Nok med pilotene: IoT i produksjonen er klar til å vokse i omfang

MWC19 Los Angeles: Hvordan skalere IoT-løsningene på riktig måte IoT-løsningene er kraftige uavhengig av hverandre, men den reelle verdien kommer fra å skalere teknologien riktig for en organisasjon.

En ny kunstig intelligens (AI) -styrt kapitalmonitor fra IBM gir produsenter sjansen til å gå videre til neste fase av Internet of Things (IoT) -utviklingen. Den vanskelige delen vil være alt annet: Å gi mening om dataene, renovere eksisterende prosesser og omskolere teknikere og ingeniører.

IBMs Maximo Asset Monitor legger til AI-funksjoner til Maximo Suite for å hjelpe selskaper med å gjøre det ovenfor og gå over i en annen fase av digital transformasjon.

Kareem Yusuf, daglig leder for IBM IoT-forretningsenheten, sa at IBMs mål for Maximo Asset Monitor er at selskaper skal trekke innsikt og iverksette tiltak basert på data fra eiendelene de forvalter i Maximo.

"Vi ønsker å hjelpe klienter med å få nye data eller gjøre eksisterende data forståelige, " sa han. "Det handler ikke bare om å samle inn data, men å bringe dem inn i en sammenhengende strøm og koble dem til historiske data på en konsekvent måte."

Yusuf sa at den digitale transformasjonen av kapitalforvaltning i industrien er på et tippepunkt.

- Bedrifter er klare til å ta dette videre med flere aktivaklasser og med flere prosesser og virkelig flytte ting fremover, fortsatte han. "Disse eiendelene blir kjernen i hvordan disse selskapene opererer, og du må ha en helhetlig måte å forvalte de fysiske eiendelene på og kjenne deres tilstand."

Reid Paquin, forskningssjef, IDC Manufacturing Insights, sa at eiendelsintensive selskaper som forsyningsvirksomheter, olje og gass, metaller, gruvedrift, papirmasse og papir og kjemiske produsenter vil finne denne tanken å overvåke som mest nyttig for å eliminere driftsstans.

Mens Brian Hopkins, VPs hovedanalytiker på Forrester, sa at Maximo-nyhetene er et eksempel på trenden til at teknologileverandører legger inn AI i brukssaker og bransjespesifikke løsninger. Hopkins la til at denne nye muligheten raskt begynner å bli tabellinnsatser i bransjen, og at suksess med AI-løsninger avhenger av hvor godt de underliggende dataene styres.

Spesiell rapport: Sensor'd enterprise: IoT, ML og big data (gratis PDF)

"Datahåndtering i industri er vanskelig fordi så mye data kommer fra enheter og aldri gjør det til bedriftsdatasjøer, " sa Hopkins. "Vi tror at det kan være mer frustrerende enn gunstig å kjøpe en løsning som Maximo, uten å også foreta datastyring i utkanten."

IBM planlegger å bygge videre på Maximos muligheter ved å integrere OpenShift hybrid sky muligheter fra RedHat, Watson Studio, Watson ML og andre kjerneteknologier i plattformen.

De tidlige fasene av digital transformasjon

For produsenter er det fire grunnleggende trinn i utviklingen til denne nye datasentriske forretningsmodellen:

  1. Gjør et varelager
  2. Gjennomføring av datainnsamling
  3. Organisering og syntese av dataene
  4. Bruke dataene til å utvikle prediktive analyser og operasjonelle prosesser

Yusuf sa at hoveddelen av IBMs kunder er i den første fasen av sine digitale transformasjoner og bruker et enterprise asset management-system for grunnleggende oppgaver. En mindre gruppe selskaper begynner akkurat å hente inn data fra eksisterende eiendeler.

"Vi er på cusp nå der folk trenger å spore instrumenteringsproblemet, " sa Yusuf.

Paquin var enig i at flertallet av produsentene fortsatt har arbeid å gjøre. "Mange produsenter trenger fortsatt å gjøre infrastrukturoppgraderinger for å få et strategisk kapitalforvaltningsprogram på plass, " sa han. "Også når eiendelene er koblet sammen, er det fremdeles en topp utfordring å se seg i stand til å administrere alle dataene som nå er tilgjengelige når vi snakker med produsenter."

Den neste fasen av transformasjonen er å ha nok sammenhengende data til å overvåke helsen til ulike eiendeler og bygge et system med forutsigbare vedlikeholdsvarsler. Yusuf sa at bare noen få selskaper bruker dataene for å forutsi feil i utstyret.

"Noen av kundene våre har nådd dette nivået, men jeg vil si at dette er i forhold til pilotprosjekter snarere enn dramatisk i omfang, " sa han.

Barrierer for digital transformasjon

Hopkins of Forrester sa at produsenter må gå utover ideen om at modernisering av teknologi er en tilstrekkelig datastrategi.

"I våre CIO 2020-spådommer spår vi at avanserte firmaer kommer til å anerkjenne de virkelige foretakskostnadene for datastyring og doble eller tredoble datastrategibudsjettene, " sa Hopkins.

Yusuf sa at han ser to vanlige hindringer som selskaper står overfor i starten av prosessen med å koble prosesser og maskiner til hverandre og til nettet. Den første bestemmer hvor man skal starte med transformasjonen, gitt omfanget av arbeidet.

"Omtrent 80% av utstyret der ute må monteres på nytt for å bolte tilkoblingen på det, og deretter må det kobles til, " sa Yusuf.

Bedrifter må bestemme hvilke aktivaklasser de skal begynne med og kartlegge en plan for innsamling av data og gjøre dem nyttige samtidig.

Hopkins sa at CIOS vil måtte øke datalagring og behandlingsmuligheter betydelig.

"Kostnadene for behandling av datatransaksjoner i industrielle IoT-scenarier vil overgå lagring og sentralisert skybehandling, " sa han.

Et annet viktig element i denne transformasjonen er å sikre at det kommer teknikerne som fikser og vedlikeholder de fysiske systemene, til gode.

"Du har mye data som blir kastet til teknikere og ingeniører, og de vil vite hvordan denne overgangen vil gjøre jobbene deres enklere, " sa Yusuf.

Yusuf la til at forbedring av sikkerheten på produksjonsgulvet og etablering av samarbeidsplattformer for kunnskapsoverføring er prioriteringer for neste fase av IBMs arbeid.

Ukens beste nyhetsbrev

Redaktørene våre fremhever TechRepublic-artikler, gallerier og videoer som du absolutt ikke kan gå glipp av for å holde deg oppdatert om de siste IT-nyhetene, innovasjonene og tipsene. fredager

Registrer deg i dag

© Copyright 2021 | pepebotifarra.com