Episode 119 - Kongsberg jakter på gull i egne data

I denne episoden av Teknisk Sett, diskuterer Jan Moberg og Odd-Rikard Wallmoth digitalisering av industrien med Hege Skryset fra Kongsberg Digital. De utforsker begreper som digital tvilling, hybrid analytics, digital tråd og Edge Analytics. De drøfter hvordan Kongsberg Digital bruker data fra forskjellige kilder, inkludert fartøy, oljebrønner og vindturbiner, for å forbedre produksjon, vedlikehold og drift. Skryset fremhever også viktigheten av å flytte operasjoner til land for å øke effektivitet, sikkerhet og HMS, og diskuterer utviklingen av digitale plattformer som Cognify, som skal fremme innovasjon og samarbeid i industrien.

00:00

Podkasten diskuterer digitalisering i industrien, med fokus på begrepet "digitale tvillinger" og hvordan det kan optimalisere produksjon.

10:02

Kongsberg Digital fokuserer på livsløpsanalyse og digital plattformutvikling for å transformere industrien med smartere datainnsamling og samarbeid.

Transkript

Velkommen til Teknisk Sett, en podcast fra TU. Jeg sitter her med Odd-Rikard Wallmoth. Hei, Hald. Hei, Odd-Rikard. Mitt navn er Jan Moberg, og jeg er sjef her i TU. Odd-Rikard. Vi har hørt mye buzzwords i det siste. Ja, er det ikke det, Leijon? Jo, det er det, men noen ganger må du liksom smile litt og nikke uten at du skjønner hva det er for noe. Selvfølgelig. Og et område der det har kommet opp veldig mye buzzwords nå, det er jo i Dette med digitaliseringen av industrien. Ja, for nå skal det jo digitaliseres, som er et annet. Jeg tror jo at det har skjedd mye egentlig kontinuerlig, men nå har det virkelig kommet opp mye i grønnslagene mellom sensorikk og... Det er mye mer fokus på det nå enn det har vært før. Og industrien har jo til å sagt vært digital i veldig, veldig mange år. Ja, og til tross for at... at vi, og spesielt du, kan mye om dette her. Så har vi faktisk fått med oss en person som kan hjelpe oss ytterligere. Nemlig Hege Skryset fra Kongsberg Digital. Velkommen. Takk, takk. Er vi inne på noe, Hegge? Ja, det er ikke noe tvil om det. Dette går med en voldsom fart om dagen. Så det er stor interesse for å se hva man kan hente av gevinster og ikke minst også selvfølgelig utøkning av produksjon og andre ting innenfor industrien. Da snakker vi ikke bare om oljebrønner og sånt, noe som Norge er store på, men vi snakker egentlig om en haug av bransjer. Ja. Ja, for oss så fokuserer vi rundt det som er Kongsbergs sine sivile industrier. Så det er maritime, det er oljekass, det er også kraftbransjen. Og nå med vind. Og også vind, ja. Både offshore og onshore vind. Men, og det har ikke vært noen begreper som fort kommer inn her, jeg tenkte at vi kunne få knuse noen av de først, sånn at ikke det blir forklaringen på spørsmålene. Hvor skal vi begynne? Digital tvilling. Digital tvilling er jo blitt et veldig holdt begrep da. Ikke så gammelt. Ikke sånn som du og jeg, men andre typer tvillinger. Vi kunne trengt noen tvillinger. Ja, absolutt. Hege, forklar oss digital tvilling. Nei, digital tvilling er jo... I den enkleste form er det det vi kaller for statiske digitale tvillinger. Da er det rett og slett en 3D-modell og data knyttet til den enheten det gjelder. Det kan være en dieselmotor, eller det kan være en vindturbin, eller det kan være en pumpe på en oljeplattform. Det er jo begrepet som er nytt, for dette har jo vært digitalt veldig lenge. Så begrepet er veldig avklarende, synes jeg. Statisk digital tvilling. Ja, det var faktisk nytt for meg i dag også. Og så er det jo da det vi jobber mye med, og det er det vi kaller for dynamiske digitale tvillinger. Det er mer som deg og meg. Vi er veldig dynamiske, ja. Det betyr rett og slett at man tar med seg alle arbeidsprosessene og kan operere enheten autonomt da. Og autonomt er jo ikke alltid ubemannet, men det er i hvert fall selvkjørende. Men Dynamisk digital tvilling. Hvor langt har vi kommet da? Når du bruker det begrepet, er det gode eksempler på det der ute nå? Eller er det noe som hører fremtiden til? Nei, vi jobber allerede i prosjekter på dette området. Og det er både i forhold til på vindsiden, på tilstandsmonitorering av asset, men også optimalisering av vindparker. Altså for å unngå at du får såkalte vindtunneler i en vindpark, så kan det være at du skal skru av og på ulike turbiner, ikke sant? Så det er en dynamisk modell. Og så er det i forhold til olje- og gassiden, så er det jo det å faktisk kunne muliggjøre å flytte operasjonssenteret på land, og kunne styre oljeplattformen og alle prosessene på plattformen fra et såkalt samtidsoperasjonssenter. Ja, det er jo ting som har vært på gang i ... 