Verdiskapende dataanalyse

Dette studiet er en pilot utviklet i samarbeid med Norsk Hydro gjonnom bransjeprogram. Verdiskapende dataanalyse består av et emne på 10. studiepoeng.

Vi samarbeider med arbeidslivet med å utvikle relevante høyere yrkesfaglig utdanninger. Gjennom bransjeprogram har vi fått midler til å opprette en rekke gratis studietilbud som er rettet mot spesifikke bransjer og målgrupper. Tilbudene er laget av arbeidslivet, for arbeidslivet, og sikter på å tilby kurs og utdanninger som er utviklet spesielt for den kompetansen arbeidslivet trenger.

 

Piloten på studie Verdiskapende dataanalyse er utviklet i samarbeid med Norsk Hydro og er i første omgang forbehold ansatte i Norsk Hydro. 

Dette er studiets emne

Energi- og ressursstyring: Dataanalyse kan brukes til å overvåke og optimalisere energiforbruket i produksjonsprosesser. Ved å analysere data fra sensorer og produksjonsutstyr kan organisasjoner identifisere energieffektiviseringsmuligheter og implementere tiltak for å redusere energiforbruket. Tilsvarende kan dataanalyse hjelpe til med å identifisere ressursutnyttelse, slik som vannforbruk og avfallshåndtering, og optimalisere disse prosessene.

Prediktiv vedlikehold: Dataanalyse kan bidra til å forutsi feil og optimalisere vedlikeholdsprosesser. Ved å analysere sensordata og annen relevant informasjon kan organisasjoner identifisere tidlige tegn på utstyrssvikt og iverksette vedlikeholdstiltak før alvorlige feil oppstår. Dette reduserer nedetid, reduserer behovet for unødvendige reparasjoner og forlenger levetiden til utstyret, noe som bidrar til bærekraftig drift.

Optimalisering av produksjonsprosesser: Dataanalyse kan brukes til å identifisere ineffektiviteter og flaskehalser i produksjonsprosesser. Ved å analysere data om produksjonsparametere, kvalitetskontroll og logistikk kan organisasjoner identifisere muligheter for prosessforbedringer, ressursoptimalisering og avfallsreduksjon. Dette kan bidra til økt produksjonseffektivitet og redusert miljøpåvirkning.

Supply chain-optimalisering: Dataanalyse kan bidra til å optimalisere forsyningskjeden for å redusere miljøbelastningen. Ved å analysere data om leverandører, transportruter, lagerbeholdning og distribusjon kan organisasjoner identifisere muligheter for å redusere transportavstander, implementere mer bærekraftige emballasjeløsninger og styre lagerbeholdningen mer effektivt. Dette bidrar til å minimere karbonavtrykket og ressursforbruket i hele forsyningskjeden.

Miljøovervåkning og etterlevelse av reguleringer: Dataanalyse kan brukes til å overvåke miljøpåvirkningen av produksjonsprosesser og sikre at organisasjoner overholder gjeldende miljøreguleringer. Ved å analysere miljødata og relaterte parametere kan organisasjoner identifisere avvik og implementere tiltak for å forbedre miljøprestasjonene og sikre overholdelse av lover og forskrifter.

 

Datainnsamling 

  • Kartlegging av systemet  
  • Valg av sensorer og datakilder  
  • Konfigurering av sensorer og andre datakilder 
  • Sensormålinger 
  • Datalagring 

Analyse 

  • Kartlegge relevante parametere 
  • Filtrering av relevant data 
  • Kartlegge indikatorer  
  • Analysering av relevante parametere  
  • Presentasjon av analyse av data 
  • Forslag til endring  

 Bærekraftig og sirkulærøkonomi

  • Om grønn forretningsdrift og hvorfor bærekraft er et konkurransefortrinn
  • Systemforståelse
  • Prosesser og forutsetninger
  • Nye forretningsmodeller, ny teknologi, endringsdrivere og industri 4.0
  • Hvilke definisjoner og begreper som brukes om samfunnsansvar og bærekraft
  • Sammenhengen mellom elementene som utgjør bedriftens samfunnsansvar (CSR-pyramiden)
  • Hvem må du samarbeide med i bedriften og hvordan sikre forankring og medvirkning
  • FNs bærekraftsmål og integrering i bedriftens etiske retningslinjer, policy og mål
  • Prosess for å implementere samfunnsansvar og bærekraft i bedriften