Zukunftsausblick: Industrial IoT für Production Excellence vorantreiben

Heute bewegt sich nahezu jede industrielle Organisation in die nächste Phase der digitalen Transformation – indem sie das Industrial Internet of Things (IIoT) adoptiert, um Big-Data-Analytics zu nutzen und Produktionseffizienz, Reliabilität und End-to-End Supply-Chain-Performance zu steigern.

Als COO von JeraSoft erklärt Suren Arustamyan, dass eine flexible IIoT-Plattform, die Produktionsstandorte sicher mit Enterprise-Operationen bridged, der Linchpin für modernen Fertigungserfolg ist.

Oft erfordert der Shift zu IIoT Re-Engineering bestehender Workflows, um Datenaustausch unter funktionalen Teams zu straffen und externe Spezialisten einzubinden, die interne Kapazitäten supplementieren können.

Präzises, zeitnahes Entscheidungsfinden ist der Cornerstone von Wettbewerbswachstum. IIoT befähigt dies durch Machine Learning, Big-Data-Analytics und Automation – effektiv schaffend ein „System im System“, das kontinuierlich verlässliche Insights in jede Organisationsebene einspeist.

Diese Fähigkeiten – Sammeln, Analysieren und Übertragen von Daten – treiben höhere Effizienz, zuverlässigeres Management und überlegene Qualitätskontrolle throughout the Supply Chain.

Dieser ganzheitliche Ansatz ruht auf vier Kernelementen:

• Sichere und skalierbare Kollaboration
• Prädiktive Analytics
• Robuste Data Governance und On-Site Control
• Smarte, Plug-in Assets und Devices

Eine effektive IIoT-Strategie konsolidiert Daten aus diversen Quellen in Cloud Storage, wendet fortgeschrittene Analytics an und bindet Third-Party-Experten für Remote-Expertise ein. Prädiktive Insights ersetzen reaktive Interventionen, wandeln manuelle Korrekturaktionen in automatisierte Alerts um, die hazardous Bedingungen präventiv adressieren.

Eine solche Strategie reduziert Downtime, boostet Laborproduktivität, erhöht Sicherheit und ermöglicht Echtzeit-Monitoring entfernter Produktionsstandorte – einschließlich denen von Subcontractors und Suppliers – während Güter weltweit getrackt werden.

Implementierung einer effektiven IIoT-Strategie

Um IIoT-Adoption zu maximieren, müssen Organisationen zuerst Daten zentralisieren und Sampling- und Processing-Applikationen integrieren.

Deployment dieser Applikationen in der Cloud – statt Einbettung in Legacy Control Systems – eliminiert On-Premises Maintenance und unlocks Daten von mehreren Produktionsstandorten oder sogar distincten Industrievertikalen.

Cloud-basiertes IIoT amplifiziert Effektivität durch Support von Advanced Process Control (APC) Systems, Condition-Based Monitoring (CBM), Long-Term Data Archiving, Mobile Solutions und Strategic Planning.

Bei Integration von IIoT in bestehende Workflows konsolidieren Enterprises Daten using Open Standards wie OPC Unified Architecture (UA), entwickelt vom OPC Foundation Industry Consortium.

OPC UA unterstützt Legacy-Protokolle, was nahtlose Integration bestehender Equipment in das IIoT-Ökosystem ermöglicht. Unternehmen können dann Daten across Facilities transferieren, intelligente Analytics anwenden, um umsetzbare Insights zu entdecken.

Processing eingehender Daten sollte interne Domänenexpertise mit externem Spezialisten-Input kombinieren, das Datenset anreichern und sophisticatedere Cloud-basierte analytische Modelle ermöglichen.

Diese Modelle können auf Edge Devices deployed werden, Analytics skalierend um Bedürfnisse individueller Sites und des Enterprises als Ganzes zu treffen.

Analytics so zu deployen befriedigt diverse operative Requirements während es den Pool verfügbarer Experten für Monitoring und Analyse erweitert.