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物联网数字化

推进可靠性和资产管理的新型数字化战略框架

知识域的内容互联网创造利益相关者对齐和通用语言

传感器,云计算,人工智能(AI)和机器学习 - 事物互联网(IOT)即将到来的植物或网站!预计IOT将彻底改变你的工作方式。您可能对其潜力有很大的希望,但您也可能担心数据的数量,速度,品种和真实性,IoT将带来以及如何在地球上进行管理。安全性,恶意软​​件和数据完整性的威胁也可能是您的重视。因此,您需要数字化战略,计划和框架,以便您在IOT支持的组织中取得成功。

一种共同的语言方法

如今,组织在2013年12月通过可靠性Web.com发布的UpTime®元素中具有稳定的可靠性和资产管理框架。此框架有助于实现明白可靠性是交叉功能的组织的共同语言和系统,并需要企业方法。欧洲杯德国意大利竞猜

图1:可靠性和资产管理的正常运行时间元素框架。

在互联网时间,2013年12月似乎是一生之前,虽然IOT和数字化战略出生,但他们并不主流。今天,他们正在像弹药一样推进,现在在所有行业都无处不在。

一年前,一小群Uptime Elements爱好者(他们也有相当多的知识和经验)开始了一个项目,将原来的Uptime框架扩展到数字化领域。

关于数字化与数字化

单词重要的是,这就是为什么本文,数字化的数字化,而不是数字化,因为它很明显,完全是新的商业模式正在从这种情况下出现。

根据Gartner的IT术语表,“数字化是从模拟到数字形式的转变过程。数字化是指利用数字技术改变商业模式,提供新的收入和价值创造机会。这是一个向数字化业务转移的过程。数字商业是通过模糊数字世界和实体世界而产生的新的商业设计。”

随着组织搬迁到IOT和数字化,人们的工作将改变。想象一下工厂工人交换传统手持式振动分析仪,便携式泄漏探测器和机器学习算法的润滑脂枪,知情的仪表板和编程的协作机器人(Cobots)。

数字化司机

基于2017年和2018年的可靠性Web.com进行的一项研欧洲杯德国意大利竞猜究,第三大成果可靠性和资产管理人员所寻求的数字化战略是:

1.可靠性增加;

2.做出更好的决策;

3.降低成本。

虽然这些是积极的司机,但研究还表明,可靠性界内的数字化扩散的步伐正在显着增加。大多数组织缺乏正式的政策,战略和计划,以将这些实施与组织目标或目标对齐。同样地,关于解释如何定义数字化以及适用于组织的互相矛盾的观点使得公司挑战,公司计划在哪里以及如何开始。虽然一些公司已经犹豫地解决数字化,但其他公司已经全力以赴,而不了解如何提供价值。这些公司可能会发现,他们实现的唯一业务胜利是他们实施了广泛的科学项目的吹牛权利。

因此,需要围绕数字化的统一框架,一个赋予普通术语和对挑战区域的理解,以便他们可以在组织和行业中传达,揭开主题。毫无疑问,您的企业将有不同的运营需求和IT架构。您需要评估框架的哪些领域和指导为您提供价值。它不是一个授权,而是允许辅助寻求促进数字化旅程的组织的常见术语,良好做法和指导的基准。

数字化战略框架

正常运行时间元素知识域名是一个数字化战略框架,以指导您在您的可靠性和资产管理旅程中。它包括工业物联网(IIT),云计算等。行业4.0,因为它被命名,现在必须包含在路线图中,因此此框架包含您应该询问您的组织的问题,并为常见问题提供答案,以澄清在实施IOT时所需的内容。

物联网知识域中的元素是:

  • 源 - 生成或是数据来源的项目;
  • 连接-交换数据的方法;
  • 收集 - 准备和存储数据;
  • 分析 - 数据转换为见解;
  • 做 - 从见解中取出的行动。

图2:欧洲杯德国意大利竞猜2017-2018年Reliabilityweb.com资产管理公司物联网调查结果

图3:正常元素IOT知识域和数字化战略框架

无论您实现哪个元素,您都需要考虑:

  • 数字双胞胎的作用以及您的自动化和业务系统在IOT的背景下:可以想象,您的未来状态将是从资产数字双胞胎中的工作,以更好地可视化和理解内部信息一个准确的详细数字模型。
  • 您的数据和系统的可信度:识别和减轻安全漏洞和恶意软件的风险,以及满足隐私,可靠性,弹性和安全性的风险。
  • 标准和治理:从IoT数据治理指南和配置管理原则中学习,以确保数据可以信任。

让我们更详细地查看物联网知识域内的每个元素。

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生成或是数据来源的EMS

简单地说,数据来源是用于告知人,地方或事物的情境条件的始发点。来源可以来自附着在他们监测的东西上的物理传感器。来源也可以来自其他外部系统,例如社交媒体,内部业务系统(例如,企业资产管理系统,制造执行系统或企业资源计划系统),以及在常见名称中已知的档案,例如数据湖泊。

Common types of physical sensors include devices that monitor things like temperature, proximity, pressure, water quality, chemical content, gases (present or not), smoke, infrared, fluid level, images (e.g., optical, thermo, infrared), motion detection, accelerometer, gyroscope and humidity.

