Älykkääseen yhteiskuntaan standardeilla 27.10.2016 Kunnossapito ja big data CTO Jyrki Selinummi Quva Oy
Älykkääseen yhteiskuntaan standardeilla
27.10.2016
Kunnossapito ja big data
CTO Jyrki Selinummi
Quva Oy
Älykkääseen yhteiskuntaan standardeilla
Forum 2016
27.10.2016
Jyrki Selinummi, CTO, Quva Oy
Finlandia talo 2 © Quva 2016
Sisältö
1. Quva Oy lyhyesti
2. Kunnossapidon big data case esimerkki
3. Quva:n ratkaisu
4. Datan hajanaisuus: Big datan haaste
5. Kehityskohteet
3 © Quva 2016
4
8 Maata 14 Pörssiyhtiötä asiakkaina 50% Tuottavuushyöty tavoitteena
“Toteutetussa projektissa varmistui, että Quvalla on kyky analysoida laajaa
datamäärää ja löytää sieltä olennaiset riippuvuudet, joiden avulla syntyviä
prosessiongelmia voidaan ennustaa etukäteen." Markku Kotajärvi, Kunnossapitopäällikkö, Nauhavalssaamo, SSAB EUROPE
Quva Oy: Teollisen big datan integrointi ja analytiikka
© Quva 2016
5
Sellu- ja paperitehtaiden datankeruu ja -analyysi
” Quva Oy:llä on rautainen osaaminen ja kyky louhia datamäärästä
olennainen tieto esiin. Saumaton yhteistyö yrityksen oman henkilöstön
ja analytiikan ammattilaisten kesken on vastaavissa hankkeissa
ehdoton asia.
Jari Collin, Tietojohtaja, Efora Oy (Stora-Enso:n tytäryhtiö)
Hyödyt:
- Huollon tarpeen arviointi
- Käyttökatkojen vähennys
- Taloudellisten tappioiden minimointi
Perusongelma: kokonaiskuvaa datasta ei nähdä
© Quva 2016 6
Quva® Flow: Palvelun kuvaus
7 © Quva 2016
Datojen hajanaisuus: Analytiikan haaste
• Big-datan suurin lisäarvo saadaan datojen automaattisesta analytiikasta
– Koneoppiminen
– Datalähtöinen mallien rakennus
• Käytäntö:
– Lukuisia datalähteitä
– Eri dataformaatteja, tietokantoja, tiedostoja
– Suljettuja/salattuja tiedostomuotoja
– Puutteellista dataa
• Datojen haku ja muokkaus analytiikalle sopivaan muotoon on
huomattavan työlästä
– Big data järjestelmän / projektin raskain osa saattaa olla dataintegraatio
– Analytiikkatoteutukselle vähemmän aikaa
• Hukattua aikaa ja resursseja!
8 © Quva 2016
Kehityskohteet!
• Datalähteiden yhtenäistäminen
– Standardit liitynnät datavirtoihin
– Avoimuus
– Yhtenäistetty tapa merkitä poikkeukset datassa
• Hyvin määritellyt rajapinnat
– Dokumentaatio
• Pilvipalveluiden huomiointi
– Vakioidut ja validoidut tietoturvakäytännöt
– Tiedonsiirto, tallennus, …
Kiitokset mielenkiinnosta!
9 © Quva 2016
www.quva.fi
Jyrki Selinummi
+358 44 0889942
”The real issue is making sense of big data and finding patterns in it that
help organizations make better business decisions.”
-Gartner
© Quva 2016 10