EXPERT ANALYTICS AS

Organization number 924651946 · Aksjeselskap

Programmatic access to company data (JSON)

Source: Firmafakta. Data read and page generated 2026-10-30T18:56:25Z. HTML cache: no-store (TTL 0 seconds). Default TTL for Firmafakta JSON/API responses: 60 seconds.

Facts

Source: Firmafakta, with business data from public registers.

organisasjonsnummer:
924651946
navn:
EXPERT ANALYTICS AS
organisasjonsform:
kode:
AS
beskrivelse:
Aksjeselskap
naeringskode1:
kode:
62.200
beskrivelse:
Konsulentvirksomhet tilknyttet informasjonsteknologi og forvaltning og drift av it-systemer
antallAnsatte:
39
hjemmeside:
not reported by source
epostadresse:
not reported by source
telefon:
not reported by source
forretningsadresse:
adresse:
Akersgata 32
poststed:
OSLO
postnummer:
0180
kommune:
OSLO
stiftelsesdato:
2020-01-23
registreringsdatoenhetsregisteret:
2020-02-24
aktivitet:
Konsulent- og rådgivningstjenester innen informasjonsteknologi.
vedtektsfestetFormaal:
Levere konsulent- og rådgivningstjenester innen informasjonsteknologi,, med særlig fokus på utvikling, systemarkitektur og dataanalyse.

View the address in Geonorge

Board and other roles

Source: Firmafakta. Also see the separate Brønnøysund lookup under related lookups.

Daglig leder

Regnskapsfører

Revisor

Styre

Owners

Source: Firmafakta shareholder dataset.

  1. EXPERT ANALYTICS HOLDING AS – 100.0 % (3000 shares, share class: Ordinære aksjer)

Fetch a longer owner list

Company holdings

No holdings found.

Grants and support

Sources provided through Firmafakta: Innovation Norway, the EU, the Research Council of Norway and SkatteFUNN.

Innovasjon Norge (2)

2 results

  1. fylkesnavn:
    Oslo
    kommunenavn:
    Oslo
    org_nr:
    924651946
    bedriftsnavn:
    EXPERT ANALYTICS AS
    virkemiddelkategori:
    Innovasjonstilskudd
    underkategori:
    Forsknings- og utviklingstilskudd
    innvilget_belop:
    1600000
    innvilget_dato:
    12.11.24
    beslutningsenhet:
    IN Viken
    naringshovedgruppe:
    K - Telekommunikasjon, dataprogrammering, konsulentvirksomhet, datainfrastruktur og andre tjenester tilknyttet informasjonsteknologi
    naring:
    62.200 Konsulentvirksomhet tilknyttet informasjonsteknologi og forvaltning og drift av IT-systemer
    type_finansiering:
    Tilskudd
  2. fylkesnavn:
    Oslo
    kommunenavn:
    Oslo
    org_nr:
    924651946
    bedriftsnavn:
    EXPERT ANALYTICS AS
    virkemiddelkategori:
    Ekstraordinære tiltak
    underkategori:
    Koronatiltak
    innvilget_belop:
    1080000
    innvilget_dato:
    04.07.20
    beslutningsenhet:
    IN Oslo Viken
    naringshovedgruppe:
    K - Telekommunikasjon, dataprogrammering, konsulentvirksomhet, datainfrastruktur og andre tjenester tilknyttet informasjonsteknologi
    naring:
    62.200 Konsulentvirksomhet tilknyttet informasjonsteknologi og forvaltning og drift av IT-systemer
    type_finansiering:
    Tilskudd

EU-tildelinger (1)

1 results

  1. id:
    89
    rammeprogram:
    H2020
    prosjektnr:
    101007273
    prosjektkortnavn:
    DAIS
    prosjektnavn:
    Distributed Artificial Intelligent Systems
    organisasjonsnummer:
    924651946
    organisasjonsnavn:
    EXPERT ANALYTICS AS
    kontrakt_startdato:
    01.05.2021 00:00
    kontrakt_sluttdato:
    30.04.2024 00:00
    innvilget_belop:
    266175
    program:
    LEIT
    programomrade:
    Industrial Leadership

Forskningsrådet (2)

2 results

  1. id:
    64982
    prosjektnummer:
    322986
    prosjekttittel:
    Usikkerhetsanalyse av hydrologiske simuleringer med tanke på å optimalisere vannkraftproduksjon
    prosjektstart:
    2020
    prosjektslutt:
    2021
    prosjektansvarlig_navn:
    EXPERT ANALYTICS AS
    organisasjonsnummer:
    924651946
    sokt_belop:
    Hydrologi
    tildelt_belop:
    0.83
    virkemiddel:
    Frittstående prosjekter
    aktivitet:
    Andre frittstående prosjekter
  2. id:
    43948
    prosjektnummer:
    273077
    prosjekttittel:
    Optimal Patient Specific Electro Convulsive Therapy Simulator
    prosjektstart:
    2017
    prosjektslutt:
    2021
    prosjektansvarlig_navn:
    EXPERT ANALYTICS AS
    organisasjonsnummer:
    924651946
    sokt_belop:
    Matem. modellering og numeriske metoder
    tildelt_belop:
    3.41
    virkemiddel:
    Frittstående prosjekter
    aktivitet:
    Andre frittstående prosjekter

SkatteFUNN (3)

