattar en delmonteringsprocess som kallas "Plastic Flange Deformation" (PFD). Den nuvarande PFD-processen utförs manuellt och är helt beroende av mänsklig närvaro. Den ökande efterfrågan på värmeväxlare skapar behovet av en mer effektiv och hållbar lösning för PFD-processen. För att möta kapacitetsökningen krävs en högre automatiseringsnivå. De viktigaste områdena att undersöka i denna avhandling är kvalitetskontroll och hantering av komponenter inom PFD-processen. Koncept för dessa områden kommer att utvecklas och två nya koncept för den automatiserade PFD-cellen kommer att presenteras. Metoden som används i denna avhandling är en kombination av Design Research Methodology (DRM) och Analytical Hierarchy Approach (AHP) för beslutsfattandet av de slutliga PFD-cell koncepten. De utvecklade koncepten för nyckelområdena valideras med fysiska prototyper eller virituellt genom hållfasthetsanalys. Resultaten visade att det finns olika lösningar och möjligheter för hantering av den stora variationen av komponenter inom PFD-processen. Kvalitetskontrollerna utförs med en kombination av visionsystem och aktuatorer. Det första konceptet för en automatiserad PFD-cell består av två kollaborativa robotar med speciellt utformade gripare som tillåter robotarna att hantera alla komponenter och utföra kvalitetskontroller. Cellen innehåller speciellt utformade stativ för lastning och avlastning av tryckplattor och stativplattor. Det andra konceptet är en större och mer komplex lösning med fyra industrirobotar och med en cykeltid som är häften så låg som det första konceptet. Båda cellerna innehåller samma utvecklade koncept för nyckelområdena. AHP föreslår det andra konceptet med hänsyn till viktningen av kriterierna från intressenterna. Slutsatsen av detta arbete är att det finns möjligheter att automatisera och förbättra PFD-processen med hjälp av robotteknik och automatiserade kvalitetskontroller. De presenterade koncepten kan hjälpa Alfa Laval att möta den ökande efterfrågan på värmeväxlare på ett effektivt och hållbart sätt.

Bakgrund och syfte: Det finns en ny generation av organisatorisk automatisering kallad hyper- automation. Till skillnad från klassisk automation omfattar hyperautomation en samordnad tillämpning av olika avancerade automatiseringstekniker, såsom RPA, AI och ML, som kan tillämpas för att automatisera såväl rutinmässiga som mer kognitivt krävande arbetsuppgifter. Konceptets utformning och tillämpning är ännu tämligen outforskade områden, vilket skapar ovisshet gällande dess effekter och implikationer inom de sociala kontexter där de skapas och används. Följaktligen finns ett behov av ytterligare studier rörande människa och automation i hybrid, varför denna uppsats syftar till att utforska hyperautomation i allmänhet, och dess utformning och tillämpning i synnerhet. Särskild uppmärksamhet ägnas åt de aktiviteter och implikationer som uppstår i människa-maskin-interaktionerna som hyperautomationsprocessen innebär och eftersträvar, samt hur olika organisatoriska aktörer upplever och reflekterar kring dessa. Detta uppfylls genom att granska hur ett konsultföretag, som förmedlar hyperautomationslösningar, och ett av dess kundföretag, observerar de kort- och långsiktiga effekterna av och målen med införandet av hyperautomation. Litteraturgenomgång: Uppsatsens teoretiska utgångspunkt underbyggs av tidigare forskning avseende fyra väsentliga intresseområden – människa, digital teknik och organisation, hyperautomation, HR och digitalisering samt digital innovation. Vidare guidas studiens analys och diskussion av två teoretiska ramverk; Distribuerad kognition och Ramverket för ansvarsfull innovation. Metod: Uppsatsen utgörs av en kvalitativ fallstudie, med abduktiv ansats, som baseras på insikter från både tidigare forskning och empiriska resultat. Empirin genereras genom semistrukturerade intervjuer med sju respondenter, varav tre tillhör det studerade kundföretaget och resterande fyra är verksamma inom konsultföretaget. Bearbetning av insamlade data sker enligt en tematisk analys, vilken mynnar ut i fyra huvudteman och totalt tio underteman. Resultat: Resultatsammanställningen struktureras i enlighet med studiens fyra huvudteman; beslutet att hyperautomatisera, samordning, processen att hyperautomatisera samt framtidsutsikter. Kortfattat baseras hyperautomationsinitiativet på en ambition om att spara tid och pengar, samt att avlasta linjecheferna. Vidare identifieras brister avseende samordningen av onboardingprocessens involverade moment och aktörer. Beträffande processen att hyperautomatisera beslutas att denna ska ske i iterationer. Samtidigt som detta bedöms vara positivt för att komma igång, hinner inte förvaltningen med att hantera alla de problem som påträffas under användningen av hyperautomationslösningarna. De studerade företagen ser likväl positivt på framtiden och har ambitioner om att utöka hyperautomationen med fler avancerade digitala tekniker, såsom AI. Utmaningarna gällande samordning och kommunikation måste dock hanteras dessförinnan. Diskussion och slutsatser: Hyperautomationen är välkommen och efterlängtad som koncept, men det uppstår problem avseende både dess praktiska utformning och tillämpning. Dessa bekymmer härleds till bristen på balanserad samordning och kommunikation, med särskild emfas vid avsaknaden av tidiga inputs från slutanvändarna.

