With the grow of big data technologies, it has become challenging to design and manage complex data workflow, especially for non technical person. However, in order to understand and process these data the best way, we need to rely on domain expert who are often not familiar with tools available on the market. This thesis discovers the needs and describe the implementation of an easy to use tool to define and visualise data processing workflow. The research methodology includes the definition of customer requirements, architecture design, prototype development and user testing. The iterative approach used in this project ensure continuous improvement based on users feedback. The final solution then assessed using KPI metrics such as usability, integration, performances and support. / Med den växande big data-tekniken har det blivit en utmaning att utforma och hantera komplexa dataarbetsflöden, särskilt för icke-tekniska personer. För att förstå och bearbeta dessa data på bästa sätt måste vi dock förlita oss på domänexperter som ofta inte är bekanta med de verktyg som finns tillgängliga på marknaden. Denna avhandling identifierar behoven och beskriver implementeringen av ett lättanvänt verktyg för att definiera och visualisera arbetsflödet för databehandling. Detta genom att abstrahera de tekniska krav som krävs av andra lösningar. Forskningsmetoden omfattar definition av kundkrav, arkitekturdesign, prototyputveckling och användartestning. Det iterativa tillvägagångssätt som används i detta projekt säkerställer kontinuerlig förbättring baserat på användarnas feedback. Den slutliga lösningen utvärderas sedan med hjälp av nyckeltal som användbarhet, integration, prestanda och support.

This thesis proposes a deep learning anomaly detection pipeline to detect possible anomalies during the operation of a fleet of batteries and presents its development and evaluation. The pipeline employs sensors that connect to each battery in the fleet to remotely collect real-time measurements of their operating characteristics, such as voltage, current, and temperature. The deep learning based time-series anomaly detection model was developed using Variational Autoencoder (VAE) architecture that utilizes either Long Short-Term Memory (LSTM) or, its cousin, Gated Recurrent Unit (GRU) as the encoder and the decoder networks (LSTMVAE and GRUVAE). Both variants were evaluated against three well-known conventional anomaly detection algorithms Isolation Nearest Neighbour (iNNE), Isolation Forest (iForest), and kth Nearest Neighbour (k-NN) algorithms. All five models were trained using two variations in the training dataset (full-year dataset and partial recent dataset), producing a total of 10 different model variants. The models were trained using the unsupervised method and the results were evaluated using a test dataset consisting of a few known anomaly days in the past operation of the customer’s battery fleet. The results demonstrated that k-NN and GRUVAE performed close to each other, outperforming the rest of the models with a notable margin. LSTMVAE and iForest performed moderately, while the iNNE and iForest variant trained with the full dataset, performed the worst in the evaluation. A general observation also reveals that limiting the training dataset to only a recent period produces better results nearly consistently across all models. / Detta examensarbete föreslår en pipeline för djupinlärning av avvikelser för att upptäcka möjliga anomalier under driften av en flotta av batterier och presenterar dess utveckling och utvärdering. Rörledningen använder sensorer som ansluter till varje batteri i flottan för att på distans samla in realtidsmätningar av deras driftsegenskaper, såsom spänning, ström och temperatur. Den djupinlärningsbaserade tidsserieanomalidetekteringsmodellen utvecklades med VAE-arkitektur som använder antingen LSTM eller, dess kusin, GRU som kodare och avkodarnätverk (LSTMVAE och GRU) VAE). Båda varianterna utvärderades mot tre välkända konventionella anomalidetekteringsalgoritmer -iNNE, iForest och k-NN algoritmer. Alla fem modellerna tränades med hjälp av två varianter av träningsdatauppsättningen (helårsdatauppsättning och delvis färsk datauppsättning), vilket producerade totalt 10 olika modellvarianter. Modellerna tränades med den oövervakade metoden och resultaten utvärderades med hjälp av en testdatauppsättning bestående av några kända anomalidagar under tidigare drift av kundens batteriflotta. Resultaten visade att k-NN och GRUVAE presterade nära varandra och överträffade resten av modellerna med en anmärkningsvärd marginal. LSTMVAE och iForest presterade måttligt, medan varianten iNNE och iForest tränade med hela datasetet presterade sämst i utvärderingen. En allmän observation avslöjar också att en begränsning av träningsdatauppsättningen till endast en ny period ger bättre resultat nästan konsekvent över alla modeller.