Technological advancements and digitalization opens up a whole new set of opportunities for manufacturing industries to improve and enhance their effectiveness. As the importance of IT grows in the industry so does the complexity of the systems they use. This requires a countermeasure. IT systems need to be managed and monitored and thus rises the need for tools to perform this task in a swift and effective manner. Because when a plant stands still, time is money.This thesis describes the development of an extension to System Monitor which is used by the company ÅF. System Monitor is a system and troubleshooting tool to monitor the manufacturing execution system PaperLine.System Monitor consists of a service that collects data from PaperLine and its servers, a database for storing the collected data and a web client for presenting the data to the user. The result of the project is an improved version of System Monitor with means to collect and display performance data from servers running on the windows server operating system. In addition general improvements have been made and bugs have been dealt with. The project has been a success for both the author and ÅF.

As modern systems are becoming increasingly complex, they are also becoming more and more cumbersome to diagnose and fix when things go wrong. One domain where it is very important for machinery and equipment to stay functional is in the world of medical IT, where technology is used to improve healthcare for people all over the world. This thesis aims to help with reducing downtime on critical life-saving equipment by implementing automatic analysis of system logs that without any domain experts involved can give an indication of the state that the system is in. First, a literature study was performed where three potential candidates of suitable neural network architectures was found. Next, the networks were implemented and a data pipeline for collecting and labeling training data was set up. After training the networks and testing them on a separate data set, the best performing model out of the three was based on GRU (Gated Recurrent Unit). Lastly, this model was tested on some real world system logs from two different sites, one without known issues and one with slow image import due to network issues. The results showed that it was feasible to build such a system that can give indications on external parameters such as network speed, latency and packet loss percentage using only raw system logs as input data. GRU, 1D-CNN (1-Dimensional Convolutional Neural Network) and Transformer's Encoder are the three models that were tested, and the best performing model was shown to produce correct patterns even on the real world system logs. / I takt med att moderna system ökar i komplexitet så blir de även svårare att felsöka och reparera när det uppstår problem. Ett område där det är mycket viktigt att maskiner och utrustning fungerar korrekt är inom medicinsk IT, där teknik används för att förbättra hälso- och sjukvården för människor över hela världen. Syftet med denna avhandling är att bidra till att minska tiden som kritisk livräddande utrustning inte fungerar genom att implementera automatisk analys av systemloggarna som utan hjälp av experter inom området kan ge en indikation på vilket tillstånd som systemet befinner sig i. Först genomfördes en litteraturstudie där tre lovande typer av neurala nätverk valdes ut. Sedan implementerades dessa nätverk och det sattes upp en datapipeline för insamling och märkning av träningsdata. Efter att ha tränat nätverken och testat dem på en separat datamängd så visade det sig att den bäst presterande modellen av de tre var baserad på GRU (Gated Recurrent Unit). Slutligen testades denna modell på riktiga systemloggar från två olika sjukhus, ett utan kända problem och ett där bilder importerades långsamt på grund av nätverksproblem. Resultaten visade på att det är möjligt att konstruera ett system som kan ge indikationer på externa parametrar såsom nätverkshastighet, latens och paketförlust i procent genom att enbart använda systemloggar som indata.  De tre modeller som testades var GRU, 1D-CNN (1-Dimensional Convolutional Neural Network) och Transformer's Encoder. Den bäst presterande modellen visade sig kunna producera korrekta mönster även för loggdata från verkliga system.