Mikä on esineiden internet?
Esineiden internet eli IoT (Internet of Things) tarkoittaa fyysisten laitteiden, koneiden ja muiden kohteiden yhdistämistä verkkoon siten, että ne voivat kerätä, välittää ja hyödyntää dataa. IoT avulla fyysisestä ympäristöstä voidaan saada jatkuvasti tietoa, jota voidaan käyttää esimerkiksi toiminnan seurantaan, analysointiin ja automatisointiin.
Esineiden internetiä hyödynnetään monilla eri aloilla kuluttajalaitteista logistiikkaan, kiinteistöihin ja teollisuuteen. Teollisessa ympäristössä IoT mahdollistaa esimerkiksi koneiden tilan, tuotantoprosessien, energiankulutuksen ja ympäristöolosuhteiden seurannan.
IoT arvo ei kuitenkaan synny pelkästään siitä, että laitteet ovat yhteydessä verkkoon. Olennaista on, miten niiden tuottamaa dataa jalostetaan ja hyödynnetään toiminnan kehittämisessä. IoT-data voi toimia myös yhtenä tietolähteenä digitaaliselle kaksoselle, jossa fyysisestä ympäristöstä saatava tieto yhdistetään digitaaliseen näkymään.
Esineiden internet määritelmä
Yksinkertaistettuna esineiden internet tarkoittaa verkostoa, jossa fyysiset laitteet keräävät tietoa ympäristöstään ja välittävät sitä muiden laitteiden tai tietojärjestelmien hyödynnettäväksi.
IoT-järjestelmä muodostuu tyypillisesti fyysisestä laitteesta, tiedon keräämiseen käytettävistä sensoreista, tiedonsiirtoyhteydestä sekä järjestelmästä tai sovelluksesta, jossa kerättyä dataa käsitellään ja hyödynnetään.
Sensori voi mitata esimerkiksi lämpötilaa, painetta, kosteutta, tärinää, energiankulutusta, sijaintia tai laitteen toimintatilaa. Mittaustieto välitetään järjestelmään, jossa sitä voidaan visualisoida, analysoida tai käyttää automaattisten toimintojen käynnistämiseen.
IoT mahdollistaa näin tiedonkulun reaalimaailman ja digitaalisten järjestelmien välillä. Teollisuudessa tämä yhteys luo perustan koneiden ja prosessien reaaliaikaiselle seurannalle, etävalvonnalle ja dataan perustuvalle toiminnan kehittämiselle.
Esineiden internet esimerkkejä
Esineiden internetin sovellukset vaihtelevat yksinkertaisista mittausratkaisuista laajoihin järjestelmiin, joissa tuhannet laitteet tuottavat jatkuvasti dataa.
Teollisuudessa IoTä voidaan hyödyntää esimerkiksi:
- tuotantokoneen lämpötilan, tärinän tai käyttöasteen seuraamiseen
- laitteiden huoltotarpeen tunnistamiseen
- energiankulutuksen mittaamiseen
- tuotantoprosessin olosuhteiden seuraamiseen
- tuotteiden, materiaalien tai kaluston sijainnin seurantaan
- poikkeamien ja vikailmoitusten välittämiseen
- tuotannon etävalvontaan sekä seurantaan ja raportointiin.
Esimerkiksi koneeseen asennettu sensori voi kerätä jatkuvasti tietoa laitteen tärinästä. Jos mittausarvot alkavat poiketa normaalista, dataa voidaan hyödyntää mahdollisen huoltotarpeen tunnistamiseen ennen kuin ongelma johtaa varsinaiseen vikaantumiseen. Tällainen jatkuva kunnon seuranta muodostaa yhden perustan ennustavalle kunnossapidolle.
IoT käyttötarkoitus riippuu siis siitä, mitä halutaan seurata ja mitä kerätyllä tiedolla halutaan tehdä. Seuraavaksi tarkastelemme tarkemmin teollista esineiden internetiä ja sitä, miten IoTä hyödynnetään tuotantoympäristöissä.
Teollinen esineiden internet
Teollinen esineiden internet eli teollinen IoT (IIoT, Industrial Internet of Things) tarkoittaa IoT-teknologioiden hyödyntämistä teollisuuden koneissa, laitteissa ja tuotantoprosesseissa. Sen avulla fyysisestä tuotantoympäristöstä voidaan kerätä jatkuvasti dataa ja välittää sitä järjestelmiin, joissa tietoa hyödynnetään esimerkiksi tuotannon seurannassa, kunnossapidossa ja toiminnan kehittämisessä.