15 år kanskje, men nå har det fått mer fart i seg og så har det fått et nytt begrep. Når vi nå først er inne på buzzwordene, så er det mye som paketeres inn i det å styre fra land. Det kan være å flytte kontrollrommet på land, det kan være å operere senteret fjernstyrt, eller det kan være helt autonomt da, som det vi snakker om i det tilfellet. Ja, men du, der må vi jo komme inn på at du fortalte her før skjending det nyeste begrepet for meg da, «subsyonestek». Ja, det er jo mange holdestilskaper som tenker at det ikke er kjerneforretning å ha så betydelig bemanning på plattformene. Kost og logi i Nordsjøen. Kost og logi i Nordsjøen. Og det er klart at muligheten her for å kunne operere også flere enetter fra ett og samme operasjonssenter, Og ikke minst for oljearbeidere å kunne ha vanlig arbeidstid, og komme hjem til familien og jobbe fra land og styre prosessene der. Men er dette begrepet som vi nå... Ser konturerne på nye utbygginger, eller ligger det enda lengre i fremtiden? Jeg tror vi kommer til å se konturer av dette på nye utbygginger, og jeg tror også vi kommer til å se konturer av det på eksisterende felt. i den grad man evner å øke automasjonsgraden på de. Ja, for det er jo veldig mye datainsamling fra oljeplattformer og har vært det veldig lenge. Men å gjøre noe fornuftig med det er vel utfordringen. For å bruke de dataene så du får verdi ut Ja, og vi snakker jo ofte om vår misjon. Det er jo på det å både kunne se inn i fremtiden så godt som overhodet mulig ved hjelp av dataene, både historiske og samtidsdata. Og så er det å kunne forutse hvilke aksjoner du skal gjøre i fremtiden. Så vi er veldig fremtidsorienterte i hele vår satsning. Men du sa også at det er samtidsstrømmen som er den mest verdifulle. Ja, for å kunne operere anlegget autonomt, så er det jo helt avhengig av samtidsstrømmen. Og ikke minst også for å kunne identifisere velikeholdsbehov, så er det jo igjen samtidsstrømmen du er nødt til å sørge for å håndtere, selv om du selvfølgelig bygger på historiske data også i det samtid. Og der jobber vi gjerne med modeller som er en kombinasjon av mer tradisjonelle fysikkmodeller, som vibrasjonsanalyse, akustikk, og dataanalyse. Og det kaller vi, når vi først var inne på buzzword, så kaller vi det for hybrid analytics. Hybrid, det kommer det enda etter. Men da må du for hver gang vi får et sånt buzzword, så må vi gå litt konkret. Du fortalte litt om hvor mange kilder dere henter data fra. Ja. Det var jo voldsomt. Ja, det er mange kilder. Vi har utstyr ombord på rundt 18.500 fartøy, hvor vi henter betydelig mengde data. Vi har også software tilknyttet 10.000 oljebrønner, som vi henter samtidsdata fra, og selvfølgelig en mengde vindturbiner. Men når det gjelder akkurat denne hybrid analytics begrepet som jeg innførte for å gi litt bakteppe på det, så for eksempel på vindparker så er det mulig nå med kombinasjon av ulike typer metoder å forutsi vedlikeholdsbehovet 10-12 måneder forut for at det inntreffer på turbinen. Og det betyr at man kan planlegge vedlikeholdet sitt, man kan planlegge det på tvers av hele porteføljen sitt av parker og turbiner. Og særlig offshore så er jo dette viktig, fordi det er jo selvfølgelig mye logistikk og mye kost knyttet til maritime operasjoner der også. Og så er det jo selvfølgelig det at uplanlagt vedlikehold, når ting går ned, det er veldig dyrt når vi snakker om sånne assets som det vi snakker om her. Så da kan du se på flere indikater, sånn som at hvis det kommer en type vibrasjon, så vet du av erfaringsmodellen som dere har bygd, at det kan indikere at et lager må skiftes om et år, for eksempel. Ja. Tenk om vi hadde hatt sånne sensorer, hadde vi ikke vært. Ja, da hadde vi jo blitt innkast for lenge siden, Jan. Da hadde vi lagt inn begge to. Da hadde du vært eksperter for hele Europa for å skifte deler. Fremtidens helsevesen, det vet du. Hege, et begrepp til før vi går litt for å høre hva du sier om de viktigste trendene. Digital tråd. Det lanserte du også. Ja, digital tråd er egentlig ganske lett forståelig, men det det handler om er at på alle varige større komponenter er det interessant å samle informasjonstråden gjennom enheten sin livssyklus. Så alt fra design til produksjon til vedlikeholdsfrekvenser, slik at du har en mulighet til å gjøre en analyse underveis i livsløpet. Og for å gjøre det enda litt mer kompleks, så bør du også monitorere omgivelsene. denne enheten opererer i, sånn at du kan nyte den rettferdighet i forhold til omgivelsen også. Så dette er det man kalte livsløpsanalys, med noen utstikkere. Er det riktig? Ja, helt sånn som en basis, så er det egentlig... og sørge for at man en, digitaliserer dokumentasjon, men også digitaliserer alt som skjer med enheten gjennom hele prosessen. Så putter du alt inn i blockchain så blir det ikke