Datan jakamisen pilottihankkeet

Sitra rahoitti haun perusteella viittä pilottihanketta, joiden tavoitteena oli jakaa dataa ja luoda sen avulla uutta liiketoimintaa sekä kokeilla eurooppalaisen Gaia-X-aloitteen mukaisten periaatteiden toimivuutta.

Mistä on kyse?

Euroopan datastrategian 2020 tavoitteena on nopeuttaa Euroopan datatalouden kehitystä. Gaia-X on eurooppalainen aloite, jolla kehitetään datan jakamisen standardia maiden välille. Gaia-X:stä on tarkoitus luoda standardi yhteentoimivalle dataekosysteemille eli data-avaruudelle.

Osana Gaia-X Suomi -projektia Sitra avasi rahoitushaun ja kutsui suomalaisia yrityksiä kokeilemaan reilun datatalouden työkaluja, osallistumaan data-avaruuksien standardointityöhön ja hyödyntämään Gaia-X:n tarjoamia liiketoimintamahdollisuuksia sekä kehittämään yhdessä uusia datan jakamiseen perustuvia tuotteita ja palveluita.

Data-avaruuksilla tarkoitetaan toimijoiden tai järjestelmien verkostoa, joka on luotu datan jakamista ja vaihtoa varten ja joka toimii yhteisesti sovittujen periaatteiden ja pelisääntöjen pohjalta. Data-avaruus on työkalu, joka nopeuttaa osallistujien välistä datan jakamista ja auttaa luomaan innovaatioita ja uusia palveluita. Yhteiset hallintaperiaatteet mahdollistavat turvallisen ja luotettavan datakäsittelyn osallistujien kesken.

Ilmoittautuminen oli avoinna vuoden ajan ja päättyi syyskuussa 2023. Haku herätti kiinnostusta ja siihen liittyvä verkkosivu keräsi yli 800 avauskertaa. Hakemuksen jätti noin 60 yhteenliittymää eli konsortiota, joissa kussakin oli keskimäärin kolme yritystä. Viisi yhteenliittymää valittiin toteutettavaksi ja ne liittyivät merenkulkuun, maatalouteen, osaamisen kehittämiseen ja lentorahteihin.

Kutakin yhteenliittymää arvioitiin kolmen kriteerin perusteella: 1. tietojen jakamisen tulisi tuottaa todellista liiketoiminta-arvoa, 2. hankkeen tulisi noudattaa reilun datatalouden periaatteita ja sillä tulisi olla mahdollisuuksia laajentua kansainvälisesti, 3. hankkeen tulisi edistää Gaia-X:n kehittämistä Suomessa ja sen tulisi olla yhteentoimiva muiden data-avaruuksien kanssa Euroopassa.

Hankkeet toteutettiin 2023–2024.

Tulokset

Suomen merenkulun data-avaruuspilotti: satamiin saapuvan liikenteen ja logistiikan ekosysteemi

Pilotissa yhdistettiin kaksi käyttötapausta ja ryhdyttiin rakentamaan ensimmäisiä kotimaisia merenkulkuun liittyviä data-avaruuksia. Molempien käyttötapausten oli määrä vähentää rahtikuljetusten kustannuksia ja hiilidioksidipäästöjä. Niissä sovellettiin kahta ainutlaatuista lähestymistapaa.

Awake.ain toteuttamassa Just-in-Time (JIT) -satamaan saapumiseen liittyvässä suunnitelmassa käytetään koneoppimisalgoritmia aluksen arvioidun saapumisajan (ETA) ennustamiseen. Ennusteessa otetaan huomioon useita tietoja, kuten lähes reaaliaikainen polttoaineen kulutus, alusliikennejärjestelmän (VTS) tiedot, säätiedot ja satamaan liittyvät tiedot. Näiden eri tietolähteiden käyttö lisää aluksen matkasuunnitelmaennusteen tarkkuutta.