Kuluttajille suunnatussa esineiden internetissä verkkoon voidaan yhdistää esimerkiksi kodinkoneita, älylaitteita ja muita päivittäisessä elämässä käytettäviä tuotteita. Teollisessa IoT käyttökohteet ovat erilaisia: seurattavana voi olla esimerkiksi tuotantokone, tuotantolinja, prosessilaite tai kokonainen tehdas.
Teollisuusympäristössä myös IoT-ratkaisuille asetettavat vaatimukset ovat usein korkeita. Tuotanto voi olla käynnissä ympäri vuorokauden, laitteiden käyttöikä voi olla pitkä ja samaan ympäristöön voi kuulua useita eri-ikäisiä automaatio- ja tietojärjestelmiä. Siksi tiedon luotettava saatavuus ja eri järjestelmien välinen tiedonkulku ovat keskeisiä teollisen IoT hyödyntämisessä.
Teollisen esineiden internetin avulla voidaan esimerkiksi seurata koneiden toimintaa, havaita poikkeamia, tunnistaa huoltotarpeita ja muodostaa ajantasainen kuva tuotannon tilanteesta. Kerättyä tietoa voidaan käyttää myös valmistusprosessin valvontaan ja ohjaukseen sekä tuotannon suorituskyvyn kehittämiseen.
Teollinen IoT on samalla keskeinen osa Industry 4.0 -kehitystä, jossa koneet, automaatio, data ja digitaaliset järjestelmät yhdistyvät entistä tiiviimmin osaksi älykästä tuotantoa.
IoT hyödyntäminen ei kuitenkaan tarkoita, että teollisuusyrityksen pitäisi korvata kaikki nykyiset järjestelmänsä. Usein tavoitteena on saada olemassa olevien koneiden, automaatiojärjestelmien ja muiden tietolähteiden tuottama data paremmin käyttöön. Tässä data-integraatiot ovat tärkeässä roolissa, sillä niiden avulla eri lähteistä saatavaa tietoa voidaan yhdistää ja hyödyntää yhtenä kokonaisuutena.
Teollisen IoT arvo syntyy lopulta siitä, mitä kerätyllä tiedolla tehdään. Pelkkä datan kerääminen ei vielä kehitä tuotantoa, vaan tieto täytyy saada oikeiden käyttäjien saataville sellaisessa muodossa, että se tukee seurantaa, analysointia ja päätöksentekoa.
Esineiden internet käytännössä
Esineiden internet muuttuu käytännön hyödyksi silloin, kun fyysisestä ympäristöstä kerättävä data yhdistetään selkeään käyttötarkoitukseen. Teollisuudessa tavoitteena voi olla esimerkiksi koneen kunnon seuranta, tuotannon valvonta, energiankulutuksen mittaaminen tai poikkeamien tunnistaminen.
Tyypillisessä IoT-ratkaisussa sensorit keräävät tietoa fyysisestä ympäristöstä, tieto siirretään verkon kautta järjestelmään ja IoT-sovellus tuo sen käyttäjän hyödynnettäväksi. Kerättyä dataa voidaan visualisoida ja analysoida, minkä lisäksi sitä voidaan käyttää hälytysten tai muiden automaattisten toimintojen käynnistämiseen.
IoT-ratkaisun ei siis tarvitse olla valtava kokonaisuus. Käyttöönotto voidaan aloittaa rajatusta tarpeesta, kuten yhden kriittisen laitteen seurannasta, ja laajentaa myöhemmin useampiin koneisiin, tuotantolinjoihin tai koko tuotantoympäristöön.
IoT-sovellus
IoT-sovellus on käytännön käyttötapa, jossa verkkoon yhdistetyistä laitteista kerättävää dataa hyödynnetään tietyn ongelman ratkaisemiseen tai toiminnan kehittämiseen.
Teollisuudessa IoT-sovellus voi esimerkiksi seurata tuotantokoneen toimintaa ja ilmoittaa käyttäjälle, jos mittausarvo ylittää määritellyn rajan. Toisessa käyttökohteessa samaa IoT-tekniikkaa voidaan käyttää energiankulutuksen seuraamiseen, tuotantomäärien raportointiin tai laitteiden käyttöasteen tarkasteluun.
