# VIMS Production Plan

## Fas 1: AI-modeller (VECKA 1-2)

### 1.1 Datainsamling
- [ ] Samla 1000+ bilder per objekttyp (ATM, laddstation, etc.)
- [ ] Bilder från olika vinklar, ljusförhållanden, väder
- [ ] Annotation av komponenter (bounding boxes)
- [ ] Data augmentation (rotation, skalning, färgjustering)

### 1.2 Modellträning
- [ ] Träna YOLOv8/v11 för objektdetektion
- [ ] Träna Siamese-nätverk för förändringsanalys
- [ ] Validering på testset (mål: mAP@50 > 0.90)
- [ ] Export till ONNX-format

### 1.3 Utvärdering
- [ ] Benchmark på verkliga scenarier
- [ ] Falska positiva/negativa analys
- [ ] Prestandatest (inferenstid < 100ms)

## Fas 2: Infrastruktur (VECKA 2-3)

### 2.1 Lagring
- [ ] Konfigurera S3-bucket (eller MinIO)
- [ ] Bildkomprimering och optimering
- [ ] Backup-strategi
- [ ] CDN för bildleverans

### 2.2 Databas
- [ ] PostgreSQL i RDS eller managed service
- [ ] Migrationshantering
- [ ] Backup och återställning
- [ ] Indexoptimering

### 2.3 Cache/Queue
- [ ] Redis i ElastiCache eller managed
- [ ] Queue-monitorering
- [ ] Dead letter queue

## Fas 3: Säkerhet (VECKA 3)

### 3.1 Autentisering
- [ ] JWT-implementation
- [ ] API-nycklar för kunder
- [ ] Rollbaserad access (admin, operator, viewer)
- [ ] Sessionhantering

### 3.2 Nätverk
- [ ] SSL/TLS-certifikat
- [ ] WAF (Web Application Firewall)
- [ ] DDoS-skydd
- [ ] VPC och security groups

### 3.3 Data
- [ ] Kryptering i vila (S3, RDS)
- [ ] Kryptering i transit (TLS 1.3)
- [ ] GDPR-kompatibilitet
- [ ] Audit logging

## Fas 4: Deployment (VECKA 3-4)

### 4.1 Kubernetes
- [ ] EKS-cluster setup
- [ ] Helm charts för VIMS
- [ ] Horizontal pod autoscaling
- [ ] Ingress och load balancing

### 4.2 CI/CD
- [ ] GitHub Actions pipeline
- [ ] Automatiserade tester
- [ ] Blue/green deployment
- [ ] Rollback-strategi

### 4.3 Monitorering
- [ ] Prometheus + Grafana
- [ ] Loggaggregering (ELK/CloudWatch)
- [ ] APM (Application Performance Monitoring)
- [ ] Larm vid fel

## Fas 5: Integration (VECKA 4)

### 5.1 quiXzoom
- [ ] Mission-typ för VIMS-inspektioner
- [ ] Zoomer-instruktioner
- [ ] Kvalitetskontroll i app
- [ ] Betalningsflöde

### 5.2 Landvex
- [ ] Dashboard-integration
- [ ] API-nyckelhantering
- [ ] Webhook-mottagning
- [ ] Rapportgenerering

## Fas 6: Pilot (VECKA 5-6)

### 6.1 Förberedelser
- [ ] Pilotavtal med kund
- [ ] 10-20 objekt i pilot
- [ ] Utbildning av operatörer
- [ ] Dokumentation

### 6.2 Körning
- [ ] Daglig insamling
- [ ] Veckovis utvärdering
- [ ] Justering av trösklar
- [ ] Feedback-loop

### 6.3 Utvärdering
- [ ] Detektionsprecision
- [ ] Falska larm
- [ ] Tid till upptäckt
- [ ] Kundnöjdhet

## Kostnadsuppskattning (AWS)

| Komponent | Månadskostnad |
|-----------|---------------|
| EKS (3 nodes) | $300 |
| RDS PostgreSQL | $200 |
| ElastiCache Redis | $100 |
| S3 Lagring | $50 |
| CloudFront CDN | $50 |
| CloudWatch | $50 |
| **Totalt** | **~$750/mån** |

## Tidsplan

```
Vecka 1: AI-modeller (datainsamling + träning)
Vecka 2: AI-modeller (utvärdering) + Infrastruktur
Vecka 3: Säkerhet + Deployment
Vecka 4: Integration + Test
Vecka 5-6: Pilot
Vecka 7+: Produktion
```

## Risker

| Risk | Sannolikhet | Påverkan | Åtgärd |
|------|-------------|----------|--------|
| AI-modell prestanda | Medium | Hög | Tidig utvärdering, fallback-regler |
| Skalningsproblem | Låg | Medium | Load testing, autoscaling |
| Integrationsfel | Medium | Medium | API-versionering, mock-tester |
| Kostnadsöverskridande | Låg | Låg | Budgetvarningar, optimering |

## Framgångskriterier

- [ ] mAP@50 > 0.90 för objektdetektion
- [ ] Falska positiva < 5%
- [ ] Inferenstid < 100ms
- [ ] Uptime > 99.9%
- [ ] Kundnöjdhet > 4/5