Tulokset:
Just-in-Time saapumisten käyttötapauksessa kehitettiin konsortiokumppani E&S Tankersille mukautettu pilvipohjainen palvelu ja verkkosovellus Awake.AI:n pilvialustalla. Palvelu seurasi E&S Tankersin laivaston tilaa, ennusti niiden aikatauluja, arvioi saapumisaikoja ja vertasi arvioita aikataulusuunnitelmiin. Lisäksi se laski alusten optimaalisen nopeuden vähentääkseen satamissa oloaikaa sekä huomioi polttoaineen kulutuksen ja päästöt.

Mukautettu verkkosovellus suunniteltiin visuaaliseksi ja se osoitti selvästi optimointimahdollisuudet. Sovellus tarjosi myös suosituksia nykyisten alusmääräysten muuttamiseksi kuten nopeuden säätämiseksi, jotta alus saapuisi satamaan parhaaseen mahdolliseen aikaan.

Konsortiokumppanit: Awake.ai Oy, E&S Tankers

Aikataulu: Pilottihanke päättyi tammikuussa 2024.

Siili Solutionsin Virtual Port Arrivalin (VPA) käyttötapaus koski uutta telakointikäytäntöä. Aiemmin alukset kiirehtivät satamaan varmistaakseen laituripaikkansa ja joutuivat toisinaan odottamaan ankkuripaikalla useita päiviä. Ylinopeus lisäsi polttoaineen kulutusta. Pilotissa kokeiltiin menetelmää, jonka avulla alukset voivat saapua satamaan virtuaalisesti. Tämä perustuu lähes reaaliaikaisiin tietoihin, kuten aluksen sijaintiin ja matkanopeuteen, jolloin ne voivat varmistaa laituripaikkansa ilman ylinopeutta.

Tulokset:
VPA-pilottiprojekti osoitti, että päästöjä voidaan vähentää lisäämällä operatiivista tehokkuutta VPA-konseptin avulla. Käyttämällä VPA-konseptia alus ”saapuu virtuaalisesti” eli se tietää, milloin laituripaikka on vapaana ja voi hidastaa vauhtia päästäkseen satamaan oikeaan aikaan. ESL Shippingin, Oxelösundin sataman, Yaran ja SSAB:n pilotti osoitti CO2-päästöjen (yli 24 %) ja energiankulutuksen (yli 20 % keskimäärin) vähennysmahdollisuudet.

VPA-pilotissa tuotettiin saapumisprosessin konsepti ja tekninen prototyyppi merenkulun data-avaruudelle, joten varsinaista operatiivista toimintaa ei ollut. Prototyyppi noudatti Gaia-X-periaatteita ja osoitti onnistuneesti, että turvallinen ja tehokas tiedonjakaminen sidosryhmien välillä on mahdollista. VPA-projektin ensisijaiset kohderyhmät olivat merenkulkuteollisuuden sidosryhmät, jotka hyötyisivät parannetuista satamaan saapumisprosesseista ja vähentyneistä päästöistä. Projektiin osallistui 16 organisaatiota ja se osoitti, että VPA-konsepti sopii eri satamiin ja monenlaisille toimijoille.

Konsortiokumppanit: Siili Solutions Oyj, Fintraffic VTS, ESL Shipping Oy, Oxelösundin satama (Ruotsi)

Aikataulu: Pilottihanke päättyi tammikuussa 2024.

Molempia käyttötapauksia ohjattiin Fintrafficin ja Sitran yhteistyönä, mikä varmisti Suomen merenkulun data-avaruushankkeen käynnistymisen helmikuussa 2024.

