– Ingeniørene var fremsynte og installerte masse sensorer. Det er vi glad for i dag
Et valg batteriteknologi-selskapet Corvus Energy tok for fem år siden ble starten på et dataeventyr.
Corvus Energy er et verdensledende selskap innen batterisystemer til fartøy og landstasjoner. Da de for fem år siden lanserte et nytt batterisystem, Orca Energy, inneholdt det teknologi som de ennå ikke visste hva skulle brukes til.
Det skulle vise seg å bli starten på et dataeventyr.
– Ingeniørene våre innen batteriteknologi var fremsynte og installerte en rekke sensorer i hver eneste batterimodul. Faktisk en sensor på hver battericelle – 24 sensorer for hver modul. Og de laget en skreddersydd løsning for å samle inn og lagre dataene, sier Henning Dahl. Han er selskapets Chief Business Development Officer.
– De valgene som ble tatt den gang, kan du vedde på at vi er glad for i dag, sier han.
Data som konkurransefortrinn
Corvus Energy ble stiftet i Canada i 2009. Hovedkontoret ble flyttet til Bergen i 2018 fordi det norske markedet var – og fortsatt er – verdens mest modne og krevende. Både i Norge og Canada produserer selskapet store batterisystemer med automatisert robotteknologi.
Bruken deres av teknologi gjør at de kan være konkurransedyktige med avanserte produkter i høykostland, forklarer Dahl.
– Robotene våre er veldig sjarmerende og imponerende. Men robotteknologi er hyllevare og lett kopierbart. Det er data som er Corvus sitt største konkurransefortrinn, sier han.
– Vår jobb er ganske enkelt å ta de store datamengdene i bruk, til nytte for våre kunder og oss selv. Her står maskinlæring sentralt, sier han.
Maskinlæring i nettskyen
Corvus samler i dag inn, behandler, lagrer og prosesserer data fra et stort antall fartøy over hele verden. Dataene samles på skyplattformen Microsoft Azure.
– Dette er kjerneteknologi, og etterhvert som våre ambisjoner øker så tar vi i bruk nye funksjoner og mer kapasitet i Azure, sier Dahl.
På skyplattformen har de bygget en avansert og kraftig maskinlæringsarkitektur – som enkelt sagt betyr at dataene behandles og analyseres ved hjelp av kunstig intelligens. For eksempel for å identifisere og varsle om potensielle problemer i batterisystemene ute på fartøyene i felt.
Å jobbe på denne måten gir ikke bare bedre og tryggere produkter og tjenester – men også store kostnadsbesparelser.
– Vi kan jobbe mye mer effektivt. Og kostnadene ved å skalere i skyen er langt lavere enn tilsvarende investeringer i ansatte ville vært, sier Dahl.
Bedre kundeopplevelser
Når Corvus jobber med data, er prioriteringen deres todelt, forteller Dahl. Dataanalysen skal både komme kunden til gode, og brukes til å forbedre interne systemer og prosesser.
– Vi ønsker å gi de store datamengdene tilbake til våre kunder som en tjeneste – en løpende rapportering av tilstanden på batterisystemet de har investert i. Her får kundene også råd og anbefalinger på optimalisering av bruken av batterisystemet sitt.
– Den påloggede kundeportalen er i aktiv bruk blant våre kunder og samarbeidspartnere. Nye tjenester lanseres løpende, og god brukeropplevelse står sentralt, sier han.
Den andre prioriteringen er intern bruk.
– Vi overvåker et stort antall fartøy og lar datamaskinene varsle oss om mulige problemer i felt. Disse varslene følges opp av serviceenheten, som da kan gi systemet feedback på hva som er et reelt problem og hva som var en falsk alarm.
– Dessuten er systemet godt egnet til å forstå rotårsaken til et konkret problem eller en feil. Slik kan denne viktige informasjonen gis tilbake til produktutviklerne og systemingeniørene, og bidra til produktforbedringer og høy driftssikkerhet.
Hele Corvus-organisasjonen er nå blitt opptatt av data fra fartøyene. Dahl forteller at det gir nytteverdi på ulike måter for alle avdelinger.
– Vi er på vei til å bli en datadrevet organisasjon. Akkurat slik vi ønsker, avslutter han.
Dette bør du tenke på i dataprosjektet
Arbeidet med å sikre god datakvalitet slutter aldri
– En viktig lærdom er at datakvaliteten ikke alltid er så god som man tror. Det har tatt mye tid å tilrettelegge for god datakvalitet. Dette arbeidet slutter aldri, sier Henning Dahl.
Datakvalitet handler om hvorvidt dataene er komplette, korrekte og representative – kort sagt om de gir et riktig bilde av det de skal representere i virkeligheten.
– Og med økende ambisjoner ønsker man å koble sammen flere ulike datakilder. Da øker kompleksiteten. Da blir ikke dette noe enklere. Men den potensielle nytteverdien øker også, forteller Dahl.
Jobb med å strømlinjeforme interne prosesser
– Vår erfaring er at det enkleste er å strømlinjeforme interne prosesser og ta ut gevinster i form av kostnadseffektivisering, sier Dahl.
I møte med nye utfordringer, ser de alltid etter om de kan ansette en datamaskin – rettere sagt, å øke prosesseringskraften – fremfor en ny medarbeider.
– Det er alltid en avveining, vi gjør jo begge deler. Og vi jobber også med konsulenter. Men vi prøver alltid å effektivisere fremfor å ansette, sier Dahl.
Lær mer om bruk av data med et av våre gratis kurs:
Introkurs
Industrielle data
Grunnleggende innføring på 20 minutter: Hva er industrielle data?
Introkurs
Data Science
Grunnleggende innføring på 20 minutter. Hva er data science og hvordan brukes det i industrien?
Mikrokurs
Avansert dataanalyse
Mikrokurset som lærer deg det viktigste om avansert dataanalyse på 10 minutter.