有许多决定,可以在哪种情况下使用适当的传感器。例如,制造过程(例如,过程,离散,批处理等)的差异具有它们自己的特性和感测到生产类型的组合。关于用于感应的设备类型的其他决定由为解决方案定义的要求驱动。传感设备阵列与它们服务的应用一样宽。

连续过程监控的要求与离散过程不同。为了创建性能评估的完整图景,经常需要结合来自多个来源的数据信息提要。

关键问题是:

  • 如何配置传感器以收集正确的数据?
  • 什么尺寸的读数是多少?
  • 这个传感器将生活在什么样的环境中?

你为什么要关心来源?

随着IOT的世界扩展到解决了更广泛的应用程序,其较暗的一侧变得更加暴露。任何时候通过传感器将资产连接到Intranet,您会增加该资产的漏洞平面。因此,传感器和设备需要管理,就像任何其他IT设备一样。管理这些设备意味着安装和配置遵循所界定的配置的治理指南。随着您的IOT实现倾斜到完全部署,与规模,安全性和连接相关的挑战可以快速化化化合物,反过来又会提高成本和延迟进展。因此,物联网部署计划必须包括易于配置,配置,监控,更新和退役的策略 - 适用于设备的完整生命周期规划。

由于它们对所在资产的影响以及它们与工厂控制系统的连接,源设备需要安全管理作为安全操作指南的活动部分。减轻缓行的一些漏洞包括未签名的固件,默认凭据,在传输中的不安全数据,不安全的密钥存储和错过的固件/软件更新。请记住,飞行员和概念证明是良好的学习练习。请注意稍后可以节省时间和金钱。

连接(CO)

交换数据的方法

当然,一旦开始访问设备,就必须设置与企业网络的连接。通信链路或通道是用于在源和接收器之间传输模拟或数字信息的单个传输介质。Connect的主要点是建立一种通信架构,使得能够从可靠的机器操作到实时分析。将其与机器,植物,公司的神经系统进行比较,并将世界联系起来。用于支持通信的常用传输路径包括引导介质,例如铜线和光纤,以及诸如无线电,微波和激光的非控介质。声音设计涉及选择提供安全可靠的性能的通信技术,以实现机器专家的源设备选择和高效应用的自由。

今天在工厂中广泛使用的有线网络包括PROFIBUS、PROFINET、Sercos、HART、CAN和以太网。然而,在有线网络上运行有线是昂贵的,而且很难到达一些地方。电缆可能需要重新布线,如果工厂重新配置,这是不实际的设备是移动的。

无线技术解决了连接移动设备的问题,可以用来适应灵活的工厂车间。如果性能和特性与期望的结果一致,它们在大多数应用程序中都能很好地工作。

为什么要关注连通性?

需要考虑的无线通信存在若干挑战:

  • 可靠性:满足99.999%的可靠性;
  • 坚固性:在极端温度和振动的射频工厂环境中工作;
  • 确定主义:毫秒的准确性给出了当前输入和状态时只有一个可以采取的动作;
  • 延迟:解决控制器和源设备之间的毫秒延迟;
  • 安全;
  • 将使用它的工厂设置中的耐用性;
  • 蜂窝计划收费:蜂窝和5G需要付费服务提供商。

在解决这些挑战方面,有几种类型的无线应用程序可用于使其更适用于您尝试解决的使用情况。ZigBee Pro,Bluetooth®,以太网,Cellular和Lora®都是考虑的选择,每个都提供独特的特性来回答各种应用。

无论是在智能电网还是作为企业,控制中心或远程站点基础架构的一部分,引入无线技术,带来了严重的安全问题。网络健康和网络安全是出现可能重要的失效模式。无线连接的进步增强了灵活性和敏捷性,但它们还提高了对安全协议的认识。无线网络应由防火墙与其他网络隔离,并通过强加密和认证实现。

美国国土安全部(Department of Homeland Security)已经记录了各种安全策略减少的攻击数量。作为一组实践,它们可以有效地防止大多数入侵。

图4:七步有效防御工业控制系统(资料来源:国家网络安全和通信集成中心报告,3/24/18)

收集(CL)

数据的准备和存储

收集数据的主要原因是为了便于分析。收集和存储数据并不是什么新鲜事,但当你开始把数据看作是数字化商业模式运行的燃料时,收集就有了全新的意义。为了执行诊断和后见分析(主要由人类专家执行),由时间序列数据提供的传统历史学家和数据库起到了一定的作用。用于数字化的多变量、多上下文、分析就绪数据的数量和速度不断增长,要求在上下文中实时处理、存储和准备数据的新方法。

为什么要关心你如何收集数据?