Liiketoiminnan arvon määrittäminen lentorahtidataa jakavassa ekosysteemissä: Ilmailulogistiikan arvoketju

Hankkeessa pyrittiin tunnistamaan haasteet, jotka vaikuttavat lentorahdin käsittelyprosessin tehokkuuteen liittyvät haasteet ja yksilöidä alueet, joilla dataa voitaisiin hyödyntää prosessin parantamiseksi ja selventää eri toimijoiden arvonluontimahdollisuudet. Ekosysteemiin kuuluu logistiikkapalvelujen tarjoajia, huolitsijoita ja lentoasemia.

Tavoitteena oli tarkastella käytännön esimerkkiä: rahdin kuljettaminen lentoteitse Amsterdamista Helsinkiin kestää vain kolme tuntia, mutta rahdin tulliselvitys määränpäässä voi viedä huomattavasti enemmän aikaa. Hankkeessa kumppanit tunnistivat, miten datan jakaminen voisi lisätä liiketoiminnan arvoa ja hahmottelivat mahdollisen ratkaisun uudelle dataekosysteemille.

Sitra rahoitti hankkeen arvoketjuanalyysin ja -kartoituksen osuutta.

Tulokset:
Projektissa kehitettiin selkeä suunnitelma Helsingin rahtidatakeskukselle ja määritettiin useiden lentorahtiliikenteen toimijoiden saama liiketoiminnallinen hyöty. Lentokentän rahtidatan vaihto on tällä hetkellä tehotonta, laadultaan vaihtelevaa ja epäyhtenäistä. Lentokentällä rahtia käsittelevät toimijat vaihtavat lähetysdataa keskenään yksitellen. Lentorahdin sujuva käsittely vaatii läheistä yhteistyötä ja koordinoituja toimenpiteitä useiden toimijoiden välillä. Ajantasainen ja kattava rahtitieto on tärkeää eri arvoketjun osallistujille, jotta he voivat ennakoida työtä nykyistä paremmin sekä työskennellä sujuvammin ja tehokkaammin.

Pilottiprojektin aikana tunnistettiin neljä olennaista käyttötapausta:

lähetyksen päästötietojen keruu ja raportointi
lähetyksen mittojen optimointi
digitaalinen tullikäsittely
datamarkkinat ja rahtitilanteen seuranta.

Arvo-analyysi osoitti, että näiden käyttötapausten uudistaminen voisi vähentää lentoyhtiöiden ja esimerkiksi huolintaliikkeiden, rahdin lähettäjien, rahtiagenttien ja operaattoreiden kustannuksia jopa 10 prosenttia.

Konsortiokumppanit: Fintraffic, Finnair Cargo Oy, Finnavia Oyj

Aikataulu: Pilottihanke päättyi lokakuussa 2023.

Potato-X: Perunanviljelyn kannattavuuden ja tuottavuuden parantaminen maiden rajat ylittävää maatalousdataa jakamalla

Hankkeessa pyrittiin selvittämään eri toimijoiden, kuten suomalaisten perunanviljelijöiden, maatalouskoneiden valmistajan sekä belgialaisen ja suomalaisten maatalouteen liittyvien data-ekosysteemien rakentajien välistä yhteistyötä.

Tavoitteena oli jakaa dataa kaikista perunanviljelyn osa-alueista, kuten suunnittelusta, kyntämisestä, istutuksesta ja kunnossapidosta sadonkorjuuseen. Tiedot maaperän laadusta, sijainnista, sadon ja koneiden käytöstä oli tarkoitus jakaa kahden dataekosysteemin kesken. Tavoitteena oli luoda uusia yrityspalveluja ja parantaa viljelijöiden kannattavuutta ja tuottavuutta. Tähän pyrittiin luomalla standardeja, yhteisiä liiketoiminnan periaatteita, hallintajärjestelmiä ja keinoja, joilla helpotetaan datan jakamista ekosysteemien välillä.

