IIIoT digitalisoi teollisuuden koneet ja laitteet

Laitteiden sensorointia on toteutettu esimerkiksi paperiteollisuuden alalla jo pitkään, mutta suurimmassa osassa teollista kunnon- ja käytönvalvontaa digitalisoituminen on vasta aluillaan. Erityisesti silloin, kun puhutaan teollisuuden koneista ja laitteista, jotka eivät ole osa tuotantolinjaa tai -prosessia tai sijaitsevat fyysisesti tuotantotilan ulkopuolella.

Distence-remote-monitoring-of-transformers

Teknologioiden edistymisen myötä älykkyys lisääntyy myös laitetasolla.

Digitalisaatiosta, koneiden internetistä ja IoT:stä, josta teollisuuden puolelle on muotoutunut termi Industrial Internet of Things, puhutaan tänä päivänä paljon. Näiden termien taustalla olevia teknologioita hyödyntämällä voidaan aikaansaada merkittäviä liiketoimintahyötyjä. Tyypillisimmillään kyse on etäkäytön- ja etäkunnonvalvonnasta.

Teknologioiden edistymisen myötä älykkyys lisääntyy myös laitetasolla. Tällöin on kyse Intelligent Industrial Internet of Things -konseptista eli IIIoT:stä, EDGE- / Fog computing -tekniikasta tai Distributed Intelligence -älystä. Tutkimuslaitos IDC:n mukaan vuonna 2019 jopa 40 prosenttia kaikesta IoT datasta prosessoidaan, analysoidaan ja hyödynnetään nykyisin jo ”EDGE-tasolla” eli paikallisesti.

Digitalisaatio mahdollistaa liiketoimintahyötyjen syntymisen yritysten toimintatapojen muutosten kautta. Esimerkiksi etäkunnonvalvonnan avulla voidaan välttyä kalliilta tuotantokatkoksilta ja siirtyä säännöllisistä huolloista tarvepohjaisiin huoltoihin. Etäkäytön valvonnan avulla saadaan tietoa, milloin laitetta käytetään, miten ja missä sitä käytetään. Voidaan myös optimoida energian kulutusta, ohjeistaa koneen tai laitteen oikeanlaiseen käyttöön tai jopa parantaa työturvallisuutta, kun estetään laitteen käyttö henkilöltä, jolla ei ole tähän tarvittavaa koulutusta. Opitaan, miten laitteita oikeasti käytetään. Voidaan luoda uutta palveluliiketoimintaa. Esimerkkejä on rajattomasti riippuen siitä, minkälaisista tuotteista ja liiketoimintaympäristöstä puhutaan.

Digitalisaatiosta puhuttaessa keskitytään lähes aina uusien tai tulossa olevien laitteiden ominaisuuksiin. Monet muun muassa tutkimuslaitokset näkevät, että IIoT:n suurin markkinapotentiaali piilee asennetussa laitekannassa eli niin sanotussa retrofit-markkinassa. Teollisten koneiden ja laitteiden elinikä voi yltää useisiin kymmeniin vuosiin, eikä ole mitään syytä korvata niitä uusilla pelkästään digitalisaation vuoksi. Tällöin sensorointi ja ulkoinen gateway-yhdyskäytävä, joka välittää sensoridatan eteenpäin, on useimmiten erittäin helppo ja edullinen tapa saavuttaa uusia liiketoimintahyötyjä. Laitteita digitalisoitaessa ei kuitenkaan ole syytä tyytyä pelkkään tiedonkeräämiseen eli data-loggaukseen, vaan liittää siihen älykkyyttä heti alusta alkaen.

Paikallisella älyllä, EDGE- / Fog computing -teknologioilla tai Distributed Intelligencellä tarkoitetaan älykkyyden lisäämistä laitetasolla. Älykäs sensori, laitteeseen sisäänrakennettu älykkyys tai useimmiten erillinen äly-yksikkö tai gateway-väylä osaa itse analysoida sensoreilta tulevaa dataa toimien järjestelmän ”aivoina” ja tuoden uuden ulottuvuuden tavalliseen datan keräämiseen verrattuna.

Ohessa on muutamia esimerkkejä siitä, miten älykkyys laitetasolla vaikuttaa datan keruuseen:

- vähentää merkittävästi pilveen lähetetyn datan määrää ja synnyttää näin suoria kustannussäästöjä 

- toteuttaa automatisoituja toimenpiteitä paikallisesti ja muun muassa parantaa työturvallisuutta, säästää energiaa tai muuten optimoi laitteen toimintatapaa halutulla tavalla

- parantaa laitteen etähallintaa antaen muun muassa joustavamman mahdollisuuden muuttaa reaaliaikaisesti varoitus- tai hälytysarvoja joko mitatulle sensoridatalle tai eri mitattujen arvojen suhteellisille arvoille sekä ohjata laitteen toimintatapaa automaattisesti pilvestä tms. lähteestä tulevan signaalin mukaisesti.

Distributed-Intelligence

Älyn lisääminen laitetasolla avaa uusia mahdollisuuksia niin laitehallintaan kuin liiketoiminnan kehittämiseen.

Hyvä data pilveen

Kun tarvittavat sensorit on kiinnitetty älykkääseen gateway-terminaaliin, voi käyttöliittymästä määrittää reaaliaikaisesti, miten sensoridataa luetaan ja, mitä sille sen jälkeen tehdään. Järkevintä on lähettää vain tarpeellinen, ”hyvä” data eteenpäin. Turha data on nimensä mukaisesti turhaa ja lisää vain kustannuksia. Esimerkiksi IEPE-kanavainen värähtelyanturi voi helposti tuottaa dataa yhden megatavun verran sekunnissa vastaten noin 13 gigatavua vuorokaudessa. Tyypillisesti värähtelyantureita asennetaan useita per laite. Tilanne on sama, minkä tahansa sensorin osalta. Vaikka datamäärät eivät olisikaan suuria, niin ajan mittaan pienikin vuorokausimäärä kasvaa isoksi ja nykyinen hyvinkin edullinen pilvitallennustila muodostuu arvokkaaksi. Asia konkretisoituu vielä enemmän, mikäli kyseessä on kohde, josta data lähetetään gsm-yhteydellä. Esimerkiksi Australiaan asennetusta tuuliturbiinin vaihteesta mitataan useita kymmeniä mitta-arvoja, joiden raakadatan lähettäminen Suomeen pilviympäristöön synnyttää GSM Data Roaming -kustannustason, joka ei ole millään muodolla järkevä. Älykkäässä terminaalissa tehtävä värähtelysignaalin analysointi karsii turhan datan pois ja synnyttäen samalla merkittäviä suoria kustannussäästöjä.

Älykäs gateway voidaan konfiguroida hyvin joustavasti lähettämään mittausdataa juuri niin kuin halutaan. Tarvittaessa on toki oltava mahdollisuus muuttaa toimintatapaa myös lennossa ja esimerkiksi päivittää laitteita yksittäin tai laiteryhmittäin.

Automatisoidut toimenpiteet

Paikallinen älykkyys mahdollistaa paikalliset automatisoidut toimenpiteet. Kun älykäs gateway saa tietyn signaalin,
se toteuttaa jonkin toimenpiteen. Signaali voi tulla mistä vaan. Analogiselta sensorilta, digitaalisesta väylästä kuten modbus, canbus, OPC, OPC UA. Jos esimerkiksi moottorin tai vaihteen laakeri vikaantuu pahasti, voidaan laitteelle tehdä automaattinen hätäpysäytys ja näin välttää laitteeseen kohdistuvat merkittävät vahingot. Korjaus on nopeampaa ja huomattavasti edullisempaa. Esimerkiksi mitatun energian kulutuksen arvojen perusteella laitteen käyttäjää voidaan opastaa käyttämään laitetta paremmalla tavalla. Älykäs järjestelmä voi jopa kirjoittaa laitteen digitaaliseen väylään ja näin muuttaa koneen tai laitteen toimintaa mittadatan mukaisesti – tai jopa tehdä ohjelmistopäivityksiä koneessa tai laitteen ohjelmistoon.

Laitehallinta pilvestä

On päivänselvää, että gateway-yksiköiden, älykkäiden sensorien tai muiden käytettyjen laitteiden tulee olla täysin etähallittavissa. Jatkuvat tietoturvauhat, kehittyvät algoritmit ja eritysesti muuttuvat etävalvonnan ja hallinnan tarpeet edellyttävät, että ohjelmistojen tulee olla etäpäivitettävissä. Käyttöjärjestelmä, terminaalin sovellukset, kommunikoinnin salausalgoritmejä myöden tulee olla päivitettävissä ja hallittavissa etäältä. Älykäs terminaali tai gateway tarjoaa siis suoraan turvallisen ja toimivan alustan muuttuville ja kehittyville tarpeille.

Kun teollisuuden koneessa tai laitteessa oleva älykäs gateway tai äly-yksikkö on kykenevä automaattisiin toimenpiteisiin ja on etäkonfiguroitavissa ja päivitettävissä, voidaan myös pilvestä tulevaa ohjausta hyödyntää joustavasti. Pilveen kertynyttä dataa voidaan esimerkiksi moukaroida Big Data -analysoinnin keinoin ja opittujen asioiden pohjalta voidaan konfiguroida tai päivittää haluttua terminaalia tai koko kantaa välittömästi. Vastaavasti voidaan etäällä toimivaa järjestelmää ohjata automaattisesti muista järjestelmistä kerätyn tiedon perustella tai vaikkapa optimoida energian kulutusta reaaliaikaisen sähkön hinnan mukaisesti niin että sähköä kulutetaan mahdollisimman paljon silloin kun se on edullisinta.

Mikään digitalisointi ei ole järkevää, ellei sillä saavuteta asetettuja liiketoimintatavoitteita. On hyvä aloittaa miettimällä: ”Millä informaatiolla voimme parantaa prosessin luotettavuutta / saavuttaa kustannussäästöjä / luoda uusia, älykkäitä palveluja” ja niin edelleen. Mistä liiketoimintatavoitteesta onkaan sitten kyse.

Distence-remote-monitoring-of-motors

Paikallinen äly tuo välittömästi hyötyjä. Ennen kaikkea se mahdollistaa järjestelmän kehittämisen ja siirtymisen datan keräämisestä seuraaville tasoille, kuten etähallintaan.

Tämän jälkeen on syytä miettiä mitä dataa tarvitaan, jotta saamme tarvittavan informaation? Ja vasta tämän jälkeen, miten tuo tarvittava data saadaan. Eli mitä sensoreita tarvitaan ja miten data tuodaan siihen paikkaan, jossa se käännetään halutuksi informaatioksi.

Kokemuksemme mukaan tuo ensimmäinen kysymys on vaikein ja viimeinen se helpoin. Liikkeelle lähdettäessä on järkevintä valita älyllä varustettu gateway -terminaali heti alkuun yksinkertaisen gateway:n sijaan. Paikallinen äly tuo välittömästi hyötyjä, mutta ennen kaikkea se mahdollistaa järjestelmän kehittämisen ja siirtymisen datan keräämisestä seuraaville tasoille, kuten etähallintaan, kontrollointiin sekä automatisoituihin toimenpiteisiin. Ja edelleen seuraavalle tasolle, jossa hyödynnetään data-analysointia, koneoppimista tai tekoälyä hallinnassa ja automatisoiduissa toimenpiteissä. Näin ollen järjestelmä taipuu muuttuviin tarpeisiin myös tulevaisuudessa tietoturva-asiat huomioiden.

On selvää, että digitalisoitumisen tarpeet tulevat muuttumaan teknologian kehittyessä, IIIoT:n tai Distributed Intelligence -teknologian lisääntyessä. Selvää on myös se, että esimerkiksi kunnonvalvontaa tekevän laitteen on oltava kertaluokkaa luotettavampi kuin valvottava laite ja samalla on sen elinkaaren oltava niin ikään samaa luokkaa muiden teollisten koneiden kanssa.

Teksti ja kuvat: Kim Korhonen, toimitusjohtaja, Distence Oy

Uusimmat artikkelit

15.2.2019 | Tutkimus ja koulutus

Tampereen yliopisto panostaa tekoälyn soveltamiseen teollisuudessa

Tekoälyn tuomaa murrosta rummutetaan paljon, mutta hyödyntämättömiä sovellusmahdollisuuksia Suomen teollisuudessa on edelleen merkittävästi. Tätä potentiaalia kartoitetaan Tampereen yliopiston ja yritysten käynnistämässä kaksivuotisessa MIDAS-tekoälyprojektissa.  

11.2.2019 | Alan Uutiset

Uusi verkkotyökalu organisaatioille tekoälykypsyyden testaamiseen

VTT:n kehittämän verkkotyökalun avulla organisaatiot voivat selvittää tekoälyvalmiutensa. Työkalua esitellään tänään 11.2.2019 klo 17 alkavassa AI Monday -tilaisuudessa Helsingin keskuskirjasto Oodissa.

Tulevaisuuden toimivat väylät edellyttävät monipuolisia rahoituskeinoja ja merkittävää rahoitustason nostoa

Liikennejärjestelmän kehittäminen edellyttää pitkäjänteisiä rahoituspäätöksiä sekä riittävää liikenneverkon kunnossapidon ja kehittämisen rahoitustasoa, sanoi Väylän pääjohtaja Kari Wihlman viraston ensimmäisessä sidosryhmätilaisuudessa tänään perjantaina 8.2. Finlandiatalolla.

Energiayhtiö Gasum siirtyi käyttämään 100 %:sti uusiutuvaa sähköä

Energiayhtiö Gasum on siirtynyt käyttämään uusiutuvaa sähköä kaikessa toiminnassaan vuoden 2018 alusta alkaen. Kaikki yhtiön käyttämä sähkö 150 GWh on tuotettu Pohjoismaisella vesivoimalla. 

Elintarvikealalle Suomen ensimmäinen materiaalitehokkuuden sitoumus

Suomen ensimmäinen materiaalitehokkuuden sitoumus julkistettiin 8.2.2019. Elintarviketeollisuuden, kaupan ja pakkausalan sekä kolmen ministeriön välisellä sitoumuksella vähennetään ruoan valmistuksen, jakelun ja kulutuksen ympäristövaikutuksia vuosina 2019–2021. 

VTT kehitti uudentyyppisen laitteen hankalien jätemateriaalien prosessointiin

VTT:n kehittämällä lieriöekstruuderilla on hyvät mahdollisuudet mullistaa kierrätettävien materiaalien käsittelyä ja siten edistää kiertotalousliiketoimintaa. Se soveltuu esimerkiksi hankalien tekstiili- ja muovijätteiden ja hävikkiruoan pelletointiin. Laitteen ensimmäinen prototyyppi ylitti jo ensimmäisissä testeissä tutkijoiden ja teollisen ohjausryhmän odotukset. VTT etsii parhaillaan tekniikalle kaupallistajaa.