Mitä IoT ja IoT-alusta ovat?
Esineiden internet (IoT, Internet of Things) tarkoittaa verkkoa, joka koostuu fyysisistä laitteista, ajoneuvoista, koneista ja muista esineistä, joihin on asennettu antureita, ohjelmistoja ja verkkoyhteys. Näiden avulla laitteet voivat kerätä, välittää ja jakaa dataa keskenään.
IoT-alusta on ohjelmistoratkaisu, joka tarjoaa kaikki tarvittavat työkalut IoT-laitteiden ja -sovellusten hallintaan. Se mahdollistaa laitteiden yhdistämisen, hallinnan sekä niiden tuottaman datan keräämisen, analysoinnin ja hyödyntämisen. Näin organisaatiot voivat hyödyntää IoT-teknologian koko potentiaalin.
Millaisia IoT-ratkaisuja on olemassa?
IoT kattaa laajan kirjon erilaisia laitteita ja käyttökohteita. Näihin kuuluvat esimerkiksi älykotien laitteet, kuten termostaatit ja puettavat laitteet, sekä teollisuuden ratkaisut, kuten verkkoon liitetyt tuotantokoneet ja ennustavan kunnossapidon järjestelmät. IoT-teknologiaa hyödynnetään myös terveydenhuollon laitteissa, älykaupunkien infrastruktuurissa, maatalouden anturiverkoissa, vähittäiskaupan automaatiossa sekä yhdistetyissä ajoneuvoissa. Kaikilla näillä aloilla IoT parantaa tehokkuutta, automaatiota ja eri järjestelmien välistä tiedonkulkua.
Nykyään markkinoilla toimii suuri määrä yrityksiä, jotka tarjoavat IoT-alustoja. Tunnetuimpia niistä ovat esimerkiksi:
- AWS IoT: Tarjoaa kattavan valikoiman palveluita ja työkaluja IoT-laitteiden yhdistämiseen pilveen, niiden hallintaan sekä datan analysointiin.
- Microsoft Azure IoT: Tarjoaa laajan valikoiman IoT-ratkaisuja, kuten laitehallinnan, data-analytiikan sekä integraatiot muihin Azure-palveluihin.
- Google Cloud IoT: Tarjoaa tehokkaan infrastruktuurin IoT-laitteiden yhdistämiseen, hallintaan ja datan analysointiin yhdessä muiden Google Cloud -palveluiden kanssa.
- IBM Watson IoT: Keskittyy edistyneeseen analytiikkaan ja tekoälyyn tarjoten arvokkaita näkemyksiä IoT-datasta.
- Siemens MindSphere: Pilvipohjainen avoin IoT-käyttöjärjestelmä, joka yhdistää tuotteet, tuotantolaitokset, järjestelmät ja koneet, mahdollistaen IoT-datan tehokkaan hyödyntämisen.
Vaikka IoT:tä hyödynnetään monilla eri toimialoilla, tässä artikkelissa keskitymme erityisesti sen käyttöön valmistavassa teollisuudessa.
IoT:n hyödyt valmistavassa teollisuudessa
IoT tarjoaa valmistavalle teollisuudelle monia hyötyjä, kuten:
- Mahdollistaa laitteiden ja tuotantoprosessien reaaliaikaisen seurannan.
- Tarjoaa välittömiä hälytyksiä, jotka auttavat ehkäisemään vakavia ongelmia ja vähentämään käyttökatkoksia.
- Ennustaa kunnossapitotarpeita, mikä pienentää korjauskustannuksia.
- Automatisoi rutiinitehtäviä, parantaa tuottavuutta ja nopeuttaa tuotantoa.
- Auttaa tuotannon johtoa optimoimaan prosesseja ja parantamaan tehokkuutta reaaliaikaisen datan avulla.
- Vähentää energiakustannuksia seuraamalla energiankulutusta ja tehostamalla varastonhallintaa sekä vähentämällä materiaalihävikkiä.
- Parantaa tuotteiden laatua havaitsemalla virheet varhaisessa vaiheessa ja hyödyntämällä dataa jatkuvassa kehittämisessä.
- Lisää työturvallisuutta hälyttämällä työntekijöitä mahdollisista vaaratilanteista.
- Helpottaa säädösten ja viranomaisvaatimusten noudattamista kattavan dokumentoinnin avulla.
