Bygg intelligenslagret före den första kommersiella anläggningen.
När Paebbl skalar upp koldioxidmineralisering från laboratorieförsök till kontinuerlig produktion bygger företaget anläggningen och dess intelligenslager samtidigt. På så sätt kan varje körning förbättra nästa beslut.
Koldioxidmineralisering i industriell skalaDatagrund byggd för AI
Utgångsläget
Intelligenslagret byggs tillsammans med anläggningen.
På två år har Paebbl skalat upp sin teknik för koldioxidmineralisering 2 500 gånger, från tidiga laboratorieförsök till en kontinuerlig demoanläggning. I den takten blir förmågan att lära en del av själva driften: varje körning ska göra företaget bättre förberett inför nästa.
Redan från början gjorde teamet medvetna val kring dataarkitektur, lärloopar och kontroll över den egna datan. I stället för att lägga till AI som ett separat projekt i efterhand byggde Paebbl och Ronja datagrunden parallellt med industriprocessen.
Målet är ett intelligenslager som Paebbl själv äger. Det bygger på interoperabilitet i stället för beroende och samlar verksamhetens sammanhang utan att låsa företaget till en viss modell eller ett visst gränssnitt.
- 01Varje produktionskörning
Driftvärden, laboratorieresultat och kundspecifikationer samlas i samma styrda datagrund.
- 02Ett gemensamt sammanhang
Källor, definitioner, beräkningar och beslut hålls samman i stället för att återskapas manuellt.
- 03Nästa beslut
Ingenjörerna kan ställa frågor till drifthistoriken och återanvända det företaget redan har lärt sig.
Så förändras arbetet
En anläggning som lär av varje körning.
Datagrunden gör flera års drifthistorik möjlig att undersöka, verifiera och ta vidare mellan team och anläggningar.
Andra företag ägnar år åt att rensa historiska data innan AI kan användas. Vi byggde vår datagrund för AI från dag ett. Varje ingenjör kan ställa frågor till hela vår drifthistorik och få svar på några sekunder. Det ger oss ett helt annat utgångsläge.
- 01
Drifthistoriken går att utforska.
En processingenjör kan koppla ihop reaktortryck, laboratorieresultat och kundspecifikationer utan att först sammanställa data från flera exporter. Analysen börjar med frågan, inte med förberedelsearbetet.
- 02
Varje svar går att spåra till källan.
Resultatet är inte ett fristående svar. Varje värde går att följa genom beräkningarna tillbaka till den bakomliggande källan, samtidigt som dataluckor och kvalitetsproblem förblir synliga.
- 03
Kunskapen följer med organisationen.
När en ingenjör i Rotterdam gör en upptäckt kan kollegor i Stockholm och London använda samma lärdom utan att bygga om analysen. Nya medarbetare får tillgång till samma styrda svar som de som byggde demoanläggningen.
Samarbetet
Avkastning först. Förtroende byggs med resultat. Sedan skalar vi.
Paebbl och Ronja enades om en enkel princip: skapa verkligt värde snabbt, visa resultat i de första användningsfallen och undvik stora utspel som aldrig märks i verksamheten.
Samarbetet utformades för att ge avkastning från början. Varje bevisat resultat gav förtroende att bredda användningen, och Ronja har blivit ett centralt verktyg för allt fler på Paebbl.
- 01Första användningsfallet
Börja med ett konkret behov i verksamheten.
- 02Bevisat resultat
Visa värde tidigt, i det faktiska arbetet.
- 03Fler användare
Gör resultatet användbart för fler än den första specialisten.
- 04Nästa användningsfall
Bygg vidare på det förtroende resultaten har skapat.
Vad teamet märker
- Leveranshastighet
- Återkoppling från användarna kan bli konkreta produktförbättringar på dagar, ibland timmar.
- Spårbarhet
- Varje värde går att följa genom beräkningarna tillbaka till källan.
- Enkelt att använda
- Genom att ställa frågor på vanligt språk kan människor fokusera på vad datan faktiskt visar.
Interoperabilitet i stället för beroende
Äg intelligenslagret.
Paebbl äger kopplingarna, det samlade sammanhanget och arbetsflödena som gör intelligenslagret värdefullt. Arkitekturen är modelloberoende, så en bättre modell kan förbättra upplevelsen utan att företaget behöver flytta sin kunskap eller bygga om datagrunden.
Det ägandet är avgörande eftersom intelligenslagret inte är ett sidoprojekt. Det är så lärandet byggs vidare när Paebbl går från kontinuerlig demoanläggning till kommersiell skala.
Läs den ursprungliga artikeln
Från det första bevisade resultatet
Vi och Ronja var överens från början: skapa verkligt värde snabbt och låt resultaten komma före de stora orden. Vi lade upp samarbetet för att ge avkastning redan i de första användningsfallen. Det gjorde att vi snabbt kunde visa vad som fungerade, bygga förtroende och ta nästa steg. I dag är Ronja ett centralt verktyg för allt fler på Paebbl.
Bygg vidare på datan verksamheten redan skapar
Vad kan nästa körning lära dig inför nästa?
Börja med en viktig fråga i verksamheten. Visa resultatet och bygg sedan nästa användningsfall på samma datagrund.