Teknologien er ofte løsbar, men hvordan sette autonomi inn i bedriftens virksomhet? Og i samsvar med myndighetenes regulativer?

– Integrasjon av tredje-parts systemer med sensorikk og data, det kan vi. På disse områdene blir det mye likt, selv om bransjene ellers er veldig ulike, sier, Tonny Mastad, avdelingsleder Skøyen.

Autonomi er et systems evne til å oppfatte, beslutte og handle i sitt operasjonsmiljø — uten kontinuerlig menneskelig input — på en pålitelig og sikker måte, over tid og under reelle driftsforhold.

Den første fasen i et utviklingsprosjekt er innsikt. Her spesifiseres de teknologiske utfordringene, og man finner ut hvordan de skal løses.

– Bedriften bør begynne med å beskrive hva autonomien skal løse, sier Brunes. – Se på operativ smerte, hva er det man vil at maskinene skal overta? Det er gjerne én eller flere av fire D-er; Dull, Dirty, Dangerous, Distant.

– Så må vi ha et klart mål om hvor mye autonomi det skal være, sier Mastad.

– Skal det være en lav grad der prosessene har manuell styring og systemet advarer og assisterer, eller full autonomi der applikasjonen funger uten begrensning på miljø?

Et annet viktig poeng er å designe for robusthet, ikke for optimal ytelse. Autonomi fungere ofte i demoer, men Brunes mener det ikke holder å lage noe for gjennomsnittlig funksjonalitet. – Autonomi er ikke imponerende når den fungerer i perfekte omgivelser. Den er verdifull når den fungerer på en dårlig dag, i kooperasjon med mennesker.

I en demo er det kontrollerte omgivelser, perfekte datasett, dedikert team, ingen historikk – og vi forholder oss til én oppdragsgiver. I virkeligheten er det uforutsigbarhet og dårlig vær, skitne og inkonsekvente data samt styrings- og vedlikeholdssystemer. Dessuten må man forholde oss til myndigheters regulativer, forsikringsselskaper og fagforeninger.

– Virkeligheten er ikke perfekt, og det er flere parametere som kan påvirke teknologien, som endringer i vær og hvordan mennesker forholder seg til applikasjonen. Derfor bør du designe løsningen for ekstreme tilfeller, sier Mastad.

Autonomi er et integrasjonsprosjekt, det skal fungere mot ERP, SCADA/OT og vedlikeholdssystemer. Derfor er det viktig å sette opp en god systemarkitektur, som er det tekniske fundamentet for alle data- og KI-initiativer.

– Inkluder drift fra dag én. Driftsorganisasjonen må med fra starten, operativ forankring er ikke etterarbeid, mener Brunes.

En god systemarkitektur muliggjør strukturering, integrering og håndtering av stadig voksende datamengder fra ulike kilder – samtidig som den ivaretar kvalitet, konsistens, sikkerhet og samsvar på en målbar måte. For å utvikle en ny applikasjon lages det ofte en demo eller en prototyp.

– Her må vi definere hva den skal bevise, sier Brunes. — Og så bør man følge en god prosess. Når man har en velfungerende demo, skal den skaleres opp for å passe inn i helheten. Det tar litt tid å komme dit, men det er fullt gjennomførbart.

Knightec bruker maskinlæring og KI-agenter for å lage et fundament for dataarkitekturen.

– Da må vi også ha kontroll på dataene. For at KI skal bli nyttig er man avhengig av god datakvalitet, sier Mastad.

– Vi bruker ofte Databricks, en skybasert plattform for storskala databehandling og maskinlæring. Det er en nyttig plattform for store, komplekse anlegg og virksomheter som jobber med store datamengder og avansert analyse.

Ved å kombinere databehandling, KI og samarbeid i skyen får man raskere innsikt, bedre beslutninger og mer effektiv dataarkitektur. Men det er ikke bare kvaliteten på data som er viktig – det trengs også en viss mengde for å kunne trene modellene.

– Gode data gir verdifull input til algoritmer og strukturer. Men om datasettet ikke er komplett, må vi fylle huller med syntetiske data. Da får vi effektiv maskinlæring, forteller Mastad.

TLD er et fransk industrikonsern som er spesialisert på produksjon, distribusjon og support av GSE (Ground Support Equipment). Knightec har støttet TLD i utviklingen av et assistansesystem som gjør det enklere å dokke bagasjelastere (Loaders) på flyplasser.

