Teollinen IoT
Sovella esineiden internetin voimaa teollisuuteen. Meiltä saat markkinoiden parhaat IIoT teknologiat ja asiantuntijat liiketoimintasi kehittämiseen.
Hyvä tietorakenne perustana
Digitalisaation laajentuminen teollisuuteen on lisännyt tuotantotiedon määrää merkittävästi. Monet liiketoimintayksiköt, palveluntarjoajat ja kumppanit haluavat käyttää tietoja ohjaamaan toimintaa, joko paikallisesti tai pilvessä prosessien ja tuotannon optimoimiseksi.
Yksi suurimmista tämän päivän haasteista tiedon hyödyntämisessä on, että koneista ja laitteista saadut tiedot ovat epäselviä, epäjohdonmukaisia, sekä usein rakenteettomia. Tiettyyn laitteeseen tai järjestelmään liittyvät tiedot sisältävät usein spesifejä tunnisteita tai merkintätapoja, ja niistä puuttuvat metatieto, kuten sijainti, tyyppi tai sarjanumero. Muiden tehtaiden tai valmistajien koneiden tiedoilla voi olla täysin eri nimi, nimeämistapa tai signaalilähde. Tämä aiheuttaa merkittäviä haasteita analytiikan ja palvelujen skaalautumiselle. Digitaalistuvan liiketoiminnan kannalta tämä haaste tulee pystyä taklaamaan mahdollisimman tehokkaasti ja ylläpidettävästi.
DataOps tulee sanasta ‘Data Operations’, joka on tuore lähestymistapa nopeuttamaan analytikkaa ja tiedon hyödyntämistä laajemmin. Päämäärä on minimoida datan valmisteluun (‘data preparation’) käytettävä aika, jotta tutkijat, analyytikot ja sovelluskehittäjät voivat keskittyä lisäarvon ja kilpailuedun tuottamiseen datasta.
DataOps työkalujen avulla OT -tiedon omistajuus ja hallinta voidaan tuoda käytännössä OT-henkilöstölle – kokemus on osoittanut, että IT/pilvi/loppusovellusten kehittäjät eivät ole sujuvuuden ja hyödyntämisen kannalta optimaalinen ryhmä ottamaan OT -datasta omistajuus. Oikeiden työkalujen avulla OT-henkilöstö voi yhdistää, kontekstualisoida ja luoda rakenteita paikallisesti tehtaalla useista tietolähteistä ja järjestelmistä (OPC, MQTT, SQL jne.).
Skaalautuva kommunikaatio on tärkeää
IIoT -ratkaisuja tulee pystyä skaalata sadoille koneille, joissa on usein kymmeniä tuhansia datapisteitä sekä useita eri vakiomalleja (mm. moottori_X, pumppu_Y jne.). “Esineet” ja niiden tiedot ja palvelut tulee valmistella ja jäsennellä ennen niiden välittämistä eteenpäin. IIoT alustalla kohteiden käsittely objekteina, joilla on data ja palvelut, mahdollistaa skaalautuvuuden.
Selkeä visualisointi eri sidosryhmille
IIoT järjestelmän tulee pystyä tarjoamaan käyttöliittymiä eri tarkoituksiin ja eri sidosryhmille. IIoT alustat tarjoavatkin työkaluja käyttöliittymien toteutukseen vaihtelevin lähestymistavoin ja ominaisuuksin. Hyvässä työkalussa on mahdollistettu sisällön yhdistely ulkopuolisista lähteistä sekä sisällön määräytyminen käyttäjien/tietojen/palvelujen perusteella, minimoiden toteutusten rajoitteet.
Datan analysointi mukaan
IIoT sovelluksissa tieto on usein datavirtaa, jota halutaan analysoitavan datavirrasta ja historiadatasta. Datasta haetaan ihmiseltä piilossa olevia yhtäläisyyksiä ja poikkeavuuksia, jotka ovat kiinnostavia liiketoimintaekosysteemille. Oikealla IIoT -ratkaisulla voit käyttää molempia analyysivaihtoehtoa yhdellä työkalulla hyödyntääksesi online-, että offline-analyyseja. Kehittyneimmät alustat tarjoavat helposti lähestyttäviä low/no-code ympäristöjä koneoppivan analytiikan kehitykseen.