- Tuottaa kustannussäästöjä sekä parantaa tuottavuutta, turvallisuutta ja laatua..
IoT-ratkaisujen kehityssuunta
Esineiden internet (IoT) on kehittynyt merkittävästi ensimmäisistä käyttökohteistaan lähtien. Ensimmäinen internetiin yhdistetty laite oli 1980-luvun alussa Carnegie Mellon -yliopistossa käytössä ollut Coca-Cola-automaatti, joka raportoi juomavarastonsa tilanteen. Vuonna 1990 John Romkey rakensi internetin kautta ohjattavan leivänpaahtimen. Termin Internet of Things (IoT) puolestaan esitteli vuonna 1999 brittiläinen teknologia-asiantuntija Kevin Ashton.
Datan määrän kasvu tuo valmistavalle teollisuudelle uusia haasteita
Älypuhelimien yleistyminen ja langattomien teknologioiden nopea kehitys ovat vauhdittaneet IoT:n kasvua, ja siitä on tullut olennainen osa nykyaikaista teknologiaa myös valmistavassa teollisuudessa.IoT ei kuitenkaan ole ainoa kehittynyt teknologia. Myös tuotannon digitalisointiin liittyvät järjestelmät, kuten ERP-, MES- ja SCADA-ratkaisut, ovat kehittyneet merkittävästi vuosien varrella. Samalla käyttöön on otettu uusia teknologioita, kuten koneoppiminen (ML), tekoäly (AI) ja laajennetun todellisuuden (XR) ratkaisut.
Tämän seurauksena kunnossapidon asiantuntijat, tuotantoinsinöörit, tuotantopäälliköt ja yritysjohto joutuvat työskentelemään yhä useampien järjestelmien kanssa ja etsimään olennaista tietoa valtavan datakohinan keskeltä.
Tähän haasteeseen olemme kehittäneet monipuolisen ja skaalautuvan Genius Core 3D Digital Twin -alustan. Sen avulla voidaan hyödyntää tehokkaasti eri tuotannonohjaus- ja valvontajärjestelmien, mukaan lukien IoT-ratkaisujen, tuottamaa dataa.
Genius Core 3D Digital Twin on suunniteltu vähentämään datakohinaa
Genius Core 3D Digital Twin -alustan avulla käyttäjät voivat ladata oman tuotantolaitoksensa 2D- tai 3D-mallin ja visualisoida työympäristön sekä tuotannon keskeiset kohteet Point of Interest (POI) -merkintöjen avulla.
POI (Point of Interest) on digitaalisen kaksosen visuaalinen merkintä, jolla korostetaan ympäristön kannalta tärkeitä kohteita. Tällaisia voivat olla esimerkiksi:
- turvallisuuspisteet
- kierrätyspisteet
- tuotantolinjat
- yksittäiset koneet ja laitteet
Alustan avulla antureista ja muista tietojärjestelmistä tuleva data voidaan liittää suoraan kuhunkin POI-kohteeseen. Tämä luo uudenlaisen tavan hallita ja hyödyntää tuotantodataa, sillä kaikki olennainen tieto on helposti saatavilla yhdessä visuaalisessa käyttöliittymässä.
Käyttäjät voivat järjestellä POI-merkintöjä ja määrittää, miten data visualisoidaan alustalla, helposti yhdellä napsautuksella. He voivat myös rajata näkyviin vain omaan rooliinsa liittyvät tiedot valitsemalla haluamansa tietotyypit. Näitä voivat olla esimerkiksi käyttöaste (Utilization Rate), OEE tai HSEQ-tiedot, kuten sammuttimien sijainnit, jätteiden keräyspisteet ja hätäpoistumistiet.
Tämä visualisointitapa tekee tiedon esittämisestä huomattavasti tehokkaampaa. Sanonta ”yksi kuva kertoo enemmän kuin tuhat sanaa” pitää tässäkin paikkansa. Esimerkiksi tapahtuman sijainti voidaan nähdä suoraan ympäröivästä 3D-mallista tai värikoodatun tilatiedon avulla, jossa punainen väri korostaa arvoa tai tilannetta, joka vaatii käyttäjän huomiota.
Digitaalinen kaksonen tarjoaa yhden yhtenäisen visuaalisen datakerroksen
Tietomäärän ja tietolähteiden kasvaessa olennaisen tiedon korostaminen muuttuu entistä tärkeämmäksi. Monimutkaisissa tuotantoympäristöissä 3D-visualisointi on yhä useammin tehokkain tapa esittää hajautetuista järjestelmistä tuleva data selkeästi ja yhtenäisesti.