IoT-sovellusten avulla voidaan myös automatisoida tiedonkulkua. Esimerkiksi poikkeava mittausarvo voi synnyttää vikailmoituksen tai muun hälytyksen, jolloin käyttäjän ei tarvitse seurata jokaista mittausarvoa jatkuvasti itse.
Tuotantoympäristössä IoT-sovellukset voivat siten tukea teollisuuden valvontaa tuomalla koneiden, laitteiden ja prosessien tilatietoa käyttäjien saataville.
IoT käytännön hyöty riippuu kuitenkin siitä, miten hyvin sovellus vastaa todelliseen tarpeeseen. Kaiken mahdollisen datan keräämisen sijaan kannattaa määritellä ensin, mitä halutaan seurata, miksi tieto on tärkeää ja mitä käyttäjän pitäisi pystyä tekemään sen perusteella.
Sensorit yhdistävät fyysisen ympäristön dataan
Sensorit ovat keskeinen osa esineiden internetiä, koska niiden avulla fyysisen ympäristön tapahtumia voidaan muuttaa digitaaliseksi dataksi. Sensori voi mitata esimerkiksi lämpötilaa, painetta, kosteutta, tärinää, liikettä, sijaintia tai energiankulutusta.
Teollisuusympäristössä sensorin tuottama yksittäinen mittausarvo ei kuitenkaan yleensä ole tärkein asia. Arvo saa merkityksen vasta, kun tiedetään, mitä konetta tai prosessia se koskee, mikä on normaali vaihteluväli ja miten mittaustieto muuttuu ajan kuluessa.
Esimerkiksi tuotantokoneen tärinää voidaan seurata sensorin avulla jatkuvasti. Jos tärinän käyttäytyminen muuttuu, havainto voi kertoa laitteen kunnon muutoksesta ja mahdollisesta huoltotarpeesta. Kun mittausdataa seurataan pidemmällä aikavälillä, sitä voidaan hyödyntää myös poikkeamien tunnistamisessa.
Sensoridata voi olla myös yksi digitaalisen kaksosen tietolähteistä. Kun fyysisestä ympäristöstä saatava mittaustieto yhdistetään laitteen tai tuotantoympäristön digitaaliseen esitykseen, käyttäjä pystyy tarkastelemaan dataa sen oikeassa asiayhteydessä. Tätä yhteyttä käsittelemme tarkemmin myöhemmin tämän artikkelin osiossa IoT ja digitaalinen kaksonen.
IoT-ratkaisun kokonaisuus muodostuu siis sensorien lisäksi tiedonsiirrosta, järjestelmistä ja sovelluksista, joiden avulla kerätty data muutetaan käyttäjälle hyödylliseksi tiedoksi. Seuraavaksi tarkastelemme tarkemmin IoT-tekniikkaa teollisuudessa sekä sitä, miten automaatiotekniikka, tiedonjalostus ja valmistusprosessin valvonta liittyvät tähän kokonaisuuteen.
IoT-tekniikka teollisuudessa
oT-tekniikka muodostaa yhteyden fyysisen tuotantoympäristön ja digitaalisten järjestelmien välille. Koneista, sensoreista ja automaatiojärjestelmistä kerättävä data voidaan siirtää muiden järjestelmien hyödynnettäväksi, jolloin tuotannon tilanteesta saadaan aiempaa ajantasaisempi ja kattavampi kuva.
Teollisuusympäristössä IoT ei kuitenkaan yleensä toimi itsenäisenä järjestelmänä. Sen rinnalla käytetään esimerkiksi automaatio-, tuotannonohjaus-, kunnossapito- ja toiminnanohjausjärjestelmiä. IoT tehtävänä on osaltaan mahdollistaa tiedon liikkuminen näiden järjestelmien ja fyysisen tuotantoympäristön välillä.
Keskeinen haaste ei siksi ole ainoastaan datan kerääminen, vaan eri lähteistä saatavan tiedon yhdistäminen ja muuttaminen käyttäjälle hyödylliseen muotoon.
Automaatiotekniikka ja IoT
Automaatiotekniikka on jo pitkään mahdollistanut teollisuuden koneiden ja prosessien mittaamisen, valvonnan ja ohjauksen. IoT täydentää tätä kokonaisuutta mahdollistamalla automaatiojärjestelmien ja muiden tietolähteiden tuottaman datan hyödyntämisen laajemmin eri sovelluksissa ja käyttäjäryhmillä.
