Tento postoj hovoří za vše a podpoříme ho u všech, kteří to s digitalizací procesů a jejich optimalizací myslí vážně.

Nové technologie pro IoT vstupují i do oblasti průmyslových podniků. Mluvíme o Průmyslu 4.0 s premisou, že s nástupem digitalizace v průmyslových procesech dojde k radikálnímu přerodu ve výrobě oproti dosavadní praxi. Celkový náhled na výrobu a zapojené infrastrukturní prvky pomohou managementu zefektivnit produkci směrem k lepšímu využití materiálů, pracovníků i menších prostojů. Nástroje na propojení strojů, vyčítání dat a analýzu budou v průmyslu stále častější. Ruku v ruce s tím jdou nástroje pro analýzu velkých dat, protože ne všechna data můžeme zpracovat v PLM, MES či ERP systému a ne vždy umíme tato data sjednotit pro nalezení smysluplné souvislosti mezi nimi.

Jaké typy platforem jsou dnes pro Industriální IoT dostupné

Na trhu najdeme ostrůvkové systémy, které se postarají o parciální úlohy. Jde třeba o energetický management, monitoring flotily strojů či vozidel a správu nástrojů. Bývají to řešení, která mohou, ale nemusí být integrovatelná s dalšími systémy. Většinou pracují s jednoúčelovými IoT branami s vlastním SW pro řízení konkrétního scénáře pevně vestavěným a bez možnosti přepisu. Změna frekvence vyčítání pak může znamenat další provozní náklady. Ale pokud opravdu řešíme jednoduchou úlohu, může to dostačovat. Pozor na práci s historickými daty, ne vždy se zde nabízí dostatek kapacit pro ukládání historie.

Za specifické nástroje pak máme platformy výrobců HW, které vycházejí z nástrojů pro obsluhu vlastního HW. Příkladem je Cisco Kinetic či Schneider Wonderware. Jejich kouzlem je silná koncentrace na danou vertikálu, užitečnou součástí správa podporovaných zařízení, správa zprocesování dat na hraně sítě - přímo v IoT bráně a vlastní aplikace.

Na trhu operují i výrobci, kteří pracují s platformou na univerzální použití z hlediska otevřenosti a scénářů nasazení. Většinou se takoví výrobci neetablují z HW vendorů, ale zpracování dat se věnují plně od začátku existence. Je to třeba Splunk Enterprise - nástroj na procesování strojových dat. I tady s vývojem doby najdeme speciální nástroje pro práci s provozními daty, kybernetickými hrozbami nebo tzv. Industrial Asset Intelligence.

Jak poznat spolehlivého dodavatele v oblasti Big Data a IIoT

Dnes je v IIoT důležité být kreativní jako start-up, ale zároveň dostatečně spolehlivý jako zavedený dodavatel. Nelze odchodem jednoho pracovníka ohrozit zákazníkovi výrobu. Většinou potřebujete nekonvenční přístup k řešení problémů, hodí se, rozumíte-li cloudovým strategiím a zároveň tzv. IT i OT a dbáte na bezpečnost všech řešení, které navrhujete. Projektově pak zákazníkovi pomáhat celou dobu zavádění nového řešení. Často se totiž mění zadání za pochodu, jsou zapojeni různí pracovníci s různými kompetencemi.

Čeho můžeme analýzou velkých dat v průmyslovém prostředí dosáhnout

Důležitým prvkem v IIoT je funkce zvaná AEP (Application Enablement Platform). Ta ukazuje, jak snadno umožní platforma převést nasbíraná data do konkrétních řešení pro uživatele.

Máme-li se dívat na optimalizaci a zefektivnění výroby, budeme hledat možnost implementovat moderní nástroje pro predikci výrobních dávek, délky výroby a také řešit údržbu pro redukci a predikci výpadků. Hlavně v případě prediktivní údržby je důležitý Condition monitoring strojů pro sledování příznaků vyvíjejících se poškození stroje a odhadu zbytkové životnosti. Velkým motivem pro výrobní společnosti je také snaha o redukci papírových podob dokumentací, jako jsou výkresy či průvodky se zaváděním jejich digitálních podob.