Dette prosjektet er utarbeidet av gruppen Alt_Ctrl i forbindelse med bacheloroppgaven i IT og Informasjonssystemer hos Universitet i Agder våren 2020. Målet for dette produktet har hatt som formål å bidra til IBM sin integrering med løsningsforslag til FFI, Forsvarets Forsknings Institutt.
Formålet med oppgaven har vært å lage en prototype som tilrettelegger for innsamling og prosessering av store mengder sensordata (AIS, satellittbilder, åpne kilder mm) med påfølgende analysebasert mønstergjenkjenning, kunstig intelligens og tilstøtende algoritmer innenfor domenet data science. Oppgaven er å lage løsningsdesign, en prototype og samle inn data i en periode og gi eksempler på bruk av data for å kunne varsle på avvik i forhold til normal skipstrafikk. Systemer har navnet “Tyvfiske2020” og rapporten til produktet beskriver arbeidsprosessen for hvordan å utvikle et system som skal kunne brukes til å analysere maritim trafikk. Rapporten beskriver prosess, erfaringer og utfordringer som vi støtte på iløpet av utviklingen av dette produktet. Den beskriver også hva vi har gjort for å forsikre kvaliteten av produktet.

Gjennom hele prosjektet har vi samarbeidet med IBM. De har kommet med tilbakemeldinger, forslag og tilnærminger, samt hjelp til å støtte med ulike tjenester som krevdes for at prosjektet og produktet skulle bli fullkomment. De ansatte ved IBM har kommet med sine personlige og profesjonelle erfaringer til ulike aspekter gjennom prosjektet, og har bidratt til et stort læringsutbytte. Dette har bidratt til at vi har kunne lært oss å konsultert til å forsikre kvalitet i et produkt.

Hovedverktøy som ble brukt;

• Node.js
• Leaflet
• IBM Cloud
• Cloudant
• Golang
• OpenStreetMap
• MapTiler
• JQuery
• Kubernetes/Docker

Resultat

Læringsutbytte for dette prosjektet har vært mangfoldig, og alle medlemmene i gruppen har fått en forståelse for konsulent arbeidet. Samtlige i gruppen har også fått en erfaring innen systemutvikling i team da spesielt med arbeidsmetoden Scrum. Samtlige i gruppen har fått bygget opp teknisk kompetanse og kunnskaper innen rammeverk, og bibliotek som er til for systemutvikling. Vi mener at prosjektet er av høy kvalitet og gir en brukervennlig og fungerende måte å analysere maritim trafikk på.