Analiza i wizualizacja danych z przemysłowego IoT

Dane zbierane z urządzeń IIoT dostarczają cennych informacji o pracy maszyn, procesów i całej działalności. Analizując je, firmy mogą wychwycić wzorce, trendy i anomalie, które pomagają optymalizować działalność i podejmować decyzje na podstawie danych.

Na przykład firma produkcyjna może wykorzystać dane IIoT do monitorowania pracy maszyn i wykrywania potencjalnych problemów, zanim doprowadzą do kosztownych awarii. To oszczędza czas i pieniądze, bo zapobiega przestojom i poprawia ogólną wydajność.

Lepsze utrzymanie predykcyjne

Jedną z największych korzyści z analityki danych IIoT jest lepsze utrzymanie predykcyjne. Analizując dane z czujników i maszyn, AI może przewidzieć, kiedy maszyna prawdopodobnie ulegnie awarii, i zaplanować serwis, zanim do niej dojdzie. Może to obniżyć koszty utrzymania i zapobiec nieplanowanym przestojom.

Decyzje w czasie rzeczywistym

Dzięki AI dane IIoT można analizować w czasie rzeczywistym, co pozwala firmom podejmować szybkie i przemyślane decyzje. Na przykład firma logistyczna może wykorzystać dane z floty ciężarówek w czasie rzeczywistym do optymalizacji tras (problem komiwojażera) i skrócenia czasu dostaw. To daje przewagę konkurencyjną i zwiększa zadowolenie klientów.

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to dziedzina AI, w której algorytmy uczą się na danych i przewidują lub podejmują decyzje bez programowania każdej reguły wprost. W analityce danych IIoT algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować duże zbiory danych i wykrywać wzorce oraz anomalie, których człowiek może nie zauważyć.

Na przykład algorytm uczenia maszynowego może analizować dane z czujników na linii produkcyjnej i wykrywać wzorce, które wskazują na potencjalny problem z maszyną. To pomaga zapobiegać kosztownym awariom.

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina AI, która zajmuje się interakcją między komputerami a ludzkim językiem. W analityce danych IIoT NLP może służyć do analizy danych nieustrukturyzowanych, takich jak teksty raportów serwisowych czy opinie klientów. Co więcej, wyobraź sobie, że możesz po prostu zapytać o dowolną informację, której akurat potrzebujesz.

Dzięki NLP firmy mogą wyciągać wnioski z danych nieustrukturyzowanych i wykorzystywać je do usprawniania działalności. Na przykład firma produkcyjna może analizować opinie klientów, żeby wychwycić powtarzające się problemy z produktami i poprawić procesy produkcyjne.

Głębokie uczenie

Głębokie uczenie (deep learning) to dziedzina uczenia maszynowego, w której algorytmy uczą się na danych i podejmują decyzje w sposób podobny do ludzkiego mózgu. W analityce danych IIoT głębokie uczenie może służyć do analizy złożonych i dużych zbiorów danych, takich jak obrazy czy nagrania wideo.

Na przykład algorytm głębokiego uczenia może analizować obraz z kamery monitoringu w zakładzie produkcyjnym i wykrywać potencjalne zagrożenia. To pomaga firmom zapobiegać wypadkom i poprawiać bezpieczeństwo pracy.

Dwa z nich to systemy przemysłowego IoT, które zbudowaliśmy. Trzeci pokazuje, w którą stronę AI może rozwinąć wizualizację danych.

Sterowanie bateriami w energetyce

Skyfri prowadzi platformę do zarządzania portfelami instalacji fotowoltaicznych i magazynów energii. Zbudowaliśmy działający pod nią system zarządzania energią (EMS), który steruje bateriami i falownikami na każdym obiekcie. Decyduje, kiedy baterie się ładują i rozładowują, realizuje peak shaving i handel energią, odpowiada na żądania lokalnego operatora sieci i pilnuje, żeby moc oddawana do sieci nie przekraczała limitu przyłącza. Więcej w case study Skyfri.

Cyfrowy bliźniak magazynu energii cieplnej

Dla magazynu energii cieplnej Kyoto Group zbudowaliśmy system oparty na SCADA i cyfrowego bliźniaka. Obejmuje funkcje monitoringu wizyjnego, zbieranie danych pogodowych, analizę cen energii i interfejs do symulacji pracy instalacji. Więcej w case study KYOTO.

Wizualizacja danych z przemysłowego IoT

Wyobraź sobie, że tworzysz wizualizacje za pomocą poleceń w języku naturalnym. Zamiast pisać SQL czy inny kod, pytasz, jak dobrze działa dany element, i po kilku sekundach dostajesz pełny obraz w łatwej do zrozumienia formie.

Ilość zbieranych danych rośnie wykładniczo, co będzie coraz mocniej obciążać zespoły analizy danych. Dla firm może to być wyjątkowe wyzwanie, bo ręczna analiza tych danych w ogóle nie będzie możliwa. Tu wkracza AI i tu pojawią się oszczędności czasu. AI może też pomóc w procesach ETL (Extract, Transform, Load), a nawet oczyścić dane za Ciebie.