Inledning Vi lever i en digitaliserad värld, en värld som fortsätter digitaliseras. Det finns de som hävdar att världen just nu befinner sig i en fjärde industriell revolution. Digitaliseringen påverkar många delar av samhället såväl inom näringslivet som inom det civila. Det kan idag vara viktigt för företag att ligga i framkant inom arbetet med ny teknik både som en konkurrensfördel men också för legitimitetsskäl.  Syfte Syftet med studien har varit att utreda hur digitaliseringen och effekterna av den har påverkatdet arbete som utförs av revisorer och revisorns roll vilket mynnat ut i frågeställningen ”hur har digitaliseringen påverkat revisorns roll och arbete?”. Metod I studien har en deduktiv ansats använts. Vidare har en kvalitativ metod använts och datainsamlingen har skett med hjälp av semistrukturerade intervjuer med personer som är aktiva inom revisorsyrket.  Slutsats Studien påvisar att digitaliseringen påverkar revisionsbranschen i såväl revisionsprocessen, revisorsrollen och kundrelationer. I revisionsprocessen har planeringsfasen påverkats av att informationsinhämtningen idag till största del sker digitalt istället för att skanna in fysiska dokument från pärmar. Den granskande fasen har påverkats i och med införandet av nya digitala hjälpmedel som kan processa större mängder data än vad en människa är kapabel till. Gällande kundrelationer så sköts mer av kontakten med kunder via digitala videomöten som ger revisorerna mer tid över till att revidera och agera som en rådgivare. Sammanfattningsvis så har den ökade digitaliseringen lett till att revisorsrollen effektiviserats och att rollen som rådgivande konsult fått en större och viktigare plats.

In line with today's emergence of new technology, there is high competition within the manufacturing industry, which places higher demands on today's industries to develop new strategies to withstand the fierce competition. For this reason, today's industry needs to be more efficient and is becoming increasingly digitized, which is the core of the new industrial revolution called "industry 4.0".  The aim of this study is to investigate, with the help of value flow analysis, new innovative tools, and principles within lean production, whether the manufacturing process can be more efficient. The study was carried out at a manufacturing company that produces dehumidifiers and has ambitions to streamline it’s manufacturing process.  Through the literature review, site observations, interviews and data analysis, a comparison was made with the theory to find solutions to the problems that emerged. The results of this study show that it is theoretically possible to make a manufacturing process more efficient using these methods. It can be pointed out that one important study will be to test these solutions to see what results can be achieved. / I linje med dagens framväxt av ny teknik råder det hög konkurrens inom tillverkningsindustrin, vilket ställer högre krav på dagens industrier att utveckla nya strategier för att stå emot den hårda konkurrensen. Av den anledningen måste dagens industri bli mer effektiv och digitaliseras alltmer, vilket är kärnan i den nya industriella revolutionen som kallas "industri 4.0".  Syftet med denna studie är att med hjälp av värdeflödesanalys, nya innovativa verktyg och principer inom lean production undersöka om tillverkningsprocessen kan bli mer effektiv. Studien genomfördes på ett tillverkningsföretag som producerar avfuktare och som har ambitioner att effektivisera sin tillverkningsprocess.  Genom litteraturgenomgång, platsobservationer, intervjuer och dataanalys gjordes en jämförelse med teorin för att hitta lösningar på de problem som uppstod. Resultaten av denna studie visar att det är teoretiskt möjligt att effektivisera en tillverkningsprocess med hjälp av dessa metoder. Det kan påpekas att en viktig studie kommer att vara att testa dessa lösningar för att se vilka resultat som kan uppnås.

