En ”Black Swan” är i teorin en händelse som får enorma konsekvenser, positiva eller negativa, och anses omöjlig innan den inträffat. Den går att förklara, men bara i efterhand. Det kan också vara en icke-händelse alla trodde skulle ske, men som ändå inte inträffade. Grunden för teorin är, enligt skaparen Nassim Nicholas Taleb, att stora abrupta händelser alltid är oförutsägbara.

Stora abrupta händelser är alltid oförutsägbara

Det innebär enligt honom att nästan alla stora vetenskapliga upptäckter, historiska händelser och konstnärliga prestationer är exempel på ”black swans”, det vill säga vare sig regisserade eller förutsägbara. Som exempel tar han internets uppkomst, första världskriget och attackerna den 11 september.

Komplexa processerDiego

– Men, även om det oförutsedda är problematiskt inom många områden är det extra svårt inom industridata då den datamängden är så otroligt omfattande, förklarar Diego Galar, professor vid Luleå Tekniska Universitet.

Industriella processer och produkter är komplexa och består ofta av flera system samlade i ett större, vilket innebär att en ofantligt stor mängd data uppstår parallellt, vilket gör dem svåröverskådliga.

– Samtidigt som det är så stora datamängder så är förekomsten av onormala tillstånd väldigt sällsynta, vilket gör att analyserna alltid utgår från det normala, det vill säga det som sker 95 procent av tiden, förklarar han.

Komplexiteten innebär att systemen blir beroende inte bara av varje enskilt delsystem, utan även av att tillgången till alla delsystem fungerar. Men ju mer komplext man gör ett system desto större blir sannolikheten att något kommer att misslyckas i samspelet mellan delarna, trots att delarna är individuellt testade och fungerar bra.

– Det är alltså oftast i interaktionerna, i kopplingarna, mellan olika delsystem som ”black swans” kan inträffa vilket gör det ännu svårare att upptäcka dem under tillverkningen, konstaterar Diego Galar.

Men även om grunddefinitionen på ”black swans” är att de är helt oförutsägbara så finns ändå sätt att minimera förekomsten av dem inom Big data.

Allt hänger ihop

– Det gäller att tänka lite som man gör inom cirkulär ekonomi, att allt hänger ihop och att information redan från det första ledet måste finnas med ända till det sista ledet för att cirkulationen ska fungera.

Det gäller att tänka lite som man gör inom cirkulär ekonomi

Informationskravet gäller dock inte bara i ena riktningen, utan det måste vara ett ömsesidigt utbyte av information mellan exempelvis tillverkare och slutanvändare. Enligt Diego Galar är det bästa sättet att minimera riskerna för ”black swans” inom industriella data att dels tillverkaren informerar nästkommande led om viktiga delar i konstruktionen, och dels att slutanvändarna ger kontinuerlig feedback tillbaka till tillverkaren så att de fel som uppstår under användandet kan elimineras i nästa generation av produkten.

– Ett väldigt bra exempel på där ett sådant ömsesidigt utbyte sker kontinuerligt är mellan Saab Aerospace och det svenska flygvapnet, de arbetar föredömligt, avslutar Diego Galar.