Datafangst i asfaltverdikjede

Abstract

Dette prosjektet har som hensikt å undersøke hvordan datafangst i Veidekkes asfaltverdikjede kan utbedres. Rapporten tar for seg hvordan datafangsten kan gi bedre flyt, redusere behov for manuelle inngrep og hvilke KPIer Veidekke bør måle for å sikre at datafangsten blir verdiskapende. Rapporten tar dermed for seg hvilken teknologi og systemer som må være på plass for å fange data som kreves for å beregne KPIene. De ulike systemene som kreves opererer uavhengige av hverandre, så hvordan disse systemene kan kommunisere med hverandre presenteres også i rapporten.

Metodene som er brukt for å besvare problemstillingen har vært samtaler og litteratursøk. Resultatet fra metodene har blitt bearbeidet og videre brukt til å blant annet svare på hvordan datafangsten kan automatisere Veidekkes asfaltverdikjede.

Rapporten konkluderer med hvilke KPIer som bør måles for å sikre økt verdiskaping av datafangsten. Det konkluderes også med at dagens system ikke er tilstrekkelig for å måle disse KPIene. Det legges frem forslag til nye løsninger for å sikre datafangst, samt hvordan disse systemene bør integreres i ERP-systemet. Ved å ta utgangspunkt i løsningene presentert i dette prosjektet konkluderer vi med at sjåfører og operatører ved asfaltverk og -utlegger vil dra fordel av redusert mengde manuelle inngrep.

The purpose of this project is to investigate how data acquisition in Veidekke's asphalt value chain can be improved. The report discusses how data acquisition can improve flow, reduce the need for manual intervention and what KPIs Veidekke should measure to ensure that data capture is value-added. The report thus addresses the technology and systems that must be in place to capture the data required to calculate the KPIs. The different systems required operate independently of each other, so how these systems can communicate with each other is also presented in the report.

The methods used to answer the problem have been conversations and literature searches. The results from the methods have been processed and further used to answer how data capture can automate Veidekke's asphalt value chain.

The report concludes which KPIs should be measured to ensure increased value creation of data capture. It is also concluded that the current system is not sufficient to measure these KPIs. New solutions are proposed to ensure data capture and how these systems should be integrated into the ERP-system. Based on the solutions presented in this project, we conclude that drivers and operators of asphalt mills and pavers will benefit from a reduced amount of manual intervention.