Az adatgyűjtés alapvető szerepe a digitalizációban

Gyakran hasonlítom az adatgyűjtést az épületek alapozásához az építőiparban: amíg nincsenek meg a megfelelő adataink, addig az ipari digitalizáció nem haladhat előre. Az ipari adatgyűjtés ugyanolyan elengedhetetlen, mint a ház alapja – enélkül minden egyéb fejlesztés csak részleges siker lehet. Ha például egy vállalat nem rögzíti a gépeinek állapot-, vagy teljesítményadatait, akkor az AI nem tud előrejelzéseket készíteni a potenciális hibákról, így például a prediktív karbantartás iránti törekvések értelmetlenek maradnak.

A digitalizációs szintek lépésről lépésre – az adatalapú szemlélet piramisa

Az ipari digitalizáció több-, egymásra épülő szintből épül fel, és mindegyik szint új lehetőségeket nyit meg. Az ipari digitalizációban a nulladik lépés az alapvető adatgyűjtés, amelyre később építhetjük az összetettebb funkciókat, elemzéseket és megoldásokat. Az alábbiakban ismertetem, hogy az ipari digitalizáció hogyan alakítható ki, fejleszthető fel az egyes szintekre.

1. Nulladik szint – Az alapvető adatgyűjtés bevezetése
   Minden digitalizációs projekt az adatgyűjtéssel kezdődik. Ennek a nulladik szintnek az a lényege, hogy megteremtsük az adatok gyűjtésének és tárolásának lehetőségét. A gépek és eszközök akár utólagosan is szenzorokkal, okos, vagy okosított vezérlőegységekkel vannak felszerelve, amelyekből az adat kinyerhető és az okos vezérlőegységek lehetővé teszik az adatok begyűjtését, átalakítását, esetenként kompakt módon akár azok rögzítését is. Ahogy az ipari környezetben szokás mondani: „Adatgyűjtés nélkül nincs digitalizáció.” Ez a belépési szint – mint a ház alapja – teszi lehetővé, hogy a vállalatok a későbbi szintekre lépjenek, fokozatosan és tudatosan építsék a saját igényeiknek megfelelő digitális infrastruktúrát, ahogy egy ipari ingatlanfejlesztés esetében is történik.
2. Első szint – Központosított adatgyűjtés és tárolás
   Ezen a szinten a gyártási folyamat során összegyűjtött és már információvá alakított és megformált adatokat egy központi adatbázisba gyűjtjük. Ez lehet természetesen a cég saját IT rendszerében kialakított adatbázis is. Ez a szint lehetővé teszi, hogy az ily módon létrejött adatvagyonból a cégek maguk fejleszthessenek akár saját alkalmazásokat, pl. kimutatásokat, dashboardokat, előrejelzéseket stb., de ehhez a saját kompetenciáit használva vezet a további út.
3. Második szint – Adatok vizualizálása és monitoringja
   Az adatgyűjtést követően a következő lépés a vizualizáció, amely megkönnyíti az adatok értelmezését. Ezen a szinten már valós idejű adatokat láthatunk, például a gépállapotot, így a karbantartók azonnal észrevehetik a potenciális problémákat. Ennél a szintnél az okos vezérlést támogató rendszerek autóm adatgyűjtő, adatfeldolgozó, adattároló, adat megjelenítő és akár értesítési funkcionalitással bíró egységenként kell értelmezni, mely sziget üzemben és mélyebb IT integráció végrehajtásával hálózatosan, az üzem rendszerén biztonságosan elérhető felületeket biztosít. Az adatvizualizáció segít abban, hogy az adatokból értékes információt nyerjünk ki, és megfelelő döntéseket hozzunk meg lokálisan, vagy akár műszaki vezetés különböző szintjeiről. Ilyen alkalmazás lehet például egy gépállapot monitoring felület, vagy egy komplex HMI megoldás is.
4. Harmadik szint – Automatizált komplex döntéstámogató rendszerek
   Ezen a szinten már nem autonóm egységekről van szó, hanem a gyártásban résztvevő egységekről származó adatokat specifikus szoftvereknek (is) továbbítjuk, mint például egy gyártásmonitoring, vagy karbantartás menedzsment szoftver. Ezek a szoftverek rendszerben, bizonyos feladatcsoportokra optimalizálva kezelik le az adatvagyont, például automatikus értesítéseket is küldhetünk, ha egy gép eléri a kritikus állapotot. Az energiafelhasználás optimalizálása vagy a hibamegelőzés ezen a szinten már proaktív módon támogatott. Az ilyen rendszerek hatékonyan növelhetik a gyártás rugalmasságát és csökkenthetik a költségeket.
5. Negyedik szint – Prediktív analitika és mesterséges intelligencia (AI)
   A digitalizáció legmagasabb szintje, ahol az adatok elemzésére mesterséges intelligenciát és prediktív analitikát alkalmazunk. Ezen a szinten az AI-alapú rendszerek képesek előre jelezni a hibákat, a gép teljesítményének alakulását, és lehetővé teszik a karbantartási ciklusok pontosabb megtervezését. Az AI itt nem csupán „jó, ha van”, hanem valós, kézzelfogható előnyt jelent. Termék, illetve standard megoldási szinten az ilyen jellegű megoldások sok esetben gyártóktól közvetlen beszerezhetőek, de komplexebb, egyedi megoldások tekintetében az algoritmusokat meg kell alkotni, folyamatosan finomítani kell azokat.