korrumpert. Men vi må litt tilbake til hva dere holder på med som konkret. Det er jo Kongsberg Digital med 500 ansatte, 270 utviklere og en Høy andel av dem har doktorand faktisk. Ja, det har de. Var det 11%? Det stemmer. Det er jo litt av et miljø, så det er ikke bare det at dere henter data fra mange kilder, men dere har jo mange ansatte også som forsker på hva som skal skje. Hva er de viktigste trendene dere ser nå i digitaliseringen av industrien? De aller viktigste trendene er at vi ser at det er mange som ønsker å kunne operere flåtene sine eller installasjonene sine fra land. Og det å kunne flytte bemanningen på land både av kostnadsmessig hensyn, men ikke minst av HMS-hensyn og familiehensyn. Det er en viktig trend. Den andre er det vi etablerer en differensiering på, som er digitale plattformer kontra dataplattformer. Vi ser at veldig mange selskaper investerer nå i å samle dataene sine for å kunne tilgjengeliggjøre det, både historiske data og samtidsdata. Og så er det digitale plattformer. Det er et fåtal av de egentlig på tvers av de industrielle aktørene per i dag. Men det er jo plattformer som egentlig litt populistisk kan kalles for... Altså industrien svarer på App Store. Og med vår plattform Cognify så handler det nettopp om det, å kunne samle små og store aktører til å jobbe på en plattform. Det å kunne benytte seg av hverandres data og kunne innovere på toppen av det. Og ikke minst også for mindre software-selskaper. Vi har jo fantastisk mange flinke software-selskaper, både i Norge og internasjonalt. som ønsker å kunne nå bredere ut med sine løsninger. Og så er det jo også forskning. Det å koble på forskningsinstitutene i forhold til disse plattformene. Så hvis man ser på for eksempel drilling-området, så har vi nå en rekke mindre software-selskaper med hver sin unike kjernekompetanse, og vi har også Iris med på plattformen. for å skape den innovasjonsplattformen som vi har som ambisjon. Og for å gjøre bildet enda mer kompleks, så ligger altså plattformen deres på Microsoft sin plattform, Azure. Ja, den ligger på Azure, og vi var veldig tydelige egentlig på noen sånne grunnpillare, og det er en, det skal være en cloud-basert plattform. Vi skal benytte oss av de standardkomponentene som da i dette tilfellet Microsoft har i plattformen, og Og dataene er det kunden som eier. Og vi kan sågar kryptere de ende til ende gjennom alt som gjøres på plattformen, slik at man ikke trenger å være bekymret for det. Og så skal det være en åpen standardplattform som kan sameksistere med andre plattformer. Nå har du vært sjef i Microsoft Norge i fire år, så du er sikkert en krevende kunde. Men disse systemene må jo også utvikles voldsomt for å møte det behovet som dere har. Ja, vi har jo også gjennom det selvfølgelig fått innsyn i roadmapper som Microsoft har, og jeg synes jo Microsoft har en ryddig partnerstruktur på det området her. Og så er det, hvis jeg skal ta et par andre av disse hovedtrendene, så er det digital tråd, som vi var inne om i stad. Og så er det det vi kaller for e-marked. Edge Analytics, som er det å ekstrahere og bygge intelligens på enheten. Si at det er en dieselmotor på et fartøy. Det at du henter de dataene du trenger videre inn i operasjonen, og at du behandler dataene ute på enheten. Da må jeg bare stille deg spørsmålet nå. Det skjer jo veldig mye med datainsamling og samtidig. Hvor viktig har utviklingen på sensorikksiden vært? Er det mye gamle sensorer der ute som dere fortsatt henter data fra, eller er det mye utvikling på sensorsiden i tillegg? Jeg synes det er skjedd mye på sensorsiden, men det er klart at det er jo noen av de bransjene vi jobber med som fortsatt ikke har en utstrakt bruk av sensorer på enhetene sine. Så det er jo en viktig del av det, å faktisk også sørge for å få sensorer ut. Vi må gå inn for landinghegget. Det har vært veldig interessant dette her. Før du stikker, må vi bare stille spørsmålet. Hvor er det største potensialet? Hvor ser du det største potensialet? Jeg tenker at det største potensialet ligger innen økt automasjon og autonome operasjoner. Sånn crossover hele industrien? Ja. Og spesielt lønnsomt for Norge, kanskje? Ja, høykostland, ikke sant? Så det er klart at konkurransekraften vår handler jo om å benytte teknologien for å sørge for at vi blir mer konkurransediktige i fremtiden. Veldig bra. Takk, Hege Skryset, Kongsberg Digital. Det var kjempeinteressant. Og Rikard, jeg tror vi må invitere henne tilbake. Det må vi. Her er det mye å snakke om. Ja, det er mye å snakke om i Edge. Men vi må summe oss først, for vi må gjennom Edge Analytics, statisk digital tvilling og dynamisk digital tvilling og digital tråd. Har blitt det analytics med mer? Med mer. Takk. Like til.

