De hoogten van het IoT bereiken

Ik ben eindelijk Wuthering Heights aan het lezen, zegt Donna Prlich, chief product officer, Pentaho , een boek dat op het moment van publicatie als baanbrekend en zeer controversieel werd beschouwd vanwege zijn donkere, verwrongen verhaallijn en wrede personages.

Emily Brontë koos deze verhaalelementen om een ​​punt te maken over hypocrisie in de context van het Victoriaanse tijdperk van Groot-Brittannië, met zijn pretentie van fatsoen die zoveel van de menselijke ellende verdoezelt die eronder lag.

Wat heeft Wuthering Heights met IoT te maken, vraagt ​​u zich misschien af? Het is een krachtig voorbeeld van het belang van context. In een andere tijd en plaats zou een uitgever het meesterwerk van Brontë waarschijnlijk als te controversieel hebben afgedaan. In plaats daarvan, door af te stemmen op de tijdsgeest van die tijd, betoverde het boek zelfs de hardste tegenstanders en werd het een van de meest gelezen en besproken generaties lang.

Net als in het 19e-eeuwse Groot-Brittannië, leven we tegenwoordig in zeer turbulente politieke en economische tijden die worden gekenmerkt door een gewichtige, door technologie geleide industriële revolutie. In deze context is plannen erg moeilijk geworden. Het enige dat bedrijven zeker weten, is dat ze voorbereid moeten zijn op een reeks verschillende resultaten.

Daarom geloof ik dat IoT, met al zijn uitdagingen en complexiteiten, nu tot zijn recht komt. Het enorme potentieel voor gegevensanalyse kan de planning inzichtelijk maken die nodig is om deze huidige sociaal-economische golf te volgen, in plaats van erdoor te worden overspoeld.

De waarde van IoT in context plaatsen

Om het potentieel van IoT te benutten, moeten we echter alle data ten volle benutten. Een recent onderzoek door McKinsey "Het ontsluiten van het potentieel van het internet der dingen" onthulde dat "interoperabiliteit tussen IoT-systemen vereist is om 40% van de potentiële waarde te benutten."

Cruciaal was dat het onderzoek ook onthulde dat wanneer je de context van big data toevoegt aan IoT-implementaties als onderdeel van een analyseproces, je nog minstens 20% in waarde kunt winnen. Ondanks deze bevindingen worden de meeste gegevens die tegenwoordig worden verzameld in IoT-implementaties niet gebruikt en daarom niet volledig benut.

Om IoT-gegevens in de context te plaatsen die zinvolle inzichten zullen opleveren, moeten ze worden gemengd met andere gegevens - geen gegevens die 20 minuten of twee dagen oud zijn, maar zo dicht mogelijk bij realtime. Ter illustratie wil ik twee voorbeelden geven van hoe waardevol dit kan zijn in twee traditionele industrieën met dunne marges:suiker en scheepvaart.

De efficiëntie van de toeleveringsketen verbeteren

Een van onze klanten is een grote, wereldwijde suikerproducent en -distributeur. In deze commodity-markt hangt het succes af van de mate waarin de productie is geoptimaliseerd voor zowel vraag als aanbod. Om dit te helpen realiseren, bouwde de klant een volledige gerobotiseerde raffinage- en verwerkingslijn voor suiker, te beginnen met de grondstoffen tot de productie van de eindproducten. In elke productiefase genereren sensoren veel informatie over die verwerkingslijn.

Een bijzonderheid van suiker is dat de eigenschappen ervan aanzienlijk variëren, afhankelijk van de bron - cupcakes in Peru smaken veel zoeter dan die in de VS. De uitdaging van dit bedrijf is dat het aanzienlijk efficiënter is geworden in het raffinageproces en de distributie, maar dat het nog moet corrigeren voor variaties in de suikerkwaliteit. Als suiker op een bestemming aankomt en niet smaakt zoals verwacht, heeft het bedrijf een groot probleem.

Pas toen het bedrijf in staat was om meer kwalitatieve gegevens over het soort grondstoffen – de geografische bron, suikerconcentratie, de scheepvaartroute – te combineren met hun sensorgegevens, kon het die extra voorsprong krijgen die zo nodig is in een grondstoffenmarkt.

Zeepokken zijn een (dure) belemmering!

Caterpillar Marine Asset Intelligence houdt al jaren toezicht op vloten van schepen voor de Amerikaanse marine, buitenlandse defensie en commerciële sectoren. Cat Asset Intelligence verzamelt en analyseert sensorgegevens voor alle kritische apparatuur aan boord van een vaartuig.

Deze gegevens helpen voorspellen of een activum aan boord zal falen, zodat het kan worden gerepareerd voordat dat gebeurt. Operationele gegevens bieden bruikbare informatie waarmee eigenaren en operators hun onderhoud kunnen plannen, waar het schip zich ook bevindt, om stilstand en vertragingen te voorkomen. Dat is het klassieke gebruiksscenario voor voorspellend onderhoud.

In de afgelopen jaren wilde de reder ook zijn hoge onderhoudskosten in de loop van de tijd verminderen. Het begon te kijken naar meer informatie die van de sensoren kwam over zaken als brandstofverbruik, weerstand en de hoeken waarmee de rompen naar de zee zeilden.

Het bedrijf realiseerde zich dat schepen in de loop van de tijd een enorme hoeveelheid zeepokken en andere zeegroei verzamelen, die veel weerstand veroorzaken. Eens in de twee jaar maakte een klant zijn scheepsrompen schoon. Met behulp van Asset Intelligence-software verdubbelden ze deze frequentie, waardoor ze in twee jaar $ 10 miljoen bespaarden op het onderhoud van acht schepen - en dat is precies wat ze deden.

Dus of je nu bezig bent met hoogtes die wrede zijn of het soort dat je kunt bereiken met IoT, onthoud dat context het verschil maakt tussen een alledaags verhaal en een meesterwerk.

De auteur van deze blog is Donna Prlich, chief product officer bij Pentaho