Aika on valmis teollisuuden IoT:lle: Kuinka kerätä ja tulkita relevanttia dataa?

Esineiden internet eli IoT sekä teollisuuden 4.0 eivät ole vain hypetettyjä termejä, vaikka niistä on puhuttu vähän jo kyllästymiseen saakka. Varmaa kuitenkin on, että teollisuustoimijoilta odotetaan enemmän datan hyödyntämistä jo kilpailuedun nimissä.

Teollisuuden digitalisaatio on tuonut mukanaan valtavat mahdollisuudet datan keruuseen, ja IoT-ratkaisut mahdollistavat tiedon keräämisen lähes mistä vain tuotantoprosessin vaiheesta. Tämä data on enemmän kuin vain numeroita, sillä se toimii polttoaineena päätöksenteolle, kunnossapidolle ja optimoinnille. 

Mutta miten voimme varmistaa, että tieto on hyödyllistä niin yrityksesi johdolle ja läpi organisaation oikeille henkilöille? Entä kuinka IoT:n avulla voi saavuttaa kilpailuetua? Lue lisää tästä artikkelista.

Teollisuusyritysten haaste ei ole niinkään tiedon saaminen, mutta sen hyödyntäminen organisaation eri osastoissa ketterästi.

Kehittyneen tekoälyn aikakaudella IoT-ratkaisuilta voi odottaa pelkän lukujen seurannan sijaan laajempaa mahdollisuutta ohjata, optimoida ja hallita laitteita. Tämä tarkoittaa myös sitä, että organisaatiossasi tulisi olla hyvä keskusteluyhteys eri osastojen välillä. 

Kun organisaatiosi suunnittelee IoT-hankintoja tai päivityksiä, on hyvä pohtia mahdollisimman varhaisessa vaiheessa: 

• Millaista tietoa haluatte kerätä, ja kenen tarpeeseen?
• Kulkeeko tieto riittävän hyvin sekä IT-osaston että operatiivista työtä tekevän OT:n välillä?
• Millainen tietoturvavalmius organisaatiossanne on?

Lähtökohtien määrittelyyn saatte apua myös meiltä, sillä asiantuntijamme tukevat IoT-ratkaisujen käyttöönottoja suunnitteluvaiheesta lähtien.

Yleinen IoT-ratkaisu on etäluettava mittari, jolla voi seurata esimerkiksi energiankulutusta, kun taas laajimmat toteutukset ovat monimutkaisia hallintajärjestelmiä.

Säästöt ja optimointi

• Energiansäästö IoT:n avulla alkaa olla enemmän sääntö kuin poikkeus. Tässä avainasemassa ovat etäseuranta ja reaaliaikainen mittaus energiankulutuksesta.
• Prosessiteollisuudessa tuotantoa voi optimoida lisääntyneen tiedon pohjalta ja säästää kustannuksia, kun laitos toimii tehokkaammin.
• Koneoppimisen ja tekoälyn kehitys avaa uusia mahdollisuuksia tuotekehitykseen ja optimointiin.

Kunnossapito

• Ennakoiva kunnossapito: koneet voivat varoittaa komponenttien ikääntymisestä jo etukäteen  ja tällä voidaan välttyä kalliimmilta toimenpiteiltä.
• Kunnossapidon työ helpottuu: koneita voi valvoa ja käyttää etänä, ja mahdollinen vian syy voidaan selvittää heti - ja välttyä turhilta käynneiltä. 
• Reaaliaikainen tieto esimerkiksi kulutuspoikkeamista nopeuttaa huollon työtä.

Täysin uudet mahdollisuudet liiketoimintaan

• Koneiden käyttöönotto on mahdollista etäyhteyksillä, mikä on arvokasta etenkin kansainvälisessä toiminnassa.
• Koneen myyminen palveluna (Machine-as-service) yleistyy ja kehittää kilpailuetua. 
• Konevalmistaja saa arvokasta tietoa laitteen käytöstä esimerkiksi jatkokehitystä ja päivityksiä varten. Myös väärinkäyttötilanteista saadaan dataa, mikä helpottaa vastuiden selvittämistä esimerkiksi takuuasioissa.
• Loppuasiakas hyötyy, kun hänelle voidaan tarjota näkymä omaan koneeseen tai laitteeseen.

Lue myös:

Esineiden internetin tuomat mahdollisuudet ja haasteet ovat kietoutuneet yhteen: Dataa kerätään valtavasti, mutta miten tietomäärästä saadaan ulos hyödyllistä tietoa?