Nevnt i episoden

Kongsberg Digital 

Et selskap som fokuserer på digitalisering av industrien. De henter data fra fartøy, oljebrønner og vindturbiner for å forbedre produksjon, vedlikehold og drift.

Teknisk Sett 

En podcast fra TU som tar for seg tekniske temaer og trender.

TU 

En norsk teknologi- og næringslivsavis som publiserer nyheter og analyser.

Digital tvilling 

En digital representasjon av en fysisk enhet eller system som brukes til å simulere og analysere ulike scenarier.

Statisk digital tvilling 

En 3D-modell med tilknyttede data som representerer en enhet i en bestemt tilstand.

Dynamisk digital tvilling 

En mer avansert digital tvilling som inkluderer arbeidsprosesser og kan operere enheten autonomt.

Hybrid analytics 

En kombinasjon av tradisjonelle fysikkmodeller og dataanalyse for å forutsi og optimalisere ulike prosesser.

Digital tråd 

En sammenhengende informasjonsstrøm som sporer en enhets livssyklus fra design til produksjon og vedlikehold.

Edge Analytics 

Behandling av data direkte på enheten for å utvinne intelligens og optimalisere driften.

Cognify 

En digital plattform utviklet av Kongsberg Digital for å samle små og store aktører i industrien og fremme innovasjon.

Microsoft Azure 

En skyplattform som Kongsberg Digital bruker for å drive Cognify-plattformen.

Iris 

Et forskningsinstitutt som samarbeider med Kongsberg Digital for å utvikle innovasjonsplattformer.

Nordsjøen 

Et område i Nordsjøen der det foregår mye olje- og gassutvinning.

Vindturbin 

En struktur som omdanner vindenergi til elektrisitet.

Dieselmotor 

En type forbrenningsmotor som brukes i fartøy og andre maskiner.

Oljeplattform 

En struktur som brukes for å utvinne olje og gass fra havbunnen.

HMS 

Helse, miljø og sikkerhet. Et viktig område i industrien som Kongsberg Digital fokuserer på å forbedre.

App Store 

En online butikk for mobilapplikasjoner, som brukes som en analogi for Cognify-plattformen.

Blockchain 

En teknologi som brukes til å registrere og verifisere transaksjoner på en sikker måte.

Software-selskaper 

Bedrifter som utvikler programvare for ulike formål.

Drilling-området 

En del av olje- og gassindustrien som fokuserer på boring av brønner.

Forskningsinstitutter 

Institusjoner som driver med forskning og utvikling innen ulike fagfelt.

Sensorer 

Enheter som måler og registrerer fysiske størrelser, som temperatur, trykk og vibrasjon.

Autonome operasjoner 

Operasjoner som utføres uten menneskelig innblanding.

Høy kostnadland 

Et land med høye lønninger og driftskostnader.

Konkurransekraft 

Evnen til å konkurrere effektivt i markedet.

Familie 

En persons nærmeste slektninger, som ofte er en viktig faktor i beslutninger om arbeidsplass.

Vedlikehold 

Arbeid som utføres for å opprettholde og reparere maskiner og utstyr.

Deltakere

Host

Jan Moberg

Host

Odd-Rikard Wallmoth

Guest

Hege Skryset

Lignende

Laster