Automaation tuottamaa tietoa voidaan esimerkiksi yhdistää kunnossapidon, tuotannonsuunnittelun tai liiketoiminnan tietoihin. Näin samaa tuotantodataa voidaan tarkastella eri näkökulmista sen sijaan, että tieto jäisi vain yksittäiseen automaatiojärjestelmään.
Teollisuusympäristössä järjestelmien välisessä tiedonsiirrossa voidaan hyödyntää erilaisia teknologioita ja standardeja. Yksi niistä on OPC UA, jota käytetään koneiden, automaatiojärjestelmien ja muiden teollisten järjestelmien väliseen tiedonsiirtoon.
IoT ja automaatiotekniikan yhdistäminen mahdollistaa siten tuotantodatan hyödyntämisen myös automaation alkuperäisen käyttötarkoituksen ulkopuolella.
Tiedonjalostus
IoT-järjestelmät voivat tuottaa suuria määriä dataa, mutta datan määrä ei itsessään luo liiketoiminta-arvoa. Olennaista on tiedonjalostus: miten yksittäisistä mittausarvoista muodostetaan käyttäjälle merkityksellistä ja ymmärrettävää tietoa.
Tiedonjalostus voi tarkoittaa esimerkiksi datan yhdistämistä, suodattamista, vertailua historiatietoon tai esittämistä visuaalisessa muodossa. Käyttäjän ei tällöin tarvitse tarkastella tuhansia yksittäisiä mittausarvoja, vaan hän voi keskittyä oman työnsä kannalta olennaisiin havaintoihin, muutoksiin ja poikkeamiin.
Tässä data-integraatiot ovat keskeisessä roolissa. Niiden avulla eri koneista, järjestelmistä ja tietolähteistä saatavaa dataa voidaan yhdistää samaan kokonaisuuteen jatkokäsittelyä ja hyödyntämistä varten.
Valmistusprosessin valvonta ja ohjaus
Yksi teollisen IoT keskeisistä sovellusalueista on valmistusprosessin valvonta ja ohjaus. Kun koneiden ja tuotantovaiheiden tietoa kerätään jatkuvasti, tuotannon tilannetta voidaan seurata reaaliaikaisesti ja poikkeamiin reagoida nopeammin.
IoT-data voi auttaa seuraamaan esimerkiksi koneiden käyttötilaa, tuotantomääriä, prosessiolosuhteita ja tuotannon etenemistä. Kun nämä tiedot yhdistetään muihin tuotannon järjestelmiin, käyttäjä saa laajemman kuvan siitä, mitä valmistusprosessissa tapahtuu.
Teollisuusyrityksissä tuotannon suunnitteluun, toteutukseen ja seurantaan käytetään erilaisia järjestelmiä. ERP-, MES- ja MRP-järjestelmillä on omat tehtävänsä tuotannon ja liiketoiminnan ohjauksessa, ja IoT tuottama reaaliaikainen data voi täydentää niiden tarjoamaa tietoa.
IoT avulla valmistusprosessin valvonta voi siten perustua entistä ajantasaisempaan tietoon. Samalla tuotannosta kerättävää dataa voidaan hyödyntää jälkiseurannassa, raportoinnissa ja toiminnan kehittämisessä – ei ainoastaan sen hetkisen tilanteen tarkastelussa.
IoT hyödyt yrityksille
IoT hyödyt yrityksille syntyvät ennen kaikkea siitä, että koneiden, laitteiden ja prosessien toiminnasta saadaan aiempaa ajantasaisempaa tietoa. Kun fyysisestä ympäristöstä kerättävä data tuodaan käyttäjien saataville, toimintaa voidaan seurata, poikkeamiin reagoida ja päätöksiä tehdä todelliseen käyttödataan perustuen.
Teollisuudessa esineiden internetin hyödyntäminen voi auttaa esimerkiksi vähentämään suunnittelemattomia käyttökatkoksia, tehostamaan kunnossapitoa, parantamaan tuotannon seurantaa ja tunnistamaan prosessien kehityskohteita. Samalla automaattinen tiedonkeruu vähentää tarvetta manuaaliselle seurannalle ja tarjoaa tarkempaa tietoa toiminnan kehittämisen tueksi.