W przyszłości do analizy danych z przemysłowego IoT będą wykorzystywane coraz bardziej zaawansowane algorytmy AI. Będą analizować dane w czasie rzeczywistym, wykrywać wzorce i anomalie oraz podejmować decyzje bez udziału człowieka. Dzięki temu firmy będą optymalizować działalność i podejmować decyzje na podstawie danych szybciej niż kiedykolwiek.

Czym jest analityka danych z przemysłowego IoT?

Analityka danych z przemysłowego IoT to analiza danych z czujników, maszyn i sterowników w fabrykach, elektrowniach i innych zakładach przemysłowych. Szuka wzorców, trendów i anomalii w pracy maszyn i procesów, dzięki czemu zespół może zaplanować serwis przed awarią i podejmować decyzje na podstawie danych z bieżącej pracy.

Jakie dane zbiera system przemysłowego IoT?

W Monsterze, systemie oświetlenia lotniskowego, który zbudowaliśmy z AP-TECH, dashboard pokazuje poziom naładowania baterii, stan zasilania, łączność i status urządzeń UPS. W KYOTO, magazynie energii cieplnej Kyoto Group, system zbiera też dane pogodowe, analizuje ceny energii i monitoruje teren kamerami na podczerwień. Więcej w artykule przykłady przemysłowego IoT.

Jak działa analityka danych z przemysłowego IoT?

Analiza odbywa się w czwartej z pięciu warstw opisanych w artykule czym jest przemysłowy IoT:

1. Czujniki i sterowniki mierzą pracę urządzeń.
2. Protokoły przemysłowe, takie jak Modbus, przesyłają odczyty do bramki.
3. Urządzenie brzegowe podejmuje decyzje, które nie mogą czekać na sieć.
4. Platforma w chmurze albo na własnych serwerach przechowuje i analizuje dane.
5. Dashboardy, alarmy i raporty pokazują wyniki operatorom.

Jak AI pomaga analizować dane z przemysłowego IoT?

Uczenie maszynowe wyszukuje w danych z czujników wzorce, które zapowiadają awarię maszyny. Przetwarzanie języka naturalnego czyta nieustrukturyzowany tekst, np. raporty serwisowe, i pozwala pytać o dane zwykłym językiem. Głębokie uczenie analizuje obrazy i wideo, np. nagrania z kamer, na których widać zagrożenia w zakładzie.

Jakie narzędzia sprawdzają się do wizualizacji danych IoT w zakładzie produkcyjnym?

Przy KYOTO do proof of concept dobrze sprawdził się Streamlit. Monitorowanie i sterowanie tym obiektem w czasie rzeczywistym działa w systemie opartym na SCADA. Do codziennej pracy operatorów dashboard powinien odwzorowywać procedury zakładu: mieć role, alerty i widżety, które operator może przesuwać i powiększać. Opisujemy to w artykule projektowanie dashboardów dla przemysłowego IoT.

Jak połączyć urządzenia w zakładzie z systemami IT, żeby mieć dane w czasie rzeczywistym?

Maszyny i sterowniki komunikują się przez protokoły przemysłowe, takie jak Modbus po RS-485, a w fabrykach często też OPC UA. Bramka na miejscu odczytuje dane i przesyła je dalej, często przez MQTT, do platformy w chmurze albo na własnych serwerach. Na platformie energetycznej Zeronest urządzenie odczytuje falownik przez Modbus i wysyła dane przez MQTT własnym łączem LTE.

Dlaczego dane z przemysłowego IoT trudno analizować?

Urządzenia zwykle pochodzą od kilku producentów, a każde wymaga osobnej integracji, zanim dashboard pokaże przydatne dane. Odczyty przychodzą też w wielu formatach i w ilościach, których żaden analityk nie przejrzy ręcznie. Poza tym zakłady tracą łączność, dlatego system sterowania bateriami, który zbudowaliśmy dla Skyfri, działa w pełni offline.

Czy dane z przemysłowego IoT da się eksportować do popularnych narzędzi analitycznych?

To zależy od tego, gdzie platforma przechowuje dane. Jeśli odczyty trafiają do bazy albo potoku danych, nad którym firma ma kontrolę, jej analitycy mogą pracować na nich w narzędziach, których już używają. Na platformie Skyfri dane z instalacji przechodzą na przykład przez potok danych w Databricks hostowany na Azure.

AI odgrywa ważną rolę w analizie danych z przemysłowego IoT i dostarcza firmom cennych informacji. Dzięki uczeniu maszynowemu, przetwarzaniu języka naturalnego i głębokiemu uczeniu firmy mogą w pełni wykorzystać potencjał swoich danych IIoT i usprawnić działalność.

Wraz z upowszechnianiem się urządzeń IIoT do analizy danych w czasie rzeczywistym i podejmowania decyzji bez udziału człowieka będą wykorzystywane coraz bardziej zaawansowane algorytmy AI. Pozwoli to firmom utrzymać konkurencyjność i osiągnąć swoje cele dzięki optymalizacji danych.