Kraven på säkerhet och effektivitet ökar ständigt inom fordonsindustrin. För att uppfylla dessa strävar fordonstillverkare efter att uppnå en högre grad av autonomi, detta innebär dock att många problem måste lösas. Denna rapport behandlar ett av dessa, autonoma fordons möjlighet att identifiera utryckningsfordon. Målet är att presentera ett förslag på vilken teknik som anses mest lämpad för autonoma fordon att kommunicera med utryckningsfordon. Arbetet grundade sig i en förstudie där standarden ITS G5, IEEE 802.11g, ZigBee samt mobilnät analyserades utifrån deras tekniska specifikationer. Utifrån analysen presenterades tre situationer där de olika teknikernas användning ansågs begränsade, i tunnlar, i tät trafik samt på långa avstånd vid höga hastigheter. Dessa situationer ställde krav på teknikerna inom bland annat svarstid, räckvidd, överföringsförmåga samt möjlighet till direktkommunikation mellan fordonen. Utifrån dessa krav ställdes en jämförelsematris upp där de olika teknikernas prestanda jämfördes. Resultatet visar att ITS G5 och ZigBee har bäst prestanda på egen hand medan en kombination av mobilnät och ITS G5 uppnår högst prestanda. / The demand for safety and effectivity continuously increases within the automotive industry. One way to meet these demands is to achieve a higher level of autonomy, but to achieve the highest levels of autonomy there is a few problems to be solved along the way. This report treats one of these, an autonomous vehicle’s ability to identify emergency vehicles. The report, based on a pilot study, analyses the ITS G5 standard, IEEE 802.11g, Zigbee and mobile networks based on their technological specifications. From the analysis three situations are identified where the technologies are considered limited. These limitations are, but not limited to, reach, latency, data rates and ability to communicate vehicle to vehicle (V2V). The four technologies are then compared by these limitations in a matrix. The result shows that ITS G5 and ZigBee has the best performance by its own but the combination of mobile networks and ITS G5 shows the highest possible performance.

Vid projektering av ett byggnadsverk är det viktigt att ta hänsyn till miljöpåverkan och kostnader under hela konstruktionens livslängd. Detta görs genom så kallade livscykelanalyser (LCA) och livscykelkostnadsanalyser (LCC-analys). En LCA berör miljöaspekter och potentiell miljöpåverkan genom en produkts hela livscykel d.v.s. ”från vaggan till graven”. I en LCC-analys summeras investeringskostnad samt kostnader för drift och underhåll under produktens livslängd. BIM 3D-modelleringsverktyg används för att modellera flertal olika byggkonstruktioner. Det optimala vore om det gick att utnyttja de kraftfulla BIM-verktygen tillfullo och kunna använda den information som redan finns i modellerna för att utföra LCA och LCC-analyser. Önskvärt vore om det även gick att koppla till företagsinterna moduler, t.ex. i detta projekt Trafikverkets Klimatkalkyl (ett verktyg som baseras på den vedertagna metoden för LCA). Syftet med examensarbetet är att integrera kostnad och miljöpåverkan i tidigt projekteringsskede genom automatisering av koppling mellan BIM-program och LCA-/LCC-verktyg. Genom automatisering av denna process kan optimering av konstruktioner effektiviseras. Ett Excelark har skapats genom programmering i Visual Basic for Applications (VBA) som hämtar materialmängder från antingen Tekla Structures, Excel eller genom manuell inmatning och sedan generar LCA- och LCC-rapporter. Dessa har sedan jämförts med tidigare genomförda LCA och LCCanalyser för att säkerställa utfallets reliabilitet. Resultatet av arbetet visar att framtagna LCA- och LCC-rapporter kan bidra till en effektivare projekteringsprocess för optimering av konstruktioner med hänsyn till miljö och kostnad. Excelarkets användarvänliga uppbyggnad gör det möjligt för personer med begränsad kunskap inom LCA och LCC att göra mer hållbara val vid projektering av en konstruktion. Detta bidrar till att främja hållbarhetstänk i företag och uppmuntrar anställda att arbeta mot ett gemensamt mål om en koldioxidneutral infrastruktursektor. / While carrying out structural design work, it is important to take into consideration the environmental impacts and costs throughout the life time of the structure. This is done through life cycle assessment (LCA) and life cycle cost analysis (LCC analysis), respectively. LCA