Skörda affärsfördelar genom att kombinera extern data med tidsserie- och maskindata

Kombinationen av ekstern data med tidsserier och maskindata ger organisationer et mer komplet och holistisk overblik över deras drift. Genom att bringe en bredere vifte av datakilder ind, kan organisationer få en dybere forståelse av de faktorer, där driver deras drift, och træffe mer informerede beslutninger om, hur de optimeras.
Att kombinere ekstern data såsom energipriser, vejrudsigter och ERP-data med IoT och maskindata kan være yderst nyttigt till en række forskellige applikationer. Her är bara några få eksempler på, hur denna kombination kan udnyttes:

• Förbättrat energibalancering: Genom att kombinere vejrudsigter med tidsseriedata för energiforbrug och produktion kan fjernvarmeorganisationer bedre forudsige, vad produktionsmixet ska være, när de har flera energikilder och en variabel efterspørgsel. Till exempel kan vind från en bestemt retning føre till en högre efterspørgsel, end temperaturen ellers ville innebära, och därför kan man förbättra planlægningen av produktionen.

• Ökat profitabilitet: I fremstillingsindustrien kan IoT-sensorer används till att samla in data om maskiners ydeevne och produktionsprocessen. Dessa data kan används till att identifiera ineffektivitet och optimera effektiviteten. Men när detta kombineres med eksterne data såsom ERP-data, skapar det et link till de økonomiske data, vilket ger möjlighet för en bedre forståelse för hur omkostningerne hænger sammen med forskellige produktionsprocesser och deras underliggende maskindata..

• Förbättrat energistyring: Genom att integrere energiprisdata med IoT och maskindata kan företag optimera deras energiforbrug och reducera omkostningerne. Till exempel, om energipriserne är höga på et bestemt tidspunkt av dagen, kan en produktionsfabrik planlægge energikrævende opgaver till et annat tidspunkt, där priserne är lavere. På samma måde kan vejrudsigter används till att justere varme- och kølesystemer för att reducera energiforbruget

• Förbättrat supply chain management: Genom att integrere ekstern data såsom energipriser och vejrudsigter med IoT och maskindata, kan företag bedre forudsige efterspørgsel och optimera deras forsyningskæde. Till exempel, om energipriserne forventes att stige, kan virksomhederne välja att öka produktionen på forhånd för att drage fördel av lavere energiomkostninger. På samma måde, om en storm forventes att forstyrre transporten, kan företag justere deras produktions- och forsendelsesplaner i overensstemmelse hermed.

• Förbättrat förebyggande underhåll: Genom att kombinere maskindata med eksterne data, såsom vejrudsigter, kan företag mer exakt forudsige, hvornår utrustning sandsynligvis vill svigte. Till exempel, om en maskine typisk går i stykker, när den udsættes för ekstrem varme eller kulde, kan en kombination av vejrdata med maskindata hjälpa företag med proaktivt att planlægge underhåll för att undgå uplanlagt driftstopp. Eller det kan være, att ekstremt vejr fører till en ökat produktion, och därför bör maskinerne være förberedde på mer slid.

Samlad sett ger kombinationen av ekstern data med IoT och maskindata mer informerede och exakta beslutninger, vilket fører till förbättrat effektivitet, omkostningsbesparelser och reducerat risiko.

I Beacon Tower muliggør vi ovenstående genom att använda asset modeller baserad på Digital Twin Definition Language (DTDL). En asset model är en digital kopi av et fysisk aktiv eller system, där kan används till en række forskellige formål, inklusive design, simulering, test och drift.

Det är nyttigt att använda Beacon Towers asset modeller till att strukturere IoT och maskindata, eftersom det också ger möjlighet för att skapa hierarkiske strukturer där passer den enkelte använder. Dessa strukturer repræsenterer forholdet mellan forskellige aktiver och systemer i en organisation.

Till exempel kan en organisation använda en asset model till att modellere en produktionsfabrik med individuelle aktiver såsom maskiner, transportbånd och sensorer repræsenteret som underkomponenter i den overordnede model. Genom att använda asset modeller till att strukturere dessa data, kan organisationen spore, hur ændringer på én maskine kan påvirke ydeevnen av hela anlægget, eller hur en sensorfejl kan påvirke produktionen.

Utöver att hjälpa organisationer med att förstå sammenhængen mellan forskellige aktiver och systemer, gör Beacon Towers hierarkiske asset modeller det också lettere att integrere och analysere data från flera kilder. Detta kan især være nyttigt i komplexa, indbyrdes uppkopplade systemer, där data från många forskellige kilder ska analyseres för att træffe informerede beslutninger.

Se denna video om Beacon Tower asset modeller och se eksempler på integration av ekstern data:

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

För mer information:

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

Læs mer om de forskellige Beacon Tower leveringsmuligheder.