IoT liiketoiminnallinen arvo ei kuitenkaan synny mahdollisimman suuresta datamäärästä. Hyöty syntyy silloin, kun kerätystä tiedosta voidaan tunnistaa käyttäjälle olennaiset tapahtumat ja muuttaa ne käytännön toimenpiteiksi.
Huoltotarve ja vikailmoitukset
Koneiden ja laitteiden kunnon jatkuva seuranta on yksi teollisen IoT keskeisistä hyödyistä. Sensoreiden avulla voidaan kerätä tietoa esimerkiksi lämpötilasta, tärinästä, paineesta, käyttötunneista tai muista laitteen toimintaa kuvaavista arvoista.
Kun mittausarvoissa havaitaan ennalta määritelty poikkeama, järjestelmä voi tuottaa automaattisen hälytyksen tai vikailmoituksen. Näin kunnossapidon ei tarvitse perustua ainoastaan määräaikaisiin tarkastuksiin tai tilanteisiin, joissa laite on jo vikaantunut.
Pidemmällä aikavälillä kerättyä dataa voidaan hyödyntää myös huoltotarpeen arvioinnissa. Kun laitteen käyttäytymisestä kertyy historiatietoa, muutoksia voidaan tunnistaa aikaisemmin ja kunnossapitotoimenpiteitä suunnitella todellisen käyttötilanteen perusteella.
Tämä luo perustan ennustavalle kunnossapidolle, jossa laitteen kuntoa kuvaavaa dataa hyödynnetään tulevien huoltotarpeiden ja mahdollisten vikaantumisten arvioinnissa.
IoT avulla huoltotarve ja vikailmoitukset voidaan siis tuoda kunnossapidon tietoon aikaisemmin, mikä voi auttaa vähentämään suunnittelemattomia käyttökatkoksia ja kohdistamaan huoltotoimenpiteitä tarkoituksenmukaisemmin.
Seuranta ja raportointi
IoT mahdollistaa koneiden, laitteiden ja prosessien jatkuvan seurannan ilman, että kaikkia tietoja tarvitsee kerätä manuaalisesti. Ajantasaista dataa voidaan tuoda esimerkiksi näkymiin, mittaristoihin ja raportteihin, joiden avulla käyttäjät voivat seurata oman toimintansa kannalta keskeisiä mittareita.
Seuranta voi kohdistua esimerkiksi koneiden käyttöasteeseen, tuotantomääriin, energiankulutukseen, prosessiolosuhteisiin tai havaittuihin poikkeamiin. Kun tieto kerätään automaattisesti, myös raportointi voi perustua yhtenäisempään ja ajantasaisempaan dataan.
Erityisesti useiden koneiden, tuotantolinjojen tai toimipisteiden ympäristössä keskitetty seuranta helpottaa kokonaiskuvan muodostamista. Etävalvonta teollisuudessa mahdollistaa tuotannon ja laitteiden tilanteen tarkastelun myös silloin, kun asiantuntija ei ole fyysisesti kohteessa.
Seurannan ja raportoinnin tarkoituksena ei ole kuitenkaan vain kertoa, mitä juuri nyt tapahtuu. Kerätty tieto muodostaa samalla historiatietoa, jota voidaan käyttää toiminnan analysointiin ja kehittämiseen.
Jälkiseuranta ja toiminnan kehittäminen
IoT avulla kerätty historiadata mahdollistaa jälkiseurannan: organisaatio voi tarkastella, mitä tuotannossa tapahtui, milloin muutos alkoi ja miten tehdyt toimenpiteet vaikuttivat toimintaan.
Jälkiseuranta on hyödyllistä esimerkiksi tuotantohäiriöiden ja poikkeamien selvittämisessä. Sen sijaan, että tapahtumien kulkua arvioitaisiin pelkästään muistin tai yksittäisten havaintojen perusteella, käytettävissä on järjestelmällisesti kerättyä dataa tapahtumahetkeltä.
Historiatiedon avulla voidaan myös vertailla eri ajanjaksoja, tunnistaa toistuvia ilmiöitä ja arvioida kehitystoimenpiteiden vaikutuksia. Tässä tietoanalytiikka teollisuudessa auttaa muuttamaan kerättyä dataa havainnoiksi, joiden perusteella toimintaa voidaan kehittää.
IoT tukee näin jatkuvaa kehittämistä: ensin tuotannosta kerätään tietoa, sen jälkeen tietoa seurataan ja analysoidaan, ja lopulta havaintoja hyödynnetään toiminnan parantamisessa. Kun sama sykli toistuu, yritys pystyy arvioimaan kehitystoimenpiteitä todellisen datan perusteella ja tunnistamaan uusia tehostamisen mahdollisuuksia.
