Maskiner er fulle av verdifulle data, data som maskinbyggere kan utnytte til å forbedre produktene sine. Men hvordan får man enkelt tilgang til disse dataene?
Innsamlede data fra maskiner kan generere verdifull innsikt i hvordan maskinene fungerer og benyttes i praksis. Drevet av «tingenes internett» (IoT) og fjernovervåkningsteknologi, kan denne innsikten gi maskinbyggere og kundene deres kunnskapen som kreves for å optimalisere og ta ut maksimalt potensiale av hver enkelt maskin. Får man datagrunnlag fra mange nok maskiner, vil man trolig oppdage interessante og verdifulle sammenhenger.
Men hva gjør man om maskinene er spredt rundt omkring i verden eller befinner seg over store geografiske avstander?
Datainnsamling i et globalt perspektiv
De seneste årenes utvikling innen «tingenes internett» (IoT) har gjort datainnsamling fra maskiner spredt over større områder mulig. Antallet enheter som er tilkoblet internett har økt etter hvert som prisene på sensorteknologi, mikroprosessorer og trådløse teknologi har gått ned. Tilgangen til internett samt mobildekning med høyere hastigheter åpner opp for nye muligheter. Dersom en maskin er innenfor rekkevidde til å nå internett via kablet-, trådløst- eller mobil-nettverk er muligheten stor for at du kan sende data opp i en skyløsning.
For maskinbyggere vil disse dataene gi helt unik innsikt i hvordan maskinene fungerer i operativ drift, innsikt som kan utnyttes av utviklingsavdelingen for å gjøre maskinene enda bedre enn de er i dag. Maskinbyggere som installerer den samme typen maskin flere ulike steder, kan hente verdifull informasjon ut fra sanntidsdataene fra den operative driften for å identifisere variasjoner og optimalisere maskinene.
For å relatere det til noe de fleste kjenner kan vi bruke bilproduksjon som et eksempel. Ifølge McKinsey er halvparten av kundene komfortable med at produsenten samler inn anonyme data fra biler for å forbedre den neste generasjonen av biltypen de bruker. Tesla gjør dette. I samtlige av bilene de har produsert finnes det sensorer som samler inn data og sender de til en skyløsning. Ved å sammenstille data fra en rekke sensorer på bilene, kan de fange opp informasjon om hvordan bilene brukes og bruke denne informasjonen til å forbedre dem. Bilen blir som en smart avansert sensor som kan levere mengder av data som ikke bare er interessante for produsent men også andre.
Du kan også gjøre som Tesla – uavhengig av om du befinner deg i bilbransjen eller ikke. Alt du trenger, er det riktige utstyret.
Hva trenger vi av utstyr?
Å samle inn data fra maskiner spredt over store geografiske områder er ikke så krevende som det høres ut. Alt du trenger er en liten ruter installert lokalt ute ved maskinen og en PC, server eller en mobil enhet med klientprogramvare på mottakersiden for å få til en kobling. Utover det, så bruker du enten Internett eller 4G-mobilnettet.
Det er viktig at ruteren du installerer lokalt ute ved maskinen kan kommunisere med styresystemet på maskinen. Vi snakker da om industrielle protokoller. Ruteren bør være i en industriell utførelse for å takle det miljøet den skal installeres i og ha støtte for IT protokoller mot skyløsninger. Vi kaller det da en IIoT-ruter.
En slik IIoT-ruter bør ha følgende funksjoner:
- Sikker fjerntilkobling med VPN som gjør det mulig for servicemedarbeidere å feilsøke og justere utstyr uten å reise til anlegget der utstyret er installert
- Muligheter for datainnsamling og buffring av data lokalt
- Lokal tidsstempling av loggdata
- God integrasjon mot skybaserte løsninger, dvs. støtte for OPC-UA, MQTT eller lignende
- Bred støtte for serielle og Ethernet-baserte industrielle protokoller
- Muligheten til å konfigurere alarmer basert på nøkkelparametere, som kan sendes som epost- eller SMS.
Viktigheten av cyber security i datainnsamling
Å samle inn data fra maskiner fra hele verden, innebærer å koble dem til internett. Kobler du noe til internett, introduserer du også en sikkerhetsrisiko som må håndteres. For å unngå at uvedkommende får tilgang til forretningskritisk data, er det nødvendig å tilrettelegge for cyber security. Når du skal velge en IIoT-løsning bør du sørge for at følgende sikkerhetsfunksjoner er inkludert:
- 2-faktor autentisering ved pålogging
- Innebygd brannmurfunksjonalitet
- Innebygd loggfunksjon for bedre sporbarhet og innsikt ved feilsøking.
- Robust VPN sikkerhet med kryptering basert på anerkjente sikkerhetsstandarder som f.eks. SSL/TLS
- VPN link bør initieres kun ut fra IIoT ruter og opp til VPN server
- Sjekk også om produsent jobber kontinuerlig med sikkerhet og oppdaterer sine systemer regelmessig ettersom trusselbildet endrer seg. Om det foreligger en ISO 27001 sertifisering er dette et godt tegn
Et steg videre: Mobilitet og maskinlæring
Om du først har tatt steget mot å samle inn data fra maskinene dine, er det ingen grunn til å stoppe der. Det å frigjøre dataene fra maskinene åpner porten til et vell av nye gevinstskapende muligheter. La meg bare peke på to spesielt viktige muligheter avslutningsvis:
- Mobilitetsløsninger: Frigjorte data gjør det mulig å utnytte mobilitetsløsninger, systemer som henter opp, visualiserer og deler data. Slike løsninger gir medarbeiderne dine tilgang til dataene de trenger, uansett hvor de måtte befinne seg, gjennom mobile enheter som smarttelefoner og nettbrett.
- Maskinlæring: Får du tilgang på dataene som tidligere har vært låst fast i maskinene dine, åpner du også døren for avanserte analysemetoder, som maskinlæring. Maskinlæring er en metode som lar datasystemer og maskiner lære på egen hånd ved hjelp av statistiske teknikker. Tesla er nok en gang et godt eksempel. Dataene de samler inn fra bilene sine, analyseres av maskinlæringsalgoritmer for å optimalisere den innebygde autopilottjenesten.
Mulighetene er som sagt store og man forstår etter hvert hvilken enorm verdi dataene har. Spørsmålet som da reiser seg er hvem som har eierskap til dataene. Det er et tema vi kommer inn på i vår webinarserie om digitalisering i produksjonsbedrifter, samt kommende blogginnlegg.