addresses the environmental aspects and potential environmental impacts throughout a product’s life cycle i.e. from cradle to grave. An LCC analysis summarizes the investment cost and costs for operation and maintenance during the life time of the product. BIM 3D modeling tool are used for modeling several different types of buildings and civil works. Ideally, digital information readily available through these powerful BIM tools, should be reused to perform LCA and LCC analyses. It would also be beneficial if it was possible to connect it to a company’s internal systems for instance in this study, the Swedish Transport Administration's “Klimatkalkyl” (a tool based on the method for LCA). The purpose of the thesis project is to integrate cost and environmental impact into the early design phase through an automated connection between BIM programs and LCA / LCC tools. By automating this process, optimization of structures can be made more efficient. An Excel sheet has been created through programming in Visual Basic for Applications (VBA) which retrieves quantities from either Tekla Structures, Excel or manual input and then generates LCA and LCC reports. These have then been compared with existing LCA and LCC analyses to ensure the program's quality. The result of the work shows that produced LCA and LCC reports can contribute to a more efficient structural design process for optimizing structures regarding environmental impacts and investment cost. The Excel sheet's user-friendly structure also enables people with limited knowledge in LCA and LCC to make more sustainable choices when undertaking structural design tasks. This helps to promote sustainable thinking in companies and encourages employees to work towards a common goal of a carbon-neutral infrastructure sector.

Trafikverket använder den nationella vägdabatasen, NVDB, för att samla in och hantera levererad vägdata. Den nationella vägdatabasen är därför väldigt avgörande för förvaltning och underhåll av vägar. Trafikverket driver projekt där nya vägar för fordon, cyklister och fotgängare byggs och slutligen tas i bruk. Information om vägdata från dessa projekt levereras sedan till NVDB och med hjälp av informationen kan de nya vägarna underhållas för att kunna behålla en lång livslängd. Enligt Trafikverket kan leveranser av vägdata från projekt till den nationella vägdatabasen fortfarande förbättras då de för närvarande inte är tillräckligt effektiva. Trafikverket har intresset att förbättra leveranser av vägdata till NVDB för att uppnå en högre och förenklad kontroll över Sveriges infrastruktur. Potentialen för ökad digitalisering och automatisering av hantering av vägdata finns för att Trafikverket ska kunna uppnå en mer hållbar infrastruktur med så låg miljöbelastning som möjligt. Syftet med arbetet är att hjälpa Trafikverket att uppnå en mer hållbar infrastruktur genom förenkling av underhåll av vägar. Arbetet är uppdelat i två frågeställningar varav den första frågeställningen belyser Trafikverkets kravställningar generellt för leverans av vägdata till NVDB från projekt för att undersöka om de är tillräckligt omfattande och tydliga. Den andra frågeställningen undersöker i en fallstudie hur leveranser av vägdata till NVDB i projektet E4 Förbifart Stockholm Lindvreten Norra kan optimeras. Metoderna som användes i studien är främst kvalitativa och inkluderar en litteraturstudie, en fallstudie och intervjuer. Även kvantitativa metoder användes genom dataanalys och framtagning av ett lösningskoncept, vilket testades i projektet med syfte att förenkla och effektivisera hanteringen av vägdata. Resultaten tyder på att Trafikverkets kravställningar för vägdataleveranser till NVDB från projekt har vissa brister. Ett antal åtgärder har föreslagits och en åtgärd är att varje vägdataleverans ska vara i ett fastställt filformat. Fortsättningsvis ska direktiven i kravställningen förtydligas och effektiviseras. Vägdata ska alltid innehålla X-, Y- och Z-koordinater samt vara konverterade till ett bestämt koordinatsystem. Inför varje projekt ska det i ett tidigt skede kravställas att vägens geometri representeras i en referenslinje med ett bestämt filformat. Referenslinjen ska vara anknuten till vägens tillhörande komponenter. Ytterligare erhållna resultat i studien har varit ett antal föreslagna åtgärder för optimering av vägdata som levereras till NVDB från projektet Lindvreten Norra. I