3 results

  1. id:
    72506
    innsendt_dato:
    2024-11-18
    prosjektnummer:
    2671
    bedriftsnavn:
    EXPERT ANALYTICS AS
    prosjekttittel:
    Cytofit - bridging data collection and clinical applications
    organisasjonsnummer:
    924651946
    fylke:
    Oslo
    kommunenavn:
    Oslo
    poststed:
    not reported by source
    soknad_godkjent:
    not reported by source
    soknad_avslatt:
    not reported by source
    vedtaksdato:
    na
    prosjekt_fra_ar:
    2024
    prosjekt_til_ar:
    2026
    sammendrag:
    Translational precision medicine is currently hindered by a fragmented workflow from blood sampling to clinical application, which involves multiple expert-operated software components. In particular, there is an inefficient and error-prone data workflow in cytometry, a technique routinely used to profile an individual’s immune system at the cellular level. By streamlining the workflow from data collection to clinical application, our proposed solution accelerates the development and optimisation of patient-centred therapies with higher success rates and less waste. In addition, since cytometry data is collected in a standardised universally-accepted file format, the potential reach and transferability of our product is well beyond the Norwegian market.
  2. id:
    62227
    innsendt_dato:
    2021-06-30
    prosjektnummer:
    329394
    bedriftsnavn:
    EXPERT ANALYTICS AS
    prosjekttittel:
    Distribuert Maskinlæring - Fase 2
    organisasjonsnummer:
    924651946
    fylke:
    Viken
    kommunenavn:
    Ås
    poststed:
    VINTERBRO
    soknad_godkjent:
    JA
    soknad_avslatt:
    NEI
    vedtaksdato:
    2021-08-17
    prosjekt_fra_ar:
    2021
    prosjekt_til_ar:
    2023
    sammendrag:
    Bakgrunnen for prosjektet er å redusere nedetid og havari i sentrale komponenter i f.eks. vannkraftanlegg, vindturbiner og drivlinjer på skip. Felles for eksemplene er at dette er kritisk infrastruktur som gjerne er i en avsidesliggende lokasjon med dårlig, eller ingen tilgang til nettverk for kommunikasjon av store datamengder. Sensorer for overvåking av komponentenes tilstand har liten kapasitet til lagring og prosessering av data og tunge modeller for å beregne prediktivt vedlikehold krever enten betydelig lokal regnekraft, eller overføring av store datamengder til sky, eller en sentral server. Distribuert maskinlæring er et konsept for å utnytte den samlede regnekraften til lokale sensorer, såkalte EDGE-enheter, til å trene og kjøre tunge maskinlæringsmodeller på store datamengder lokalt. Kun sentrale parametre for status og avvik kommuniseres til sentrale kontrollsystemer. Det foregår for tiden mye forskning på området og Expert Analytics deltar i et treårig europeisk initiativ med 50 partnere støttet av Horizon 2020 for å styrke europeisk industri i konkurranse med amerikansk og kinesisk dominans på området. Som en del av DAIS – Distributed Artificial Intelligent Systems skal Expert Analytics sammen med de to norske partnerne Jotne EPM og Step Solutions utforske spesielt metoder og modeller for ikke-invasive sensorer med høyfrekvente data, som lyd og vibrasjoner. Metodene, modellene og kunnskapen skal brukes til å utvikle nye produkter for prediktivt vedlikehold i industrien, samt bidra til økt kunnskapsdeling og internasjonalt samarbeid med resten av partnerne i DAIS.
  3. id:
    58469
    innsendt_dato:
    2020-06-25
    prosjektnummer:
    317216
    bedriftsnavn:
    EXPERT ANALYTICS AS
    prosjekttittel:
    Distribuert maskinlæring
    organisasjonsnummer:
    924651946
    fylke:
    Viken
    kommunenavn:
    Ås
    poststed:
    VINTERBRO
    soknad_godkjent:
    JA
    soknad_avslatt:
    NEI
    vedtaksdato:
    2020-07-01
    prosjekt_fra_ar:
    2020
    prosjekt_til_ar:
    2020
    sammendrag:
    Bakgrunnen for prosjektet er å redusere nedetid i vannkraftanlegg som skyldes svikt i sentrale komponenter. En gjennomsnittlig stator veier flere tonn og tar 2-3 år å produsere, så dersom tilstanden ikke kan overvåkes og utskiftning planlegges i god tid risikerer kraftprodusenten å måtte stenge anlegg over lengre tid. Erfarne operatører i kraftanleggene kan gjenkjenne endringer i støybildet fra en enkelt stator og gjennom dette få en indikasjon på at noe er galt. Men de kan ikke beregne resterende levetid, eller anbefale endringer i operasjonelle parametre som kan forlenge levetiden og således sikre drift inntil ny stator er på plass. I tillegg er det begrenset hvor mange operatører som er i stand til å gjenkjenne konkrete endringer i støybildet. Hovedmålet med prosjektet er å utvikle programvare som benytter maskinlæring for å avdekke avvik i lydprofiler fra roterende maskineri i industrien og signalisere økt risiko for feil eller maskinhavari direkte til operatør. Statorer i vannkraftanlegg er spesielt utsatt og vil bli brukt som pilotcase, men programvaren og maskinlæringsalgoritmene vil være overførbare til andre komponenter i vannkraftproduksjon og roterende maskineri i annen industri.

Subunits

Open positions

count:
0
stillinger:

No results.

Related lookups

How an AI agent should use this page

Ground rule: Navigate with HTML GET links to keep explanations and relationships. Use the page's JSON alternative only when concrete values must be extracted, compared or computed.

How to use the company page

  1. Use the organization number as the stable key.
  2. Distinguish between the company's own facts, roles, owners, holdings and grants.
  3. Follow person and company links to explore the graph; do not assume relations that are not explicitly registered.

Related services

Time: Ownership, roles and status can change. State the source and retrieval time with factual claims.