IoT Industri: Merevolusi Otomatisasi dan Wawasan Data

IoT bertemu Industri

Tidak diragukan lagi Anda telah mendengar tentang IoT – sepertinya sulit untuk melewatinya saat ini. Sekarang kita juga memiliki Industrial IoT - yang populer untuk menggambarkan kegunaannya pada sektor industri yang lebih luas.

IoT akan membuat data baru tersedia dengan cara yang tidak dapat kita bayangkan sebelumnya; itu akan mendorong pasar baru dan menghubungkan pasar yang ada yang sebelumnya memiliki sedikit tumpang tindih, yang sekaligus mendorong kebutuhan akan aplikasi yang dapat memahami data yang tersedia untuk mengekstrak hasil yang bermakna. Mengotomatisasi penemuan dan eksploitasi informasi semacam ini akan sangat besar, IDC meramalkan pasar senilai $7,1 triliun pada tahun 2020; McKinsey menyarankan dampak yang lebih 'tersebarkan' senilai $6,2 triliun pada tahun 2025. Ketika Anda melihat angka-angka seperti ini Anda menyadari bahwa sesuatu yang cukup dramatis sedang terjadi.

Mengapa Sekarang?

Untuk memulai, sejumlah kemajuan teknis telah dilakukan yang akan mengaktifkan dan kemudian mendorong gerakan IoT. Mereka adalah:

1. Komunikasi nirkabel, setidaknya di dunia yang maju, melimpah dan murah. Perkembangan baru dalam 5G dan standar komunikasi radio daya rendah hanya akan membuat ini semakin jelas. Operator seluler, yang lelah memberikan ribuan menit dan pesan teks gratis, mencari model bisnis baru untuk meningkatkan neraca mereka dan memanfaatkan investasi infrastruktur mereka – IoT adalah jawabannya.
2. Pemrosesan yang murah, terdistribusi dan dapat diskalakan berarti bahkan penggemar remaja dapat memerintah array pemrosesan yang luas (lebih dari banyak pemerintah yang memiliki akses sepuluh tahun yang lalu) untuk lebih dari sekadar biaya kaleng soda. Tidak hanya di Cloud, tetapi pemrosesan praktis juga menemukan jalan ke perangkat tepi yang muncul sebagai arsitektur Fog Computing.
3. Sensor dan perangkat dengan biaya rendah, 'cukup baik' seperti Raspberry Pi mulai menempati pasar yang mendorong komunitas hobi yang bersemangat – membangkitkan kembali kenangan era PC akhir 70-an dan awal 80-an – dan bisnis teknologi tinggi yang serius. Perangkat elektronik keluar dari lini produksi dengan sensor terhubung internet terpasang sebagai standar. Baik kita memintanya atau tidak, semakin banyak hal yang dilengkapi sensor. Dan jika Anda membutuhkan sensor, mereka tersedia dengan harga kurang dari beberapa dolar dan pencarian cepat akan menunjukkan contoh kode open source yang hebat membuat integrasi menjadi tanpa rasa sakit.

M2M bukan IoT

Itu benar, beberapa sektor telah mengeksploitasi kemampuan semacam ini selama tahun-tahun – penerbangan, pertambangan dan Minyak & Gas datang ke pikiran. M2M (Machine to machine) telah digunakan untuk menggambarkan karya awal ini tetapi mari kita jelaskan – itu bukan IoT. Meskipun banyak tokoh industri mempromosikan karya awal ini sebagai "IoT", mereka secara fundamental salah memahami penggerak sebenarnya dari IoT. Ini bukan sekadar teknologi dan konektivitas.

Perbedaannya dengan IoT adalah dalam skala dan ambisi yang luar biasa. IoT tidak hanya tentang menghubungkan perangkat, itu tentang otonomi aktivitas rutin dan membuka serta mengintegrasikan kumpulan data dengan cara baru yang akan membawa perubahan yang jauh lebih besar. Silos akan dipecahkan – atau lihat pesaing Anda meninggalkan Anda dalam debu. Model bisnis akan berubah dan yang baru akan muncul – pikirkan kontrak berdasarkan ketersediaan (atau 'daya per jam' dalam hal mesin penerbangan).

Dari kota cerdas hingga manufaktur pintar, ini tentang perubahan organisasi dan individu seolah-olah tentang teknologi. Itu juga berarti dampaknya akan terasa di mana-mana. Misalnya, perancang Kota Cerdas ingin menggunakan IoT untuk mengeksploitasi data kota untuk memberikan informasi yang lebih baik kepada warga dan memberikan model tata kelola yang lebih transparan. "Ya kan", kata Anda, "saya hanya akan diberikan lebih banyak iklan untuk hal-hal yang tidak saya butuhkan" tetapi ini adalah hal serius, dirancang untuk membuat kehidupan sehari-hari Anda lebih mudah.

Potensi IoT di manufaktur jelas. Waktu henti tidak terencana dan pemeliharaan reaktif adalah pengemuka biaya yang tidak diinginkan. Saya membaca bahwa dalam manufaktur mobil, setiap jam waktu henti dapat setara dengan kerugian $2 juta. Fortune menghitung bahwa IoT dapat memberikan penghematan pemeliharaan sebesar 25%, mengurangi waktu henti tidak terencana hingga 50% dan memperpanjang umur mesin selama tahun-tahun. Tersuara bagus?