– TLD ønsket hjelp til å utvikle autonomt GSE-system for å frakte bagasje mellom terminaler og fly. Vi kunne skilte med erfaring både med autonome løsninger og systemer integrert på flyplasser, sier Brunes.

Motivasjonen for prosjektet er sikkerhet og effektivitet. Det er vanskelige manøvre, det er tungt og ensformig. På travle flyplasser får flyene en begrenset take-off-slot, derfor må bakkeoperasjonene utføres effektivt.

– Tidspresset gir stress og det kan føre til feil. Det er bra å få folk ut av farlige soner, sier autonomirådgiver Martin Börjesson, som jobber ved Knightecs avdeling i Gøteborg og har vært selskapets prosjektleder i dette arbeidet.

– Det har vært et interessant prosjekt å jobbe med. TLD er en driftig organisasjon og samarbeidet har vært godt. De hadde et tydelig målbilde og kom med en god spesifikasjon på hva de ønsket.

TLDs ASD+ (Aircraft Safe Docking Assistance System) registrerer posisjonen til flyets bagasjeluke og justerer lasteren på en optimal bane for å dokke med luken ved første forsøk.

– Vi har bistått med utviklingen av persepsjonssystemet, som registrerer posisjonen til flyets dørområde. Dette inkluderer rådgivning om valg av maskinvare, samt programvareutvikling av persepsjonsalgoritmer, sier Börjesson.

Persepsjonssystemet er en avansert maskinsyn-løsning basert på flere ulike sensorer og kamera som sørger for nøyaktig lokalisering og presis posisjonering. Operatøren følger med på en monitor som viser kamerabilder og grafikk.

En flyplass er et sensitivt og travelt miljø. Det krever høy presisjon og sikkerhetstiltak å utføre operasjoner i nærheten av flyet under bakkeoperasjon.

– Der bagasjetrallene jobber er det kun adgang for autorisert personell, slike begrensinger gjør det lettere å jobber med autonomi, sier Börjesson.

– Men det er en utfordring at flyene er innom flere ulike flyplasser i løpet av en dag, og er eksponert for mange forskjellige brukergrensesnitt. Langt fra alle flyplasser har autonomi, derfor må bagasjehåndteringen også kunne opereres manuelt.

Modellering basert på spillteknologi har vært en primær suksessfaktor i prosjektet.

– At vi har kunnet bruke syntetiske data og realistisk simulering gjorde at vi kunne få på plass en fungerende, fysisk applikasjon mye raskere, sier Börjesson. – I mange tøffe miljøer er det vanskelig å gjøre fysiske målinger, det kan være gass, høy temperatur og andre risikofaktorer.

Knightec er en partner for teknologiutvikling og rådgivning. De utvikler noen komponenter selv, man kjøper også inn.

– Det finnes gode løsninger som er hyllevare, man må ikke finne opp alt på nytt, sier Brunes. – Teknologien for sensorikk og annen digital hardware har utviklet seg enormt de siste ti årene. Den blir mer moden, det gir flere muligheter.

Teknologien fungerer og GSE-ene kan gå autonomt, men per i dag må det være med en operatør som i hovedsak overvåker bagasjehåndteringen. Teknologien går foran og reguleringene henger etter, det er normalt.

– Vi har jobbet en del med prosesser mot standardisering og vi ser en bedring, mener Mastad.

– EUs maskindirektiv er et steg i riktig retning. Med et regelverk som blir mer tilpasset ny teknologi får vi en industriell akselerasjon.

Er annet aspekt er markedets aksept og adopsjon av autonomi. Hvor gode må løsningene være? Hvilken risiko utgjør de for bedriften, kommersielt og sikkerhetsmessig?

– Autonome systemer må kunne fungere pålitelig – også på en dårlig dag. Toleransen for feil er lang mindre en for menneskelige feil, forteller Brunes.

Brunes mener vi vil se en markant økning i autonome systemer.

– Vi har ikke sett så mye av dette ennå, men jeg tror det er i ferd med å løsne. Det er avgjørende for at norsk industri skal kunne være konkurransedyktig. Verden står ikke stille, hvis ikke Norge utvikler autonome løsninger så vil noen andre gjøre det. Vi skal ligge i forkant, sier Brunes.