IoT-tietoturva teollisuudessa
Kun yhä useammat koneet, laitteet ja sensorit yhdistetään verkkoon, myös IoT-tietoturvan merkitys kasvaa. Teollisuusympäristössä esineiden internetin tietoturva on erityisen tärkeää, sillä IoT-ratkaisut voivat käsitellä tuotantoon, koneisiin ja prosesseihin liittyvää tietoa sekä muodostaa yhteyksiä eri järjestelmien välille.
IoT-tietoturvaa suunniteltaessa on tärkeää tunnistaa, mitä laitteita verkkoon on yhdistetty, millaista tietoa ne keräävät ja mihin järjestelmiin tietoa siirretään. Myös käyttäjien käyttöoikeudet, laitteiden ja ohjelmistojen päivitykset sekä tiedonsiirron suojaaminen ovat osa kokonaisuutta.
Teollisuusympäristöissä haasteena voi olla myös uusien IoT-ratkaisujen yhdistäminen olemassa oleviin automaatio- ja tietojärjestelmiin. IT- ja OT-ympäristöjen lähentyessä tietoturvaa on tarkasteltava kokonaisuutena, jotta järjestelmien väliset yhteydet voidaan toteuttaa hallitusti.
IoT-tietoturva kannattaa siksi huomioida jo ratkaisun suunnitteluvaiheessa eikä vasta käyttöönoton jälkeen. Kun laitteet, tiedonsiirto, integraatiot ja käyttöoikeudet suunnitellaan osana samaa kokonaisuutta, IoT-ratkaisua voidaan kehittää ja laajentaa hallitummin.
Teollisen IoT tavoitteena on saada koneiden ja prosessien tuottama data tehokkaammin käyttöön. Samalla on huolehdittava siitä, että tiedon liikkuminen eri järjestelmien välillä toteutetaan tarkoituksenmukaisesti ja turvallisesti.
IoT ja digitaalinen kaksonen
IoT ja digitaalinen kaksonen täydentävät toisiaan. IoT mahdollistaa tiedon keräämisen fyysisistä koneista, laitteista ja prosesseista, kun taas digitaalinen kaksonen auttaa yhdistämään tämän tiedon osaksi laajempaa digitaalista kokonaisuutta.
Sensorien ja IoT-laitteiden avulla voidaan kerätä esimerkiksi tietoa koneiden tilasta, lämpötilasta, energiankulutuksesta, käyttöasteesta ja tuotantoprosessin tapahtumista. Digitaalisessa kaksosessa nämä tiedot voidaan liittää niitä vastaaviin koneisiin, laitteisiin, tiloihin tai prosesseihin, jolloin käyttäjä näkee datan oikeassa asiayhteydessä.
IoT voi siis toimia yhtenä digitaalisen kaksosen tärkeistä tietolähteistä. Digitaalinen kaksonen puolestaan auttaa muuttamaan eri lähteistä saatavaa dataa visuaaliseksi ja käyttäjälle helpommin hahmotettavaksi kokonaisuudeksi. Tällaista reaaliaikaiseen ja muuhun käyttödataan perustuvaa kokonaisuutta voidaan kuvata dataperusteiseksi digitaaliseksi kaksoseksi.
IoT-datasta käyttäjälle hyödyllistä tietoa
Teollisuusympäristössä dataa voi syntyä samanaikaisesti IoT-laitteista, automaatiojärjestelmistä, tuotannonohjauksesta, kunnossapidosta ja lukuisista muista järjestelmistä. Mitä enemmän tietolähteitä organisaatiolla on, sitä haastavammaksi olennaisen tiedon löytäminen voi muuttua.
Suuri datamäärä voi johtaa datakohinaan: käyttäjällä on käytettävissään paljon tietoa, mutta oman työn kannalta olennaisten havaintojen tunnistaminen vaikeutuu. Ratkaisuna ei tällöin välttämättä ole uuden datan kerääminen, vaan jo olemassa olevan tiedon parempi jäsentäminen ja visualisointi.
Digitaalisen kaksosen avulla IoT-data voidaan esittää osana fyysistä toimintaympäristöä. Käyttäjä voi esimerkiksi tarkastella tuotantolaitosta digitaalisessa näkymässä ja nähdä tietyn koneen yhteydessä juuri kyseiseen laitteeseen liittyvät mittaus-, kunnossapito- tai tuotantotiedot.