Dengan otomatisasi dan komputerisasi pabrik yang meningkat selama tahun 90-an dan 00-an, banyak infrastruktur inti sudah tersedia. Banyak perusahaan sekarang 'mengupgrade' infrastruktur ini agar siap IoT – lihat saja pelanggan ThingWorx dan Xively untuk melihat siapa yang memimpin. Manfaatnya berasal dari analisis data dan lebih fundamental lagi prognosis degradasi mesin di masa depan.

Industri besar yang intensif aset memiliki alasan yang baik untuk menerapkan regime pemeliharaan prediktif selama bertahun-tahun dan mereka telah bergantung pada sistem yang kompleks dan kustom untuk memenuhi tugas itu, tidak pernah menduga biaya besar untuk teknologi sensor dan akuisisi data. Mereka bahkan tidak ragu untuk menggunakan tim insinyur sistem diagnostik untuk menafsirkan data, karena mereka adalah organisasi yang sangat teknis secara alami. Namun, rintangan tinggi ini berarti bisnis yang lebih kecil atau mereka di sektor yang berdekatan telah dikunci keluar. Selain itu, teknologi generasi sebelumnya ini secara fundamental tidak akan diskalakan seiring Industrial IoT menyapu sektor manufaktur dan jutaan perusahaan kecil dan menengah datang online.

Ini juga tempat adopsi IoT yang sangat menarik dan akan memainkan peran besar dalam menurunkan rintangan dengan menekan harga perangkat keras dan mendemokratisasi akses data. Jadi pertanyaan lebih mungkin kapan dan bukan apakah kemampuan prognostik akan dapat dijangkau. Itu meninggalkan disiplin ilmu data…dan saya lelah membaca tentang 'pekerja paling sexy abad ke-21'. Para pria ini mendapat $250k..ok, ya, saya sangat iri – tapi itu bukan poinnya.

Saya tidak menyanngkap bahwa disiplin ini tidak inti (setidaknya untuk saat ini) tetapi seiring evolusi IoT bagaimana mungkin dapat memenuhi permintaan berdasarkan ketergantungan ini untuk analisis manusia? Saya percaya bahwa mencari cara cerdas untuk mengotomatisasi banyak tugas ilmu data adalah absolut dasar, bahkan kritis, untuk IoT yang berhasil dan terutama solusi yang intensif data seperti prognostik yang diperlukan untuk membuat pemeliharaan prediktif menjadi kenyataan. Tanpa itu, beberapa teknologi yang sangat keren akan tetap hanya tersedia untuk 'para raksasa'.

Anda tidak akan terkejut mendengar bahwa di Senseye, kami mengembangkan produk untuk membuat solusi pemeliharaan prediktif yang lebih dapat diakses yang dapat diskalakan dengan Industrial IoT. Kami ingin memberikan manfaat kepada organisasi yang sebelumnya mempertimbangkan prognostik mesin sebagai tidak terjangkau atau terlalu sulit untuk diimplementasikan dan bekerja sama dengan.

Itu tentu merupakan tantangan – tidak hanya penerapan teknologi canggih – tetapi rintangan yang perlu diatasi seiring industri berkembang dan merangkul IoT. Keamanan adalah salah satu kunci meskipun teknologi sebagian besar ada untuk mengatasinya, rintangan komersial dan politik tetap ada. Jadi apa yang Anda lakukan terhadap itu? Tantangan budaya juga jelas karena tim pemeliharaan, yang terbiasa dengan pendekatan reaktif mereka dalam menangani kerusakan, menolak peningkatan yang pada akhirnya akan mengarah pada penyelarasan jumlah staf pemeliharaan.

Namun, ada tiga area lainnya yang kami pantau dengan sangat dekat yang memiliki konsekuensi yang jauh lebih luas di luar produk kami. Pertama, kebutuhan akan perangkat tepi (atau kabut, seperti yang Cisco sebut) tempat beberapa tugas pra-pemrosesan data dapat dialihkan. Tidak mungkin untuk mengirimkan jumlah data mentah yang potensial besar ke Cloud setiap detik – terutama di lingkungan terpencil yang bergantung pada konektivitas seluler. Kami melihat tingkat aktivitas yang meningkat di ruang ini – terutama dari startup inovatif.

Kedua, biaya sensor dan node harus terus turun secara dramatis. Di ruang industri di mana akselerometer berkualitas tinggi diperlukan, ini masih dalam ribuan dolar (per perangkat!) yang merupakan rintangan yang signifikan bagi perusahaan, tidak hanya yang lebih kecil. Jika IoT ingin menjadi serupa seperti yang dijanjikan oleh omzet, ini harus berada di bawah $100.

Dan ketiga, kurangnya hampir sepenuhnya standar dan protokol interoperabilitas sekali lagi menciptakan silos dan kerajaan milik – hal yang seharusnya dipecahkan oleh IoT. Ketidakcocokan ini merangkumi tumpukan teknologi, dari komunikasi hingga metadata aplikasi. Beberapa inisiatif, seperti Hypercat, sementara potensial menjanjikan belum diadopsi pada skala atau tingkat untuk mencapai massa kritis.

Itu tentu merupakan waktu yang menarik dan dinamis untuk terlibat dalam apa yang hanya dapat digambarkan sebagai gelembung IoT. Saya tidak ragu bahwa kami sebagai perusahaan akan perlu meregang dan menyesuaikan diri seiring semuanya berkembang.

Kami saat ini menjalankan uji coba gratis solusi kami untuk fasilitas terpilih jadi hubungi saya jika Anda ingin dipertimbangkan.