“Samlet set giver kombinationen af ekstern data med IoT og maskindata mere informerede og præcise beslutninger, hvilket fører til forbedret effektivitet, omkostningsbesparelser og reduceret risiko.”

Kombinationen af ekstern data med tidsserier og maskindata giver organisationer et mere komplet og holistisk overblik over deres drift. Ved at bringe en bredere vifte af datakilder ind, kan organisationer få en dybere forståelse af de faktorer, der driver deres drift, og træffe mere informerede beslutninger om, hvordan de optimeres.
At kombinere ekstern data såsom energipriser, vejrudsigter og ERP-data med IoT og maskindata kan være yderst nyttigt til en række forskellige applikationer. Her er blot nogle få eksempler på, hvordan denne kombination kan udnyttes:

  • Forbedret energibalancering: Ved at kombinere vejrudsigter med tidsseriedata for energiforbrug og produktion kan fjernvarmeorganisationer bedre forudsige, hvad produktionsmixet skal være, når de har flere energikilder og en variabel efterspørgsel. For eksempel kan vind fra en bestemt retning føre til en højere efterspørgsel, end temperaturen ellers ville indebære, og derfor kan man forbedre planlægningen af produktionen.
  • Øget profitabilitet: I fremstillingsindustrien kan IoT-sensorer bruges til at indsamle data om maskiners ydeevne og produktionsprocessen. Disse data kan bruges til at identificere ineffektivitet og optimere effektiviteten. Men når dette kombineres med eksterne data såsom ERP-data, skaber det et link til de økonomiske data, hvilket giver mulighed for en bedre forståelse for hvordan omkostningerne hænger sammen med forskellige produktionsprocesser og deres underliggende maskindata..
  • Forbedret energistyring: Ved at integrere energiprisdata med IoT og maskindata kan virksomheder optimere deres energiforbrug og reducere omkostningerne. For eksempel, hvis energipriserne er høje på et bestemt tidspunkt af dagen, kan en produktionsfabrik planlægge energikrævende opgaver til et andet tidspunkt, hvor priserne er lavere. På samme måde kan vejrudsigter bruges til at justere varme- og kølesystemer for at reducere energiforbruget
  • Forbedret supply chain management: Ved at integrere ekstern data såsom energipriser og vejrudsigter med IoT og maskindata, kan virksomheder bedre forudsige efterspørgsel og optimere deres forsyningskæde. For eksempel, hvis energipriserne forventes at stige, kan virksomhederne vælge at øge produktionen på forhånd for at drage fordel af lavere energiomkostninger. På samme måde, hvis en storm forventes at forstyrre transporten, kan virksomheder justere deres produktions- og forsendelsesplaner i overensstemmelse hermed.
  • Forbedret forebyggende vedligeholdelse: Ved at kombinere maskindata med eksterne data, såsom vejrudsigter, kan virksomheder mere præcist forudsige, hvornår udstyr sandsynligvis vil svigte. For eksempel, hvis en maskine typisk går i stykker, når den udsættes for ekstrem varme eller kulde, kan en kombination af vejrdata med maskindata hjælpe virksomheder med proaktivt at planlægge vedligeholdelse for at undgå uplanlagt nedetid. Eller det kan være, at ekstremt vejr fører til en øget produktion, og derfor bør maskinerne være forberedte på mere slid.

Samlet set giver kombinationen af ekstern data med IoT og maskindata mere informerede og præcise beslutninger, hvilket fører til forbedret effektivitet, omkostningsbesparelser og reduceret risiko.

I Beacon Tower muliggør vi ovenstående ved at bruge asset modeller baseret på Digital Twin Definition Language (DTDL). En asset model er en digital kopi af et fysisk aktiv eller system, der kan bruges til en række forskellige formål, herunder design, simulering, test og drift.

Det er nyttigt at bruge Beacon Towers asset modeller til at strukturere IoT og maskindata, fordi det også giver mulighed for at skabe hierarkiske strukturer der passer den enkelte bruger. Disse strukturer repræsenterer forholdet mellem forskellige aktiver og systemer i en organisation.

For eksempel kan en organisation bruge en asset model til at modellere en produktionsfabrik med individuelle aktiver såsom maskiner, transportbånd og sensorer repræsenteret som underkomponenter i den overordnede model. Ved at bruge asset modeller til at strukturere disse data, kan organisationen spore, hvordan ændringer på én maskine kan påvirke ydeevnen af ​​hele anlægget, eller hvordan en sensorfejl kan påvirke produktionen.

Ud over at hjælpe organisationer med at forstå sammenhængen mellem forskellige aktiver og systemer, gør Beacon Towers hierarkiske asset modeller det også lettere at integrere og analysere data fra flere kilder. Dette kan især være nyttigt i komplekse, indbyrdes forbundne systemer, hvor data fra mange forskellige kilder skal analyseres for at træffe informerede beslutninger.

Se denne video om Beacon Tower asset modeller og se eksempler på integration af ekstern data:

Læs mere om hvordan Beacon Tower indgår som en integreret dataplatform i et enterprise IT-miljø.

For mere information:

Partner, Mikael Rönde, mikael.ronde@glaze.dk

Læs mere om de forskellige Beacon Tower leveringsmuligheder.