första hand bör en referenslinjefil skapas som tidigare nämnt. Därefter ska en mall iordningställas och fyllas i med nödvändig information. Slutligen ska informationen i mallen integreras med geometrin i referenslinjefilen för att skapa en leveransfärdig fil i korrekt format på ett automatiserat sätt till NVDB. Avslutningsvis dras slutsatsen att Trafikverkets kravställningar för leverans av vägdata till NVDB från projekt är otydliga och alltför omfattande. Med hjälp av det framtagna lösningskonceptet kan vägdataleveranser till NVDB från projektet Lindvreten Norra optimeras. På så vis kan Trafikverkets underhållsavdelning få mer korrekta planeringsunderlag för vägarna och kan därmed upprätta underhållsplaner som bidrar till en mer hållbar infrastruktur. / The Swedish Transport Administration uses the national road database, NVDB, to collect and manage delivered road data. The national road database is therefore very important for management and maintenance of roads. The Swedish Transport Administration runs projects where new roads for vehicles, cyclists and pedestrians are built and then put into use. Information on road data from these projects is then delivered to NVDB and with the help of the information, the new roads can be maintained to retain a long lifespan. According to the Swedish Transport Administration, deliveries of road data from projects to the national road database can still be improved as they are currently not sufficiently efficient. The Swedish Transport Administration has an interest in improving deliveries of road data to NVDB in order to achieve an increased digitalization and simplified control over Sweden's road infrastructure. The potential for increased simplicity and automation of road data exists and so the Swedish Transport Administration would be able to achieve a more sustainable infrastructure which in turn reduces the environmental impact. The purpose of this work is to help the Swedish Transport Administration achieve a more sustainable infrastructure by simplifying the maintenance of roads. The work is divided into two objectives, of which the first questions whether the Swedish Transport Administration's requirements for general delivery of road data to NVDB from projects are sufficiently comprehensive and clear. The second objective is to investigate, through a case study, how deliveries of road data to NVDB in the project E4 Bypass Stockholm Lindvreten North can be optimized. The methods used for the study were mainly qualitative and included a literature study, a case study and interviews. Quantitative methods were also used through data analysis and the development of a solution concept, which was tested with the aim of simplifying the planning and maintenance processes. The results suggested that the Swedish Transport Administration's requirements for road data deliveries to NVDB from projects are inadequate. A number of measures are proposed where one is that each road data delivery should be in a fixed file format. Furthermore, the directives in the requirements must be clarified and more effective. Road data should also always contain X-, Y- and Z coordinates as well as being converted to a specific coordinate system. Before each project, it must be stated at an early stage that the road geometry should be represented in a reference line with a specific file format. The reference line should be linked to the associated components of the road. Furthermore, the study resulted in a number of proposed measures for optimizing road data deliveries to NVDB from the project Lindvreten North. Firstly, a reference line file should be created as previously mentioned. Secondly, a template must be prepared and then filled with mandatory information. Finally, the information in the template has to be integrated with the geometry of the reference line to create a file ready for delivery to NVDB in an automated manner. Lastly, it was concluded that the Swedish Transport Administration’s requirements for delivery of road data to NVDB from projects are inadequate and far too extensive. Using the solution concept developed, road data deliveries to NVDB from the Lindvreten North project can be optimized. In this way, necessary information will be available for the maintenance section in the Swedish Transport Administration. Hence, a maintenance plan can be established which contributes to a more sustainable infrastructure.

