Aussichten für die Entwicklung des industriellen IoT

Suren Arustamyan von JeraSoft

Heute streben fast alle Industrieunternehmen die nächste Stufe der digitalen Evolution an – die Nutzung des Industrial Internet of Things (IIoT), das auf die Analyse von Big Data und die Verbesserung der Produktionseffizienz sowie der Arbeitssicherheit und Produktivität im gesamten Lieferkette. Die Entwicklung einer flexiblen IIoT-Plattform, die eine sichere Verbindung zwischen Produktionsstandorten und der Organisation von Produktionsprozessen bietet, sichert den erfolgreichen Betrieb produzierender Unternehmen.

Gleichzeitig müssen sie manchmal die Produktionsprozesse selbst ändern, um den Informationsaustausch und die Interaktion zwischen Funktionsgruppen zu verbessern und zu vereinfachen sowie mit externen Experten zusammenzuarbeiten, um interne Ressourcen aufzufüllen, sagt Suren Arustamyan, COO bei JeraSoft .

Für eine erfolgreiche Geschäftsentwicklung müssen Unternehmen heute auf Basis verlässlicher Informationen die richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit treffen. Die Entscheidungsfindung wird durch den Einsatz von IIoT-Funktionen wie maschinellem Lernen und Big Data- und Automatisierungstechnologien unterstützt, um ein „System im System“ zu schaffen.

Alle diese Tools können Daten genau und konsistent zuordnen, empfangen, analysieren und übertragen, um eine höhere Effizienz, ein zuverlässigeres Management und eine bessere Qualitätskontrolle in der gesamten Lieferkette zu erreichen.

Gleichzeitig werden im Industrial Internet of Things vorhandene Technologien wie High Performance Computing, intelligente Sensoren, mobile Anwendungen, Cloud-Plattformen und die Digitalisierung von Unternehmen genutzt, die es ermöglichen, aus Daten Wissen zu machen, das in üben.

Dieser Ansatz basiert auf mehreren Schlüsselelementen:

• Angemessene und sichere Zusammenarbeit
• Predictive Analytics
• Datenverwaltung und Kontrolle vor Ort
• Intelligente und Plug-in-Assets und -Geräte

Eine effektive IIoT-Strategie basiert auf der Konsolidierung von Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Systeme, in Cloud-Speichern, der Verwendung von Analysen auf höherer Ebene und der Gewinnung externer Experten für die Remote-Arbeit. Gleichzeitig ermöglichen Entscheidungen von Predictive Analytics eine Transformation des Workflows:Ersetzen Sie den manuellen Start, der nach Auftreten von Problemen durchgeführt wird, durch eine automatische Warnung vor einer gefährlichen Situation.

Ein solcher Ansatz hilft, Ausfallzeiten zu vermeiden, die Arbeitsproduktivität und die Sicherheit der Produktion zu erhöhen und bietet auch die Möglichkeit, das Geschehen an den Produktionsstandorten selbst an den entlegensten Orten und in den Unternehmen von Subunternehmern und Lieferanten zu überwachen und auch den Transfer zu kontrollieren von Waren, die sich überall auf der Welt befinden.

Entwicklung eines effektiven IIoT-Implementierungsschemas

Um die effektive Implementierung und Nutzung des IIoT zu maximieren, müssen die Benutzer einige Merkmale seiner Implementierung berücksichtigen:Zuerst wird eine Datenzentralisierung und die Integration von Anwendungen zur Erfassung und Verarbeitung dieser Informationen durchgeführt.

In diesem Fall können sich Anwendungen in der Cloud statt im Managementsystem selbst befinden, was den Serviceaufwand innerhalb des Unternehmens überflüssig macht und den Zugriff auf zusätzliche Daten ermöglicht, die von mehreren Produktionsstandorten oder sogar getrennten Branchen stammen.

Für IIoT-Anwendungen, die seine Effektivität durch den Einsatz von Cloud-Technologien erhöhen, einschließlich Anwendungen, die fortschrittliche Prozesssteuerungssysteme (APC), zustandsbasierte Überwachung (CBM), Aufbewahrung historischer Unternehmensdaten sowie mobile Lösungen und Planung umfassen.

Bei der Implementierung von IIoT in einen Workflow konsolidieren Industrieunternehmen beispielsweise Daten aus unterschiedlichen Quellen mithilfe offener Integrations- und Kommunikationstechnologien , die OPC Unified Architecture (UA) – eine vereinheitlichte Architektur, die von der OPC Foundation entwickelt wurde Industriekonsortium.

Dadurch werden bestehende Kommunikationsprotokolle unterstützt und bereits installierte Geräte sicher in die IIoT-Architektur integriert. Dann können Unternehmen Daten aus einzelnen Branchen auf das gesamte Unternehmen übertragen und intelligente Analysen anwenden, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren.

Außerdem ist es wichtig, dass Unternehmen bei der Verarbeitung eingehender Daten sowohl ihr Wissen in einem bestimmten Bereich als auch die von externen Experten erhaltenen Informationen anwenden.

Aufgrund eines tieferen Datensatzes werden Unternehmen in der Lage sein, fortschrittlichere Analysemodelle in der Cloud zu entwickeln und zu verwenden. Für detailliertere Informationen können sie diese analytischen Modelle in Edge-Geräten bereitstellen und die Daten nach Bedarf skalieren.

Der Einsatz bietet neue Möglichkeiten, die unterschiedlichen Anforderungen sowohl einzelner Produktionsstandorte als auch des gesamten Unternehmens im Rahmen des Betriebs zu erfüllen. Darüber hinaus ist es bei Monitoring und Analyse möglich, die Dienste eines breiteren Spektrums von Experten in Anspruch zu nehmen.

Der Autor dieses Blogs ist Suren Arustamyan, COO bei JeraSoft