A digitális szemléletváltás elengedhetetlen része az ipari növekedésnek

Az adatgyűjtés fontosságát gyakran alábecsülik, mégis ez a digitalizáció alapja. Az AI, az automatizált döntéstámogatás és a prediktív karbantartás mind azon alapul, hogy megfelelően strukturált adatokkal és integrált szaktudással, úgynevezett “domain” tudással rendelkezzünk. Ennek a szemléletváltásnak azonban része az is, hogy a cégek felismerjék, nem elegendő pusztán adatokat gyűjteni, hanem ezeket az adatokat integrálni és értelmezni is kell. Ehhez elengedhetetlen a vállalatok saját tapasztalatának és szürkeállományának bevonása is, hiszen egy tudatos, belülről jövő stratégia megalkotása és megvalósítása szükséges: Egészen az igényfelméréstől kezdve a tervezésen, valamint a teszteken át, a bevezetésig és a finomhangolásig.

Példa a gyakorlati megvalósításra: Egy gyártóüzemben az adatok gyűjtése és elemzése kezdetben a gépek alapvető állapotára és teljesítményére vonatkozott. Az első adatgyűjtési ciklus után, ahogy egyre több adat halmozódott fel, lehetőség nyílt az adatok elemzésére, ami végül egy AI-alapú prediktív karbantartási rendszer bevezetéséhez vezetett. Az így nyert információk lehetővé tették, hogy a karbantartási költségek jelentősen csökkenjenek, és a gyártási leállások száma is mérséklődjön.

A digitalizációs átalakulás hosszú távú stratégiát igényel

A digitalizációval kapcsolatos sikeres szemléletváltás nem megy egyik napról a másikra. Fontos, hogy a cégek kidolgozott stratégiával rendelkezzenek, amely meghatározza, milyen adatokat kell gyűjteniük és hogyan használják fel azokat a jövőbeni fejlesztésekhez. Célszerű a vállalat digitális érettségének felmérésével kezdeni a stratégiai megalkotását. A legtöbb esetben egy szakértő partner bevonása is nélkülözhetetlen, hiszen a tapasztalat és a szaktudás rengeteg olyan idő- és erőforrás rabló zsákutcától megóvhatja a vállalatokat, amelyeket saját maguk nem biztos, hogy felismernének.

A stratégia megalkotásakor fontos, hogy ne csak a digitalizáció lehetőségeire koncentráljunk, hanem a meglévő gyártási folyamatok fejlesztésére is. Egy sikeres digitális átalakulás során nemcsak az AI és az adatgyűjtés kap központi szerepet, hanem a vállalati szemléletváltás is alapvető fontosságú. Az adatgyűjtés mellett ez az emberi tényező az egyik legfontosabb feltétel, amely nélkül nem érhetők el a valódi sikerkritériumok.

Záró gondolatok

A digitalizáció az ipari fejlődés jövője, de csak azok a vállalatok tudnak élni az ebben rejlő lehetőségekkel, amelyek tudatosan építik fel az adatgyűjtésre és a digitális eszközökre alapozott stratégiájukat. Az AI és a digitalizáció valódi potenciálja csak akkor bontakozik ki, ha a vállalatok az adatokat rendszerezik és célzottan használják fel. Érdemes tehát időben elkezdeni az első lépéseket, és folyamatosan fejleszteni az adatgyűjtési és -elemzési képességeket – így a jövőben stabil alapokra építhetjük vállalatunk versenyelőnyét.