Helpota datan hyödyntämistä näillä keinoilla:

• Datan visualisointi. Tämä mahdollistaa datan siirron mille tahansa laitteelle älykellosta tietokoneeseen ja selainpohjaisesti web-servicen tai nettisivun kautta.
• Oikeiden datanäkymien rakentaminen kohderyhmälle johdosta huoltohenkilöstöön. Esimerkiksi kenttätason työntekijälle ei ole tarpeen näyttää samaa tietoa kuin johtoportaalle.
• Koneoppimisen mahdollisuudet. Tämä edellyttää, että ensin tunnistamme koneen normaalin toiminnan, ja tämän jälkeen koneen ollessa toiminnassa seurataan poikkeamia jonka perusteella voidaan tehdä päätöksiä huoltotöistä. Tässä puolestaan kokemus koneen toiminnasta ja organisaation sisäinen keskustelu on tärkeää: Mitä tietoja halutaan poimia?
• Datan yhdistäminen eri lähteistä. Jos esimerkiksi yhden tehdashallin sisällä on laitteita peräti 20 eri valmistajalta, jolla jokaisella valmistajalla on omat protokollansa, näiltä laitteilta tulee kerätä tietoa joustavasti ilman suurta työmäärää. Monesti tämä tapahtuu yhdistämällä tieto yhdeksi, ja sen voi jopa asettaa yritysstandardiksi tulevaisuuden hankintoja silmällä pitäen.
  
  Meiltä saat ratkaisuja, joiden avulla eri laitteiden tiedot voidaan koota ja siirtää gateway-laitteiden avulla. Tämä toimii myös talon ulkopuolella, kun otetaan huomioon etäyhteydet ja tietoturva.

• Koneen käyttöolosuhteiden ja toiminnan analysointi tiedon pohjalta.  Koneen toiminnasta ja käyttöolosuhteista saatavaa tietoa voidaan hyödyntää koneen tuotekehityksessä. Näin ollen koneenrakentajana voitte valmistaa luotettavammin ja tehokkaammin toimivia koneita, kun teillä on enemmän dataa siitä, miten koneita käytetään.

Kun puhumme IoT:n mahdollisuuksista, yksi tärkeimmistä trendeistä on koneenrakennusmarkkinoita mullistava Machine-as-a service (Maas) -malli. Arviolta vuoteen 2030 mennessä suurin osa koneista hankitaan tilauspohjaisesti, mikä syrjäyttää perinteisen toimitusmyynnin.  

Machine-as-a-service-mallissa ostaja saa tiettyyn kuukausihintaan koneen kunnossapidon, huollot ja valvonnan. Etuna on pienemmät riskit, vähäisemmät pääomakustannukset ja parempi varmuus koneen toiminnasta. Malli on peräisin kuluttajamyynnistä, jossa suoratoistot syrjäyttävät perinteistä tuotemyyntiä.

Jotta koneenrakentajat voivat menestyä myynnin muutoksessa, IoT-ratkaisut ovat keskiössä. Etähallinta, päivitettävyys, ja joustava toiminta ovat asioita, joita jatkossa koneenrakentajilta odotetaan lähtökohtaisesti.

Keskeistä on myös ymmärrys asiakkaiden tarpeista ja esimerkiksi siitä, miten dataa voidaan hyödyntää organisaation tarpeisiin. Teollisuus 4.0 ei siis ole vain muutosta laitemyynnissä, vaan parempaa asiakaspalvelua.

IoT:n hyödyntäminen teollisuudessa alkaa olla arkipäivää, mutta haasteena on organisaation eri tasoille sopivan tiedon tuottaminen.

• Valtavan tietomäärän hyödyntäminen vaatii kehittyneitä analyysipalveluita ja datan visualisointia. 
• Tekoäly parantaa analytiikkaa, ennakoivaa huoltoa, itseohjautuvuutta ja räätälöityjä kokemuksia, mutta siihen liittyy myös tietoturva- ja eettisiä haasteita.
• Prosessiteollisuuden IoT-ratkaisujen potentiaali löytyy prosessien optimoinneista, tehokkuusparannuksista ja energiansäästöstä.
• Älykäs machine-as-service-palvelumalli muuttaa koneenrakennuksen tulevaisuutta.

IoT-ratkaisut teollisuusyrityksellesi räätälöitynä

Haluatko hyödyntää dataa turvallisesti ja tehokkaasti? 

Tarjoamme täyden valikoiman välineitä ja ohjelmistoja teollisen internetin käyttöönottamiseen ja hyödyntämiseen. Palvelussamme yhdistyy syvällinen osaaminen koneista ja koneenrakentamisesta sekä IT-asiantuntijuus.

• IoT-konsultointi. Olemme kumppani kaiken kokoisille teollisuusyrityksille, jotka haluavat hyödyntää IoT:n mahdollisuuksia liiketoiminnassaan.
• Tietoturvalliset etäyhteysratkaisut MB Connect Line -ratkaisuilla. Tutustu: Secure Remote Access MB connect line.
• Tiedon kerääminen ja yhdistäminen gateway-laitteilla ja datan siirtäminen esimerkiksi pilvipalveluun hyödynnettäväksi. Tutustu: Redlion -ratkaisut ja ohjelmistoratkaisut.
• Tiedon visualisointi, analysointi ja tuominen mille tahansa alustalle Iconics-ratkaisuilla. Tutustu: Iconics.com ja tiedon visualisointi.

Lue seuraavaksi: