4 dolog, amit érdemes tudni az Ipari Dolgok Internetéről – 3. rész

Az aktuális trendek, biztonsági tényezők és jövőbeli perspektívák megértése az Ipari Dolgok Internetével (IIoT) kapcsolatban ma bármilyen cégnek előnyére válhat. Négyrészes cikksorozatunkban összegyűjtjük a legfontosabb tényezőket, melyeket érdemes szem előtt tartani, ha követni kívánjuk a jövő gyártási trendjeit. Sorozatunk harmadik részében a szolgáltatási modellek használatáról írunk.

Az előző két részben beszámoltunk a képzett munkaerő és a hatékony karbantartás előnyeiről, valamint a Nagy Adatok jelentőségéről. Utóbbi cikkünket az IIoT megoldások végfelhasználó oldali megközelítésével zártuk, jelen cikkünk pedig – amelyben a szolgáltatói modelleket vizsgáljuk – innen veszi fel a fonalat, és az IIoT egyéb megközelítéseit is bemutatja.

iot_factory

Szolgáltatói modellek használata

Az Ipari Dolgok Internetét (IIoT) az OEM-ek (Original Equipment Manufacturer = Eredeti Felszerelés Gyártója) perspektívájából nézve megállapíthatjuk, hogy nem csak technológiai, hanem gazdasági forradalomról is beszélünk. Az IIoT ugyanis olyan, teljesen új üzleti modellek használatát teszi lehetővé, amik nélküle nem is létezhetnének. Vegyünk például egy gépgyártót, aki IoT szenzorok egész hálózatát telepíti gépeibe, hogy aztán információt gyűjthessenek nyomásról, hőmérsékletről, keletkezett hulladékról, munkadarabokról, tételszámról de olyan többrétű tényezőkről is, mint a figyelmeztetések, hibák vagy a gyártáson kívüli idők. Azon ügyfelek, akik szeretnék csökkenteni és optimalizálni költségeiket, lehet, hogy ezt a hálózatot minden gyártásban lévő gépükbe szeretnék beépíttetni, ennek érdekében pedig többet is hajlandóak fizetni a szolgáltatásért. Minden generált adat az ügyfél tulajdonát képezi, a cég azonban a tároláshoz szükséges infrastruktúrát és összekapcsolhatóságot is biztosítani tudja. Bármikor szüksége van az ügyfélnek a részletesebb, strukturáltabb elemzésre, a vállalat különböző alkalmazások vagy egyéb adatmegosztó rendszerek segítségével elküldheti az ügyfél erre szolgáló webes felületeihez.

Egy előírásos üzemi rendszer használatával az is megoldható lenne, hogy az ügyfelek, általuk meghatározott működési feltételek teljesülése esetén kapjanak értesítéseket, figyelmeztetéseket. Végül pedig – és ez az IIoT legfőbb erénye – jobb adatokat kaphatnánk az ügyfelek gépeinek állapotáról és pontosabb előrejelzéseket tehetnénk bizonyos alkatrészek meghibásodásával kapcsolatban. Ez pedig lehetővé tenné, hogy a vállalatok elküldjék a szükséges pótalkatrészeket, még a meghibásodás előtt.

Ennek a megközelítésnek megvannak az egyértelmű előnyei: Amíg az OEM-ek új modelleket generálnak az ügyféli elégedettség és az árbevétel növelése érdekében, és amíg ehhez pontos felhő-alapú szolgáltatások társulnak, addig a végfelhasználó egyértelműen számolhat a gyártáson kívüli idők csökkenésével. Még a legkisebb családi vállalkozások is versenyelőnyre tehetnek szert azokkal a cégekkel szemben, akik nem olyan hatékonyak erőforrásaik felhasználásában.

Mesterséges intelligenciák az adatkezelésben

A végső perspektívát, amiből az IIoT jelentőségét vizsgálhatjuk, azok az ágensek adják, amelyek a különböző felhő alapú infrastruktúrák létrehozásáért és fenntartásáért felelnek. 2020-ra annak az 50 milliárd becsült eszköznek, amikről sorozatunk első részében írtunk, mindössze 5%-a lesz mobilhálózatra kapcsolva, ezek pedig elsősorban a távoli helyeken lévő vagy különleges alaktényezőkkel bíró eszközök lesznek. A többi inkább kifejezetten az IoT-hez tervezett routereken, hozzáférési pontokon és hálózati kapukon keresztül lesz csatlakoztatva. A szerverek tárolásának költségei egyre alacsonyabbak, fenntartásuké azonban továbbra is magas az elektromosság, hűtőrendszerek, üzemeltetők és egyéb vegyes tényezők miatt. Manapság több nagy vállalat kínál felhő-alapú szolgáltatásokat, amelyek könnyen használhatók és viszonylag olcsók is.

Az IoT-nek köszönhetően ezek a nagyvállalatok képesek voltak új üzleti modellek befogadására, így olyan szolgáltatásokat tudnak kínálni, amelyek jobban idomulnak az okos eszközökhöz. Az Amazon például most váltja át felhő-szolgáltatásait tárolás-alapúról számítástechnika-alapúra. Az ügyfelek eldönthetik, hol szeretnék tárolni adataikat, és függetlenül attól, hol van a cég, alkalmazásprogramozási interfészek (API) segítségével specifikus funkciókat futtathatnak felhőben lévő adataikon. Ennek megfelelően, a szolgáltató díjat szabhat minden egyes végrehajtott funkcióra.

Némiképp ehhez hasonlít az IBM megoldása, ami minden felhő-alapú platformját egy IoT kognitív tanácsadóhoz – egy Watson nevű mesterséges intelligenciához kapcsolja. Az ügyfél azért fizet, hogy adatbázisait ez a virtuális elme analizálja, ami strukturált adatot használ inputként, és előrejelző elemzést ad output-ként. Ez a típusú szolgáltatás ajánlatokat adhat arra, hogyan érdemes az egyes folyamatokat optimalizálni és hogyan lehet elkerülni olyan hatásokat, amelyek minőségbeli problémákhoz vezethetnek. Jelenleg szinte minden ezzel kapcsolatos befektetési törekvés célja, hogy jobb, okosabb, tanulni tudó mesterséges intelligenciákat lehessen létrehozni. További népszerű felhő-alapú megoldás például a Bosch IoT Cloud és az Oracle Cloud.