Tulokset:
Projektissa pyrittiin parantamaan perunanviljelyyn liittyvän datan jakamista ja hallintaa Belgian Flanderissa ja Suomessa. Datanjakoalustojen yhdistämisessä pyrittiin tekniseen ja semanttiseen yhteentoimivuuteen datanvaihtoon liittyvän infrastruktuurin ja palvelujen välillä, palvelu- ja datatuotteiden vaatimusten yksityiskohtiin sekä teknisten yhteyksien määrittelyihin.

Dataa hyödyntävät pilottipalvelut helpottivat AVR-harvesterista saatavien satotietojen läpivientiä useiden digitaalisten alustojen kautta. Lopulta ne integroitiin suomalaiseen maatilojen hallintajärjestelmään (FMIS). Tämä osoitti, kuinka tuotantodataa voidaan jakaa, luvittaa ja visualisoida käyttäjäystävällisellä tavalla.

Datanjakamiseen luotiin sääntökirja, joka ohjaa tuotantodataa jakavaa verkostoa ja varmistaa asianmukaisen datanhallinnan ja sopimussuhteet kahden datanvälittäjän, DjustConnectin (BE) ja Tritomin (FI) välillä. Sääntökirja sopii myös muihin käyttötapauksiin. Sääntökirja laadittiin Sitran julkaiseman sääntökirjamallin pohjalta.

Konsortiokumppanit: 1001 Lakes Oy, DataSpace Europe Oy, EV-ILVO – Flanders Institute for Agricultures, Fisheries and Food (maatalous-, kalastus- ja elintarvikealan tutkimuslaitos), AVR Belgium (maatalouskoneet), Klåvus Group Oy Ab (viljelijät)

Aikataulu: Pilottihanke päättyi toukokuussa 2024.

Osaamistarpeiden ennakointi: Data-avaruuden luominen tekoälytyökaluille yrityksen osaamistarpeiden ennakointiin

Hankkeessa hyödynnettiin Gaia-X-yhteensopivan data-avaruuden rakenteita. Tavoitteena oli edistää datan jakamista organisaation eri yksiköiden välillä sekä osaamiseen liittyvän ulkoisen datan jakamista.

Lisäksi tavoitteena oli luoda tekoälytyökalu, joka vertailee ja oppii organisaation reaaliaikaisesta datasta sekä vertaa yritystä alan johtavien toimijoiden taitotasoon. Tämä helpottaa yritystä ennakoimaan tulevia osaamistarpeitaan seuraavan yhden, kolmen tai viiden vuoden aikajaksolla. Yritys voi vahvistaa ennakointikykyään, joka voidaan muuntaa toteuttamiskelpoiseksi henkilöstöpääoman, resurssien ja taitojen kehittämissuunnitelmaksi.

Tulokset:
Pilottiprojektissa kehitettiin työkalu, joka yhdistää erilaisia osaamisdatan lähteitä ja ennustaa tekoälyn avulla, mitä osaamisia yrityksessä tai toimialalla tarvitaan seuraavien yhden, kolmen ja viiden vuoden aikana. Työkalu arvioi ja oppii organisaation nykyisestä datasta sekä vertaa sitä toimialan huippuosaajiin. Tällainen tieto on erityisen arvokasta yrityksille ja osastoille, jotka vastaavat henkilöstöresursseista ja suunnittelevat osaamisen kehittämistä.

Projektikumppanit toteuttivat tekoälytyökalun Visionsin kehittämällä, Gaia-X-periaatteiden mukaisella Prometheus-X-data-alustalla. Yhdistämistyökalun avulla osallistujat pystyivät jakamaan dataansa, mikä mahdollisti datan yhdistämisen eri lähteistä ja uusien voitonjakomallien kokeilemisen. Lisäksi työkalu helpotti uusien datalähtöisten tuotteiden kehittämistä jaetussa ympäristössä.

Konsortiokumppanit: Headai Oy, Visions, Lightcast (Economic Modeling LLC, joka toimii nimellä ”Lightcast”), Prometheus-X, ABB Oy

Aikataulu: Pilottihanke päättyi toukokuussa 2024.