几乎每天都有更多的存储选择和技术在发展,以处理制造数据的复杂性、数量和动态性质。数据分析不再局限于人工分析。机器学习算法可能在云中运行或在云边缘运行,可能需要访问在组织其他任何地方收集的数据。应该在哪里收集和存储数据?当数据在不同的使用应用程序中移动时,如何保持数据的原始真实性?它将如何影响定义资产生命周期的数字孪生兄弟的完整性?通过不同的分析应用程序按需检索这些数据的成本影响是什么?所有这些影响,以及作为资产的数据价值的增加,都需要更加谨慎和一致的数据收集方法。

分析(一)

将数据转换为见解

你从数据中寻求见解,以便采取行动。一个很自然的问题是:“我以前一直通过分析数据来获得知识和见解,那么在物联网世界中分析有什么新鲜的?”到目前为止,大多数分析都是由人类专家完成的。这限制了资产所有者分析所有数据的能力,而洞察(即结论)的有效性取决于专家的专业知识和经验水平。此外,结论可以是主观的。大多数分析都集中在事后认识和诊断上。即使是为了预见(即预测)而进行的分析,也是作为离散事件进行的。

在数字化的上下文中,通过更多的计算能力和数据分析技术,可以分析更多数据,在之前无法创建洞察力,并创建可操作的预测和远见。可以训练算法以自动执行分析,并且随着新数据流到达,分析可以是连续的。通过机器学习和AI执行的这种分析自动化是在数字化背景下分析的关键差异化。

为什么要关注分析物联网数据?

在过去的几十年里,您的资产产生的数据量显著增加。随着配备了更多传感器的新资产进入商业领域,这一数据量只会呈指数级增长。这些数据本身将成为任何企业的宝贵资产。对数据的快速分析将提高企业的生产率和盈利能力。您如何通过分析利用数据和由此产生的行动将影响您业务的成功。对一些企业来说,将知识应用于数据分析所产生的见解可以货币化,从而产生新的收入流。

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从洞察中采取的行动

分析数据的主要原因是使其具有可操作性。你要做一些能带来商业价值的事情。从这些行动中获得的价值可以增加生产力、收入和质量方面的关键业务领域。通过观察您的行动结果,您可以学习和获得最知名的方法的知识,并通过从您的数字和实体资产中提取最大的价值,为您的运营提供持续的反馈改进。

你为什么要关心呢?

如今的行业在IT基础设施上投入了大量资金,比如网络、数据存储和应用程序。公司需要通过返回可操作和可衡量的结果来确保费用带来了价值。不管愿意与否,企业已经被推入了数字时代,作为副产品,它们已经获取了大量难以处理的数据和信息。在这种情况下,从海量数据中收集见解的分析已经成为一种必要。然而,只有当人们能够利用分析来做一些有价值的事情时,分析本身才能产生价值。

图5:快速分析数据将使企业更加富有成效和盈利

通过有前景的技术进步,比如包括机器学习和深度学习在内的人工智能,可以实现将这些见解转化为行动;自主操作;人类扩张;和电子工作流。这些技术允许将分析付诸行动,以衡量结果效果和自我学习。当do行动产生预期结果时,行动反馈循环的分析被验证。然后你可以从你的数据中学习,然后可以从你的实体和数字资产中提取最大的价值。

您组织的数字文化

对于数字转型,人们需要拥抱数字化文化,在手动中首选数字处理。领导力是推动数字转型以满足业务目标的关键;将视力分享作为竞争性差异化,种子文化变化转向数字文化。

你准备好了吗?

如果组织要从人工智能和工业物联网潜力的识别阶段推进到采取行动,就需要改进所有五个正常运行时间要素知识领域的基本要素。所有领域都有影响,特别是:

  • 资产管理;
  • 战略和计划;
  • 做决定;
  • 资产生命周期管理;
  • 风险;
  • 资产知识;
  • IT / OT / ET的交叉功能领导。

在信息技术(IT)(IT),运营技术(OT)和企业技术(ET)需要实现促进可靠性和资产管理的全面方法,以实现数字化的充分承诺。指导与数字化战略框架的IOT的愿景会同时创造信誉。

实现数据的价值是无价的。当您创建透明,决策框架和增强的资产知识时,您将在功能上且通常在您自己的组织之外生成新的洞察力。

为将来的工作做准备:

  • 在加强人力资本管理的同时,投资于新的能力和流程,重点是使人类能够使用数字信息进行机器辅助的可靠性和资产管理。使用正常运行时间元素-可靠性框架和资产管理系统™作为指南。
  • 帮助塑造未来的劳动力。人总是比技术更重要。以你的可靠性领导为基础,建议/实施组织变革,以支持通过人工智能、机器学习、增强现实和物联网增强的跨职能和协作工作环境。

如果你没有目的地,任何一条路都可以把你送到那里。创建一个政策、战略和计划,其中包括数字化,并为组织的目标或目标创建一条视线。

接下来是什么?

对于完整的故事,参加维护4.0论坛,共同位于2019年5月6日至10日的可靠性会议™,在华盛顿西雅图。本文的作者将举办关于IOT知识领域和数字化战略框架的正常运行时间内元素的完整研讨会。有关更多信息访问www.relibityconference.com。