3D-digitaalinen kaksonemme näyttää tiedot roolipohjaisesti, jolloin jokainen työntekijä näkee reaaliaikaisesti vain omaan työhönsä liittyvät tapahtumat ja tiedot yhdessä yhtenäisessä digitaalisessa näkymässä.
Näin esimerkiksi kunnossapitoinsinööri näkee vain oman vastuualueensa koneisiin liittyvät tiedot, tapahtumat ja kunnossapitoilmoitukset.
OEE-arvojen tai tuotantokoneen aktiivisen osan lämpötilan tarkistaminen ei enää edellytä käyntiä valvomossa tai itse koneen luona. Kuten meillä sanotaan: ”Pidä tehdas taskussasi.”
Laskelmiemme mukaan valmistavan teollisuuden yritys, jolla on tuotantolaitoksia useissa maissa ja maanosissa, voi säästää pelkästään tarkastus- ja valvontamatkojen kustannuksissa noin 20 000 euroa vuodessa.
IoT-alustojen ja digitaalisten kaksosten yhdistelmä muuttaa valmistavaa teollisuutta perusteellisesti. Reaaliaikainen laitteiden ja prosessien seuranta, kunnossapitotarpeiden ennustaminen sekä rutiinitehtävien automatisointi parantavat tuottavuutta, tehokkuutta ja turvallisuutta. Samalla älylaitteiden sekä tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) kaltaisten teknologioiden nopea kehitys vauhdittaa tätä muutosta entisestään.
Kasvavan datamäärän myötä valmistajat kohtaavat kuitenkin uuden haasteen: kuinka hallita ja hyödyntää kaikkea tätä tietoa tehokkaasti.
Process Genius vastaa tähän haasteeseen Genius Core 3D Digital Twin -ratkaisullaan. Alustan avulla käyttäjät voivat visualisoida ja hallita tuotantodataa räätälöitävien 2D- ja 3D-mallien avulla, mikä helpottaa tuotannon hallintaa ja tukee parempaa päätöksentekoa.
Keskeiset ominaisuudet, kuten Point of Interest (POI) -merkinnät ja roolipohjainen datan visualisointi, varmistavat, että käyttäjät näkevät helposti juuri oman työnsä kannalta olennaisen tiedon. Tämä parantaa operatiivista tehokkuutta ja auttaa saavuttamaan merkittäviä kustannussäästöjä.
IoT:n ja digitaalisten kaksosten hyödyntäminen auttaa valmistajia säilyttämään kilpailukykynsä nopeasti muuttuvassa toimintaympäristössä sekä rakentamaan entistä älykkäämpiä, tehokkaampia ja kestävämpiä tuotantoprosesseja. Teknologian kehittyessä niiden merkitys valmistavan teollisuuden tulevaisuudessa kasvaa edelleen.
UKK
Mitä datakohina tarkoittaa teollisuusjärjestelmissä?
Datakohina tarkoittaa epäolennaista, epäjohdonmukaista tai virheellistä dataa, joka voi vääristää analyysiä ja vaikeuttaa merkityksellisten tietojen hyödyntämistä teollisuusjärjestelmistä.
Mistä datakohina syntyy IoT-ympäristöissä?
Datakohinaa voivat aiheuttaa esimerkiksi vialliset anturit, epäjohdonmukainen datankeruu, tiedonsiirtovirheet sekä standardoinnin puute eri järjestelmien ja laitteiden välillä.
Miksi datakohina on ongelma valmistavassa teollisuudessa?
Datakohina heikentää datan laatua, voi johtaa virheellisiin johtopäätöksiin ja vaikeuttaa todellisten ongelmien tunnistamista. Tämän seurauksena päätöksenteko vaikeutuu ja toiminnan tehokkuus heikkenee.
Miten digitaaliset kaksoset auttavat hallitsemaan datakohinaa?
Digitaaliset kaksoset tarjoavat kontekstin yhdistämällä reaaliaikaisen datan laitteiden ja prosessien rakenteelliseen malliin. Tämä auttaa suodattamaan epäolennaisen datan, parantaa tiedon tulkintaa ja tukee tarkempaa päätöksentekoa.