Samalla näkymiä voidaan mukauttaa eri käyttäjäryhmien tarpeisiin. Kunnossapidon asiantuntija tarvitsee eri tietoa kuin tuotannon johto tai operaattori. Kun käyttäjälle tuodaan hänen tehtävänsä kannalta olennaiset tiedot samaan näkymään, datan hyödyntäminen helpottuu.
Genius Core™ yhdistää eri tietolähteet digitaaliseen ympäristöön
Process Geniusin Genius Core™ 3D Digital Twin -alusta on suunniteltu yhdistämään eri järjestelmistä ja tietolähteistä saatavaa dataa visuaaliseen digitaaliseen ympäristöön. IoT-data voi olla yksi osa tätä kokonaisuutta yhdessä esimerkiksi automaatio-, tuotanto- ja kunnossapitojärjestelmien tietojen kanssa.
Genius Core™ -ympäristössä tietoa voidaan tarkastella käyttäjän tarpeiden mukaan sen sijaan, että jokaisen käyttäjän pitäisi etsiä tarvitsemansa tiedot erillisistä järjestelmistä. Näin IoT tuottama data voidaan tuoda lähemmäksi päivittäistä toimintaa ja päätöksentekoa.
Eri tietolähteiden yhdistäminen edellyttää käytännössä integraatioita. Genius Core™ -integraatioiden avulla olemassa olevien järjestelmien tuottamaa tietoa voidaan yhdistää osaksi digitaalista kaksosta ilman, että kaikkia nykyisiä järjestelmiä tarvitsee korvata.
IoT ja digitaalisen kaksosen yhdistelmä auttaa näin rakentamaan yhteyden fyysisen tuotantoympäristön, siitä kerättävän datan ja tietoa hyödyntävien ihmisten välille. IoT tuottaa näkyvyyttä reaalimaailman tapahtumiin, ja digitaalinen kaksonen auttaa esittämään tämän tiedon käyttäjälle ymmärrettävässä ja toimintaa tukevassa muodossa.
IoT teollisuuden tulevaisuudessa
Teollisen IoT kehitys jatkuu kohti yhä älykkäämpiä ja verkottuneempia tuotantoympäristöjä. Kun koneista, sensoreista ja järjestelmistä saatavan datan määrä kasvaa, huomio siirtyy pelkästä tiedon keräämisestä siihen, miten dataa voidaan hyödyntää tehokkaammin tuotannon kehittämisessä ja päätöksenteossa.
Tekoäly, koneoppiminen ja kehittyvä tietoanalytiikka tarjoavat uusia mahdollisuuksia IoT-datan hyödyntämiseen. Historiatiedon ja reaaliaikaisen datan avulla voidaan esimerkiksi tunnistaa poikkeamia, muodostaa ennusteita ja löytää tuotannosta kehityskohteita, joita olisi vaikea havaita pelkän manuaalisen seurannan avulla.
IoT onkin keskeinen osa älykästä valmistusta, jossa koneet, automaatio, data ja digitaaliset järjestelmät muodostavat entistä yhtenäisemmän kokonaisuuden.
Teollisen IoT tulevaisuudessa ratkaisevaa ei kuitenkaan ole se, kuinka paljon dataa yritys pystyy keräämään. Kilpailuetua syntyy siitä, miten hyvin olemassa oleva tieto pystytään yhdistämään, jalostamaan ja tuomaan oikeiden käyttäjien saataville.
IoT, analytiikan ja digitaalisten kaksosten kehittyessä fyysisen tuotantoympäristön ja digitaalisen tiedon välinen yhteys vahvistuu edelleen. Tämä tukee teollisuuden siirtymää kohti dataperusteisempaa toimintaa, jossa tuotantoa voidaan seurata, analysoida ja kehittää entistä ajantasaisemman tiedon perusteella.
UKK
Mitä IoT eli esineiden internet tarkoittaa?
IoT (Internet of Things) eli esineiden internet tarkoittaa fyysisten laitteiden, koneiden ja muiden kohteiden yhdistämistä verkkoon siten, että ne voivat kerätä ja välittää dataa. Teollisuudessa IoT avulla voidaan kerätä tietoa esimerkiksi koneiden toiminnasta, tuotantoprosesseista, energiankulutuksesta ja ympäristöolosuhteista.
