Fabrikanten zien kansen nu operationele technologie slimmer wordt.

Share this post:

Operationele technologie (OT) en informatietechnologie (IT) komen steeds meer samen. Productiesystemen zijn binnen industriële omgevingen een belangrijke bron van data. Door deze te combineren met nieuwe data uit internet of things (IoT) en andere gegevensbronnen kunnen processen worden geoptimaliseerd. Kosten worden bespaard en nieuwe vormen van waarde aan producten en diensten toegevoegd. Technologieën als kunstmatige intelligentie, analytics en blockchain zijn hierbij onontbeerlijk. Dankzij een technologische voorsprong en neutrale marktpositie tot het ‘platform der platforms’ ontpopt IBM zich hier als een voorloper. Hierdoor verzekeren we ook alle kansen en voordelen voor onze klanten.

Kortgeleden reisde ik met twaalf businessunit-managers van bedrijven met een OT-omgeving voor industriële processen en productie naar ons IoT Center in München. Daar kregen ze een demonstratie van de mogelijkheden. De reacties van deze mensen waren enorm positief. Iedereen zag mogelijkheden op het gebied van diepgaand inzicht in het functioneren van machines en apparaten op de werkvloer.

Kansen die zich onder meer met behulp van sensorinformatie en artificiële intelligentie (AI) ontwikkelen, bijvoorbeeld voor visuele of akoestische monitoring. In het kader van de productiekwaliteit, of om op het juiste moment onderhoud te kunnen doen en downtime te voorkomen. Door onderlinge koppeling van systemen en apparaten, al dan niet via edge-computing en de cloud, kunnen processen worden geautomatiseerd en geoptimaliseerd. Ook in de keten. Dit alles maakt een verregaande digitalisering van de industrie mogelijk.

Alles op 1 platform

De ontwikkeling van de zogeheten Industry 4.0, ook wel ‘digital manufacturing’ of Industrial IoT (IIoT) genoemd, komt van twee kanten.

Enerzijds maken traditionele spelers op het gebied van operationele technologie (OT) stappen op het gebied van data-verzameling. Traditionele OT-spelers begrijpen heel goed dat de door hun machines gegenereerde data van grote waarde kunnen zijn in het industriële proces.

Het probleem is dat deze partijen veelal niet over de diepgaande technologische kennis beschikken om van die data bruikbare informatie te maken. Veelgeroemde ‘data lakes’–stuwmeren van gegevens waarop gebruikers analyses kunnen loslaten –zijn veeleer data-moerassen waarin je zonder voldoende kennis volledig kunt wegzakken.

Anderzijds brengen wij als IBM hierin structuur, door deze OT-systemen te voorzien van een intelligente laag. En indien nodig ze te verbinden met de cloud voor koppeling met andere IT-en OT-systemen. We gaan zelfs nog een stuk verder, door op basis van IoT extra informatie uit de OT-omgeving te halen. Denk aan sensoren voor trilling, temperatuur, geluid, visuele herkenning enzovoorts. Wij brengen dit als platform der platforms allemaal samen. In technische zin, en als een holistisch plaatje voor de gebruiker. Zowel als het gaat om preventief en voorspellend onderhoud, proces- en productoptimalisatie, de zogenoemde ‘plant performance analytics’ als de bijbehorende optimalisatie.

Het toevoegen van al dit soort nieuwe informatie levert namelijk zo’n grote hoeveelheid data op, dat de mens die niet meer kan behappen. AI-technologie helpt om al deze gegevens om te zetten in bruikbare, inzichtelijke informatie en de mens te ondersteunen om de juiste beslissingen te kunnen nemen.

Leidende positie

Projecten in de productieomgeving vragen om zeer specifieke kennis. Dit hebben we opgebouwd dankzij onze marktpositie, jarenlange investeringen in IoT en onze experts die actief zijn binnen de sectoren energie, manufacturing en olie- en gas

Het mooie is dat dit door de analisten wordt erkend. Zo plaatste researchfirma Forrester IBM kortgeleden op een leidende positie in de markt voor IIoT. Wij zijn door Forrester vergeleken met zowel partijen uit de traditionele OT als IT-leveranciers. Prima, want juist binnen deze mix van aanbieders wordt duidelijk waar we als IBM ten opzichte van de rest van de markt staan. Met sommige partijen hebben we overigens partnerships, terwijl anderen ons als concurrent zien. Hoe dan ook, we kunnen waarde toevoegen bovenop elke willekeurige leverancier.

Inzoomend op de technologie komt hierin alles tezamen. Allereerst natuurlijk onze jarenlange expertise en focus op kunstmatige intelligentie, zoals Watson. Aangevuld met analytics, IoT, cloud, virtual en augmented reality, edge computing en blockchain. Door een combinatie van technologieën en inzichten brengen we duidelijk een meerwaarde op de productievloer.

Meer intelligentie ter beschikking

Daar komt nog een ontwikkeling bij die tot nu toe nog wat minder belicht is geweest: robotisering en procesautomatisering (RPA). Een verzameling van toepassingen die bedoeld is om regelmatig terugkerende ‘handmatige’ werkzaamheden te vervangen door intelligente automatisering. Denk aan het verwerken en interpreteren van handgeschreven notities in de zorg, of het verwerken van anderszins ongestructureerde data.

In de industriële omgeving kun je denken aan papieren handleidingen, aantekeningen, de interpretatie van geluid en andere vormen van kennis die vooral in de hoofden van mensen zit. Door Watson hierop los te laten, kunnen conclusies getrokken worden en acties gedefinieerd. Zeker in situaties waarbij sprake is van een vergrijzende workforce komt dit van pas. De menselijke kennis van de OT-omgeving blijft dankzij AI-gebaseerde RPA behouden, toegankelijk en toepasbaar.

Data-goudmijn

Afgaand op wat ik zie en hoor, begrijpen de meeste bedrijven en hun leiders binnen productie-omgevingen dat ze op een goudmijn met gegevens zitten. Gereedschap en machines op de werkvloer produceren vaak al decennialang gegevens. Ook big data en analyses bestaan al een tijdje. Binnen Industry 4.0 worden al deze gegevens gekoppeld aan moderne, intelligente technologieën voor verzameling, verwerking, patroonherkenning, analyses en te definiëren acties. Wilt u als fabrikant ook voordelen behalen uit Industry 4.0 en zelfs uw businessmodel digitaliseren klik hier voor meer informatie.