# UIOS v2.0 – Digital Twin

**Version:** 2.0.0  
**Date:** 2026-06-28  
**Status:** Vision Document  
**Previous:** UIOS v1.2 (Multi-City)

---

## Vision

> "Från data collection till beslutsstöd."

UIOS v2.0 skapar en **operativ digital tvilling** av den byggda miljön. Inte bara en karta — en levande modell som förstår, förutser och rekommenderar.

---

## Vad är en Digital Twin?

En digital tvilling är:
- **Kontinuerligt uppdaterad** — reflekterar verkligheten i nära realtid
- **Prediktiv** — förutser förändringar innan de sker
- **Aktiv** — rekommenderar åtgärder, inte bara rapporterar
- **Multi-stakeholder** — stödjer olika kunders behov

---

## UIOS v2.0 Komponenter

### 1. Kontinuerligt Uppdaterad Kunskapsgraf

**v1.x:** Batch-uppdateringar efter insamling  
**v2.0:** Real-time updates

```
Zoomer capture → Upload (5s) → AI analysis (2s) → 
OIE match (0.1s) → UKG update (0.05s) → 
Digital twin updated (7.15s total)
```

**Teknik:**
- Event-driven arkitektur
- WebSocket för real-time
- Incremental updates (inte full rebuild)

### 2. Tidsserieanalys

**Vad:** Spåra förändringar över tid

**Exempel:**
```
Gatlykta SL-042:
  2026-01: God skick, ljusstyrka 100%
  2026-03: Liten rost, ljusstyrka 95%
  2026-05: Mer rost, ljusstyrka 80%
  2026-07: Släckt, ljusstyrka 0%
  
Trend: Degradering över 6 månader
Prediktion: Kritisk inom 2 månader
Rekommendation: Underhåll inom 30 dagar
```

**Teknik:**
- Time-series database (InfluxDB/TimescaleDB)
- Trend detection algorithms
- Degradation modeling

### 3. Prediktion av Underhållsbehov

**Vad:** Förutse när objekt behöver underhåll

**Modeller:**
- **Degradation model:** Hur snabbt försämras objektet?
- **Failure prediction:** Sannolikhet för haveri
- **Maintenance optimization:** När är bästa tid för underhåll?

**Exempel:**
```
Objekt: Gatlykta SL-042
Current health: 45%
Degradation rate: -5%/månad
Failure probability (30 dagar): 35%
Failure probability (90 dagar): 78%

Recommended maintenance: Inom 14 dagar
Optimal maintenance window: 2026-07-15 till 2026-07-22
Cost if delayed: 3x (nödreparation vs planerat underhåll)
```

### 4. Prioritering av Inspektioner

**Vad:** Vilka objekt ska inspekteras först?

**Faktorer:**
- Kritikalitet (säkerhet, trafik, tillgänglighet)
- Försämringshastighet
- Konsekvens av haveri
- Kostnad för förebyggande vs akut

**Exempel:**
```
Prioritetslista:
1. SL-042 (släckt, högtrafikerad korsning) — Omedelbart
2. TS-017 (skadad stoppskylt) — Inom 7 dagar
3. MH-031 (saknat lock) — Inom 14 dagar
4. SL-038 (rost, 60% ljus) — Inom 30 dagar
```

### 5. Multi-Stakeholder Support

**Vad:** Olika kunder ser olika data

| Stakeholder | Fokus | Exempel |
|-------------|-------|---------|
| **Kommun** | Säkerhet, underhåll | Vilka gatlyktor behöver repareras? |
| **Fastighetsägare** | Tillgänglighet, värde | Hur är belysningen runt min fastighet? |
| **Försäkringsbolag** | Risk, skador | Vilka områden har högst risk? |
| **Trafikverk** | Flöde, säkerhet | Vilka skyltar behöver ersättas? |
| **Energibolag** | Förbrukning, avbrott | Vilka elskåp är överbelastade? |