Malfunction in the overhead contact line system is a common cause of disturbances in the train traffic in Sweden. Due to the preventive methods being inefficient, the Swedish Transport Administration has stated the need to develop the railroad maintenance services and has identified Artificial Intelligence (AI) as an important tool for this undertaking.  Light Detection and Ranging (LiDAR) is a remote sensing technology that has been gaining popularity in recent years due to its high ranging accuracy and decreasing data acquisition cost. LiDAR is commonly used within the railroad industry and companies such as WSP collects large amount of data through LiDAR measurements every year. There is currently no reliable fully automatic method to process the point cloud data structure. Several studies propose innovative methods based on traditional machine learning to extract railroad system components from point clouds and have been able to do so with good results. However, these methods have limited applicability in real world problems, as they build upon hand-crafted features based on previous knowledge of the data on which they are applied. Deep learning technology may be a better alternative for the task as it does not require the same amount of human interaction for feature engineering and knowledge about the data in advance.  This thesis investigates if contact line poles can be recognized from LiDAR data with the use of the neural network architecture DGCNN. Data from two Swedish railroad lines, Saltsjöbanan and Roslagsbanan, provided by WSP was used. Point labels were predicted through semantic segmentation from which objects were distinguished using the clustering algorithm DBSCAN. The network was trained and validated on Saltsjöbanan using k-fold cross-validation and was later tested on Roslagsbanan to simulate the application of trained models on an unknown dataset. On point level the network achieved an estimated precision of 0.87 and a recall of 0.89 on the data from Saltsjöbanan and an estimated precision of 0.92 and recall of 0.83 on the data from Roslagsbanan. In the object recognition task, the approach achieved an average precision of 0.93 and recall of 0.998 on the data from Saltsjöbanan and on the data from Roslagsbanan, an average precision of 0.96 and a recall of 1 was achieved, indicating that it is possible to apply this method on railroad segments other than the one the network was trained on. Despite not being accurate or reliable enough on point level to be used for thorough inspection of the contact line system, this approach has various applications in terms of object recognition along Swedish railroads. Future research should investigate how adding additional classes beyond contact line poles would affect the results and what changes can be done to the parameters to optimize the performance. A side-by-side comparison with the current methods and traditional machine learning-based methods would be valuable as well. / Fel i kontaktledningssystemet är en vanlig orsak till störningar i tågtrafiken i Sverige. Då dagens metoder för att förebygga dessa fel är ineffektiva har Trafikverket uttryckt behovet av att utveckla underhållsarbetet av den svenska järnvägen och har identifierat artificiell intelligens (AI) som ett viktigt verktyg i det syftet. Light Detection and Ranging (LiDAR) är en fjärranalysteknologi som har blivit allt mer populär med åren tack vare sin höga mätnoggrannheten och allt billigare datainsamling. LiDAR används regelbundet inom järnvägsindustrin och företag som WSP samlar årligen in stora mängder data med denna teknologi. I dagsläget finns det däremot ingen tillräckligt pålitlig automatisk metod för att segmentera och klassificera punktmoln. Ett flertal studier föreslår lösningar baserade på traditionell maskininlärning för att ta ut järnvägskomponenter ur punktmolnsdata. Eftersom dessa metoder bygger på förkunskap och noga utvecklade funktioner för att hitta mönster i datan är de svåra att tillämpa i verkliga problem. Istället kan djupinlärning som inte kräver samma förkunskap eller noggranna matematiska modellering tillämpas. I det här arbetet identifierades kontaktledningsstolpar ur LiDAR data med hjälp av det neurala nätverket DGCNN. Datan som användes var punktmolnsdata från Saltsjöbanan och Roslagsbanan försedd av WSP. Först klassificerades punkter genom semantisk segmentering och från klassificeringen kunde objekt identifierades genom att tillämpa klusteringsalgoritmen DBSCAN. Nätverket tränades med hjälp av korsvalidering på data över Saltsjöbanan och testades därefter på data över Roslagsbanan för att undersöka om tränade modeller kan tillämpas på andra järnvägslinjer. På datan över Saltsjöbanan uppnådde nätverket en estimerad specificitet på 0.87 och sensitivitet på 0.89 på punktnivå. Motsvarande värden på datan över Roslagsbanan låg på 0.92 och 0.83. Metoden för objektigenkänning uppnådde en genomsnittlig specificitet på 0.93 och sensitivitet på 0.998 på datan över Saltsjöbanan och motsvarande värden på datan över Roslagsbanan låg på 0.96 och 1. Resultatet indikerar att metoden går att tillämpa på andra järnvägslinjer utan specifik träning för dessa.  Trots att metoden inte är träffsäker nog på punktnivå för att användas för grundlig besiktning av kontaktledningssystemet kan den användas för objektigenkänning längs svensk järnväg. Framtida forskning bör undersöka hur resultatet påverkas om ytterligare klasser utöver kontaktledningsstolpar används och vilka förändringar bör göras bland parametrarna för att optimera det undersökta tillvägagångssättet. En utförlig jämförelse mot nuvarande metoder och metoder baserade på traditionell maskininlärning skulle dessutom vara av värde.