Mitä teollinen esineiden internet tarkoittaa?
Teollinen esineiden internet eli teollinen IoT (IIoT) tarkoittaa IoT-teknologioiden hyödyntämistä teollisuuden koneissa, laitteissa ja tuotantoprosesseissa. Teollisen IoT avulla voidaan esimerkiksi seurata tuotantoa reaaliaikaisesti, tunnistaa poikkeamia, arvioida huoltotarvetta ja hyödyntää koneiden tuottamaa dataa toiminnan kehittämisessä.
Mitä esimerkkejä esineiden internetistä on teollisuudessa?
Esineiden internetin esimerkkejä teollisuudessa ovat muun muassa koneiden kunnon seuranta sensoreiden avulla, energiankulutuksen mittaaminen, tuotantoprosessin olosuhteiden valvonta, laitteiden käyttöasteen seuranta sekä automaattiset hälytykset ja vikailmoitukset. IoTä voidaan hyödyntää myös tuotannon etävalvonnassa sekä seurannassa ja raportoinnissa.
Mitä hyötyä IoTä on yrityksille?
IoT hyödyt yrityksille liittyvät erityisesti parempaan näkyvyyteen, automaattiseen tiedonkeruuseen ja datan tehokkaampaan hyödyntämiseen. Teollisuudessa IoT voi auttaa vähentämään suunnittelemattomia käyttökatkoksia, tehostamaan kunnossapitoa, seuraamaan tuotannon suorituskykyä ja tunnistamaan toiminnan kehityskohteita.
IoT-dataa voidaan hyödyntää myös tietoanalytiikassa, jolloin kerätystä tiedosta voidaan tunnistaa kehityssuuntia, poikkeamia ja muita päätöksenteon kannalta olennaisia havaintoja.
Miten IoT auttaa ennakoimaan huoltotarvetta?
IoT-sensorit voivat seurata jatkuvasti esimerkiksi koneen lämpötilaa, tärinää, painetta tai käyttötunteja. Kun laitteen käyttäytymisessä havaitaan muutoksia, mahdollinen huoltotarve voidaan tunnistaa ennen varsinaista vikaantumista. Historiadatan ja analytiikan avulla voidaan edetä myös kohti ennustavaa kunnossapitoa.
Miten IoT-tietoturva huomioidaan teollisuudessa?
IoT-tietoturvassa on tärkeää huomioida verkkoon yhdistetyt laitteet, niiden käyttöoikeudet, ohjelmistojen ja laitteiden päivitykset sekä tiedonsiirron suojaaminen. Teollisuudessa tietoturvaa on tarkasteltava osana laajempaa kokonaisuutta, koska IoT-ratkaisut voivat yhdistää fyysisiä laitteita, automaatiojärjestelmiä ja muita tietojärjestelmiä toisiinsa.
Mitä eroa on IoTä ja digitaalisella kaksosella?
IoT ja digitaalinen kaksonen liittyvät läheisesti toisiinsa, mutta ne eivät tarkoita samaa asiaa. IoT mahdollistaa tiedon keräämisen ja välittämisen fyysisistä koneista, laitteista ja prosesseista. Digitaalinen kaksonen puolestaan auttaa yhdistämään eri lähteistä saatavaa tietoa digitaaliseen esitykseen fyysisestä kohteesta tai toimintaympäristöstä.
IoT voi siis toimia yhtenä digitaalisen kaksosen tietolähteenä. Lue tarkemmin, mitä digitaalinen kaksonen tarkoittaa ja miten sitä hyödynnetään teollisuudessa.
Miten teollisen IoT hyödyntäminen kannattaa aloittaa?
Teollisen IoT hyödyntäminen kannattaa aloittaa selkeästä käyttötarkoituksesta sen sijaan, että tavoitteena olisi kerätä mahdollisimman paljon dataa. Ensimmäinen käyttökohde voi liittyä esimerkiksi kriittisen koneen kunnon seurantaan, energiankulutukseen, tuotannon valvontaan tai huoltotarpeen tunnistamiseen.
Tämän jälkeen voidaan määritellä, mitä dataa tarvitaan, mistä se saadaan ja miten tieto tuodaan käyttäjien hyödynnettäväksi. Ratkaisua voidaan myöhemmin laajentaa uusiin koneisiin, prosesseihin ja käyttötarkoituksiin.
