27.02.2015

Teollinen internet ei asu valvomossa

Olen monesti kuullut teollisuusyrityksen johtajan ylpeänä kertovan, että heidän yrityksensä on ollut teollisessa internetissä jo vuosikausia. Kertomuksen taustalla yleensä on, että yrityksen myymät raskaat laitteet taikka operatiivisessa toiminnassaan käyttämät koneet on kytketty SCADA-järjestelmän tai muun teollisen kontrollijärjestelmän avulla valvomoon. Vääräleuka sanoisi kuitenkin, että valvomo tekee yrityksestä teollisen internetin hyödyntäjän yhtä paljon kuin ilmoitus huuto.netissä tekee torikauppiaasta verkkokauppiaan.

Jotta teollisen internetin koko arvoketju hahmottuisi paremmin, matka teolliseen internettiin onkin hyvä jakaa ainakin kolmeen vaiheeseen:

  1. Liittynnät (eng. connectivity). Tunnusomaista sensorien asentaminen ja tietoliikenneyhteyksien rakentaminen.
  2. Etävalvonta. Tunnusomaista keskitetty monitorointi ja analytiikka yrityksen omaan käyttöön.
  3. Teollinen internet. Tunnusomaista datapohjainen liiketoimintamalli, joka kääntää datan ja analytiikan ansainnaksi.

 

1. Liitynnät

Ensimmäisessä vaiheessa laitteita liitetään verkkoon. Tässä vaiheessa asennellaan sensoreita sekä mietitään tiedonsiirtoon liittyviä asioita. Tärkeitä teemoja ovat sopivien sensorimallien ja niiden etähallinnan lisäksi tietoturva ja tiedonsiirtoteknologiat. Teolliseen internetiin tähtäävät yritykset, jotka eivät liiketoiminnassaan aiemmin ole tarvinneet valvomoja ja etämonitorointia aloittavat yleensä täältä.

 

2. Etävalvonta

Toisessa vaiheessa mukaan astuu myös analytiikka. Tällöin sensoreiden keräämää dataa pyritään jalostamaan esimerkiksi etävalvomon analyyttisiksi näkymiksi. SCADA -järjestelmän sijaan tai päälle saatetaan asentaa varsinainen IoT-alusta, joka mahdollistaa tiedon suuren mittakaavan keräämisen, tallennuksen, analysoinnin, visualisoinnin sekä sovelluskehityksen. Esimerkkejä tästä vaiheesta ovat vaikkapa valvomon käyttöön tehty 3D-kuvantaminen, yksittäisen sensorin tasolle porautuvat analyyttiset näkymät ja keskeisten indikaattoreiden visualisointi.

Lisäksi saatetaan rakentaa sovelluksia, jotka jäävät yrityksensä itsensä käyttöön ja pitävät kaiken datan vahvasti palomuurien sisäpuolella. Esimerkkinä tästä vaikkapa fleet management –sovellus, jolla voidaan seurata kaluston liikkeitä ympäri maata ja näyttää keskeisiä mittareita kuten ajonopeus, ajoturvallisuus ja huoltotarpeet.

 

3. Teollinen internet

Kolmannessa vaiheessa eli varsinaisessa teollisessa internetissä kaiken ytimenä on datapohjainen liiketoimintamalli. Ilman käsitystä miten tuhansien sensorien keräämä data käännetään rahaksi, teollinen internet jää tyhjäksi harjoitukseksi. Varsinaisessa teollisessa internetissä keskiössä on siis asiakkaat eikä yrityksen omat operatiiviset toiminnot. Esimerkkejä teollisen internetin liiketoimintamalleista ovat mm. ennustava huolto (vrt. ThyssenKrupp), pay-per-use maksumallit, asiakkaan laitteista kerätyn datan jatkojalostaminen (vrt. GE ja AirAsia) tai pilvipohjainen ohjausjärjestelmä (vrt. Philipsin Hue valaistusjärjestelmä).

Teknisellä puolella pääroolissa on asiakkaiden käyttöliittymät ja pohdinta miten data esitetään intuitiivisessa ja käyttäjäystävällisessä muodossa, josta asiakas on valmis maksamaan. Esityskerros voi olla dedikoitu päätelaite, mobiililaite, älykello, virtuaalilasit, jne.

Monet teollisen internetin liiketoimintamallit edellyttävät ennustavaa analytiikkaa (eng. predictive analytics), jossa koneoppimisen kautta kehitetyt älykkäät algoritmit nuuskivat jatkuvaa sensoridatan virtaa ja etsivät sieltä poikkeamia tai tuttuja malleja. Usein sensorien keräämää tietoa myös yhdistellään monen muun tietolähteen tietoon esimerkiksi ERP-dataan, CRM-tietoihin ja huollon järjestelmiin. Tällöin kyseeseen tulee reaaliaikainen analytiikka, jos tietojen yhdistelyssä tarvitaan tehokasta laskentaa analytiikkaa tai ennusteita varten. Lisäksi tuhansien sensorien keräämän datan määrä voi helposti kasvaa useisiin teratavuihin kuukaudessa, jolloin tarvitaan sekä big data pohjaista tietoarkkitehtuuria (esim. Hadoop, Apache Kafka, Cassandra) että älykkäitä sensoreita ja mahdollisesti myös fog computingia.

 

Suomessa on kansallisella tasolla päällä valtava innostus teollisesta internetistä mikä sinänsä on loistava asia! Puhtia tälle antaa kuitenkin uskomus, että Suomi on teollisen internetin kärkimaa, koska täällä on jo niin monessa teollisuusyrityksessä valvomot. Tämä uskomus on jo syytä romuttaa, koska monellakaan suomalaisella yrityksellä ei vielä oikeasti ole valvomotoiminnan jatkeeksi myös vahvaa analytiikka- ja big data osaamista sekä mietittynä liiketoimintamalli, jolla kerätty data käännetään rahaksi. Jotta Suomesta tosiaan saadaan teollisen internetin edelläkävijä, myös analytiikkaosaamiseen ja uusiin datapohjaisiin liiketoimintamalleihin on panostettava isosti. Onneksi ensimmäisiä merkkejä tästä on jo nähtävissä!

Jaa
Contact Person

Bloggaaja

Jani Puroranta

 Bilot-Alumni