**Teknik:**
- Role-based access control
- Custom dashboards per stakeholder
- API med filtrering

---

## Arkitektur v2.0

```
┌─────────────────────────────────────────┐
│  Presentation Layer                     │
│  - Custom dashboards                    │
│  - Mobile apps                          │
│  - API clients                          │
├─────────────────────────────────────────┤
│  Digital Twin Engine                    │
│  - Real-time updates                    │
│  - Time-series analysis                 │
│  - Predictive models                    │
│  - Optimization                         │
├─────────────────────────────────────────┤
│  Knowledge Graph                        │
│  - UKG (Neo4j)                          │
│  - Time-series DB                       │
│  - Object store (S3)                    │
├─────────────────────────────────────────┤
│  Data Collection                        │
│  - Zoomers                              │
│  - IoT sensors                          │
│  - External APIs                        │
└─────────────────────────────────────────┘
```

---

## Tekniska Förändringar

### Nya Komponenter

| Komponent | Teknik | Syfte |
|-----------|--------|-------|
| Time-series DB | TimescaleDB | Spåra förändringar över tid |
| Prediction Engine | Python/TensorFlow | Prediktiva modeller |
| Optimization Engine | OR-Tools | Prioritering, schemaläggning |
| Real-time Bus | Apache Kafka | Event streaming |
| Caching Layer | Redis | Snabb dataåtkomst |

### Dataflöde v2.0

```
Capture → Upload → AI → OIE → UKG → 
Time-series → Prediction → Recommendation → 
Dashboard → Action
```

---

## Use Cases

### Use Case 1: Proaktivt Underhåll

**Scenario:** Kommunen vill minska kostnader för gatlyktor

**Före v2.0:**
- Zoomer rapporterar släckt lykta
- Kommunen skickar tekniker
- Akut reparation: 15,000 THB

**Med v2.0:**
- Systemet förutser haveri 30 dagar i förväg
- Planerat underhåll schemaläggs
- Kostnad: 5,000 THB
- **Besparing: 67%**

### Use Case 2: Säkerhetsanalys

**Scenario:** Trafikverket vill minska olyckor

**Före v2.0:**
- Årlig inspektion av alla skyltar
- Statisk rapport

**Med v2.0:**
- Real-time status av alla skyltar
- Riskbaserad prioritering
- Automatiska larm vid kritiska förändringar
- **Resultat: 40% färre olyckor**

### Use Case 3: Fastighetsvärde

**Scenario:** Fastighetsägare vill värdera område

**Före v2.0:**
- Manuell inspektion
- Subjektiv bedömning

**Med v2.0:**
- Objektiv data om infrastruktur
- Jämförelse med andra områden
- Trendanalys över tid
- **Resultat: Bättre beslutsunderlag**

---

## Roadmap till v2.0

### Fas 1: Foundation (v1.2 → v1.5)
- [ ] Multi-city deployment
- [ ] Time-series database
- [ ] Basic trend analysis

### Fas 2: Prediction (v1.5 → v1.8)
- [ ] Degradation models
- [ ] Failure prediction
- [ ] Maintenance optimization

### Fas 3: Digital Twin (v1.8 → v2.0)
- [ ] Real-time updates
- [ ] Multi-stakeholder dashboards
- [ ] Advanced analytics

### Fas 4: Autonomy (v2.0+)
- [ ] Autonomous mission planning
- [ ] Self-healing recommendations
- [ ] Cross-city learning

---

## Mätvärden för v2.0

| Mätvärde | v1.x | v2.0 Mål |
|----------|------|----------|
| Update latency | Timmar | Sekunder |
| Prediction accuracy | N/A | >80% |
| Maintenance cost reduction | N/A | >50% |
| Stakeholder satisfaction | N/A | >4.5/5 |
| Decision support coverage | N/A | 100% |

---

## Sammanfattning

UIOS v2.0 går från **datainsamling** till **beslutsstöd**:

1. **Samlar in** data (Zoomers, sensors)
2. **Analyserar** mönster (AI, tidsserier)
3. **Förutser** problem (prediktion)
4. **Rekommenderar** åtgärder (optimering)
5. **Stödjer** beslut (dashboards, API)

> "Inte bara en karta över staden — en förståelse av hur den fungerar."

---

**End of v2.0 Vision Document**