IBM MAS opent een wereld aan mogelijkheden voor edge computing

Share this post:

Softwarematige intelligentie verschuift steeds meer naar de randen van een netwerk: machines, devices, voertuigen en camera’s. Doordat deze IoT-apparaten steeds slimmer worden, kunnen ze autonoom beslissingen nemen. Dat opent een wereld aan mogelijkheden voor werkzaamheden met IBM Maximo Application Suite (MAS).

IBM MAS is een software suite met verschillende Enterprise Asset Management-tools, zoals voor visuele inspectie, predictive maintenance en monitoring. Deze software draait op Red Hat OpenShift en integreert met nagenoeg elke technologie en cloud provider. Daardoor kunnen organisaties zoals producenten, logistieke dienstverleners, infrabeheerders en energieleverancier met IBM MAS alle data van elke mogelijke asset verzamelen en analyseren om hun asset management te optimaliseren.

Wat is edge computing?
“Edge computing is eigenlijk een gedistribueerde vorm van een datacenter: een klein stukje applicatielandschap op een edge device zoals een kassa, drone of productierobot”, legt Marc Loos uit. Als Evangelist Hybrid Cloud, Enterprise Container en IBM Cloud Advocate ziet hij het aantal edge devices dagelijks toenemen. “Ook de afstand tussen de edge en datacenters wordt groter, zeker met de introductie van 5G. De latency van deze netwerkstandaard is beter dan die van wifi, waardoor edge devices over een grotere afstand toch snel informatie kunnen doorsturen aan de gekoppelde moedersystemen.”

Het device initieert een actie
Dankzij de tussenlaag Red Hat OpenShift kan IBM MAS-software eenvoudig op edge devices geïnstalleerd en gedraaid worden. Red Hat OpenShift ontkoppelt software namelijk van de fysieke infrastructuur. Dit biedt verschillende nieuwe mogelijkheden voor asset management. Loos: “Nu verzamelen IoT-devices vaak data, maar doen daar zelf niks mee. Deze gegevens moeten eerst teruggekoppeld worden aan achterliggend systemen om verwerkt te worden. Met IBM MAS dichtbij het IoT-device, hoeft dat niet. Het apparaat kan zelf inzichten uit verzamelde sensordata filteren en direct een vervolgactie in gang zetten. Denk aan een onderhoudstaak, inspectieopdracht, productiestop of bestelling van een onderdeel.”

Connected worker
IBM MAS op de edge ondersteunt operators bij hun dagelijkse werkzaamheden: het edge-systeem signaleert en adviseert. Dat helpt deze ‘connected workers’ om snel, een onderbouwde beslissing te nemen. Zo kan predictive maintenance-functionaliteit een onderhoudsmedewerker of monteur helpen om te voorkomen dat machines uitvallen en de levensduur verlengen. Loos geeft een tunnelboor als voorbeeld: “Sensoren op de boor detecteren in welk gesteente wordt geboord en wat de boortemperatuur is. IBM MAS stemt de kracht en snelheid daar automatisch op af, zonder dat er eerst verbinding gemaakt hoeft te worden met software in een datacenter. Op deze manier kan je de levensduur van dergelijke kostbare assets met wel 25 procent verlengen.”

Gevaarlijke locaties
De voordelen van edge devices met IBM MAS zijn het grootst op plekken waar mensen niet kunnen komen, of liever niet zijn. “Denk aan risicovolle plekken als booreilanden, bovenop brugpijlers of in chemische fabrieken. Toch moeten ook daar assets zoals leidingen, spankabels en machines geïnspecteerd en onderhouden worden.” Zo gebruikt het Deense Sund & Baelt drones met IBM MAS om de brug tussen Denemarken en Zweden te inspecteren. Een ander voorbeeld is de robothond Spot. Dit edge device met IBM MAS controleert ’s nachts fabrieken, zodat engineers de volgende dag uitgerust zijn en meer tijd overhouden voor werkzaamheden waarvoor menselijke expertise en intelligentie vereist is.

Edge devices met IBM MAS bieden ook uitkomst op locaties waar geen netwerk is. Denk aan een weerstation boven op een berg, mijnen, tunnels en op open zee. Daar kunnen devices data niet naar datacenters sturen voor analyse en besluitvorming. IBM heeft bijvoorbeeld het autonome schip de Mayflower voorzien van IBM MAS op OpenShift. Dit voertuig steekt de Atlantische Oceaan over, waar meestal geen netwerk is. Loos: “De Mayflower is het grootste edge device dat ik ooit onderhanden heb gehad. Het vijftien meter lange schip verzamelt continu allerlei data. AI, zoals in IBM MAS, verwerkt die data real-time om de staat van het schip te controleren en om te navigeren: kan ik met de huidige snelheid en accupower een naderend containerschip voorlangs passeren en is dit wel volgens de scheepvaartregels? Dat zijn beslissingen die het edge device autonoom kan en moet nemen.”

Meer weten over IBM MAS op edge devices zoals de Mayflower?