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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

物联网知识领域创造利益相关者对齐和共同语言

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,在2013年12月由Reliabilityweb.com发布的Uptime®Elements中,组织已经拥有了坚实的可靠性和资产管理框架。bob综合体育网页版这个框架有助于为理解可靠性是跨功能的并且需要企业方法的组织实现公共语言和系统。

图1:可靠性和资产管理的正常运行时间元素框架。

在互联网时代,2013年12月似乎是很久以前的事了,虽然物联网和数字化战略诞生了,但它们并不是主流。今天,它们像子弹头列车一样前进,在所有行业中无处不在。

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。”

随着各组织实施物联网和数字化,人们的工作将发生变化。想象一下,工厂工人用传统的手持振动分析仪、便携式检漏仪和油脂枪交换机器学习算法、知情的仪表盘和编程的协作机器人(cobots)。

数字化的司机

根据Reliabilityweb.com在2017年和201bob综合体育网页版8年进行的一项研究,可靠性和资产管理公司从实施数字化战略中寻求的三大结果是:

1.提高可靠性;

2.做出更好的决策;

3.降低成本。

虽然这些都是积极的驱动因素,但研究还表明,可靠性领域的数字化扩散速度正在显著提高。大多数组织都缺乏正式的政策、战略和计划,以使这些实现与组织的目标或目标相一致。同样,对于什么是数字化以及如何将其应用于组织的解释存在分歧的观点,这使得企业难以规划从哪里开始以及如何开始。虽然一些公司在解决数字化问题上犹豫不决,但也有一些公司在不了解价值将如何实现的情况下全力以赴。这些公司可能会发现,他们取得的唯一商业胜利,就是有吹嘘自己实施了大量科学项目的权利。

因此,需要一个关于数字化的统一框架,一个提供通用术语和对挑战领域的理解的框架,这样它们就可以在组织和行业之间进行交流,去神秘化这个话题。毫无疑问,您的企业将有不同的操作需求和IT体系结构。您需要评估框架的哪些领域和指导对您有价值。它不是一个授权,而是一个通用术语、良好实践和指导的基线,以帮助寻求数字化之旅的组织。

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。

物联网知识领域的要素有:

  • 源 - 生成或是数据来源的项目;
  • 连接-交换数据的方法;
  • COLLECT -数据的准备和存储;
  • ANALYZE—将数据转换为洞察力;
  • 做 - 从见解中取出的行动。

图2:bob综合体育网页版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:

  • 数字双的角色,以及你的自动化和业务系统的物联网:可以想象,你的未来状态进行你的工作和数字的孪生资产来更好地想象和理解信息的上下文内准确详细的数字模型。
  • 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:学习物联网数据治理指南和配置管理原则,以确保数据可信任。

让我们更详细地了解物联网知识领域中的每个元素。

年代iuce(sc)

生成或作为数据来源的Ems

简单地说,数据来源是用于告知人、地点或事物的情境条件的信息的起始点。源可以来自于它们所监控的物体上的物理传感器。资源还可以来自其他外部系统,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规划系统),以及常用名称下的档案,如数据湖。

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。

由于源设备对它们正在监视的资产的影响以及它们与工厂控制系统的连接,因此源设备需要将安全管理作为安全操作指南的一个活动部分。需要减轻的一些漏洞包括未签名的固件、默认凭证、传输中的不安全数据、不安全的密钥存储和遗漏的固件/软件更新。记住,飞行员和概念验证是很好的学习练习。注意这里的关键需求可以在以后节省时间和金钱。

连接(CO)

交换数据的方法

当然,一旦您开始访问设备,就有必要建立到企业网络的连接。通信链路或信道是用于在源端和接收端之间传输模拟或数字信息的单一传输介质。Connect的主要目的是建立一个通信架构,使从可靠的机器操作到实时分析的一切都能实现。把它比作一台机器、一株植物、一家公司的神经系统,连接世界。支持通信的常用传输路径包括引导介质(如铜线、光纤)和非引导介质(如无线电、微波、激光)。一个合理的设计包括选择能够提供安全可靠性能的通信技术,使机器专家能够自由地选择源设备和高效地应用。

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?

无线通信中有几个需要考虑的挑战:

  • 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;
  • 确定性:当只有一个动作可以执行时,给定当前输入和状态的精确度为毫秒;
  • 延迟:寻址控制器和源设备之间的毫秒延迟;
  • 安全;
  • 在工厂环境中使用的耐久性;
  • 蜂窝计划收费:蜂窝和5G需要付费服务提供商。

为了解决这些挑战,有几种类型的无线应用程序可以使它们更适用于您试图解决的使用案例。Zigbee Pro、蓝牙®、以太网、蜂窝和LoRa®都是可以考虑的选择,每个都提供独特的特性,以回答各种各样的应用程序。

无线技术的引入,无论是在智能电网中,还是作为企业、控制中心或远程站点基础设施的一部分,都带来了严重的安全问题。网络健康和网络安全是新出现的重要故障模式。无线连接的进步增强了灵活性和敏捷性,但它们也带来了对安全协议的更多认识。无线网络应通过防火墙与其他网络隔离,并采用强加密和身份验证。

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)

将数据转化为见解

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。

在数字化的背景下,有了更多的计算能力和数据分析技术,就有可能分析更多的数据,创造以前不可能实现的见解,并创造可操作的预测和预见。可以训练算法自动执行分析,并且当新的数据流到达时,分析可以是连续的。这种由机器学习和人工智能实现的分析自动化,是数字化背景下分析的关键区别。

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。

(做)

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。

为什么你应该关心?

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

对于数字化转型,人们需要拥抱数字化文化,在这种文化中,数字化处理比手工处理更受青睐。领导力是推动数字化转型以实现业务目标的关键;分享作为竞争差异化的愿景,并播种文化变革,向数字文化转变。

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;
  • 决策;
  • 资产生命周期管理;
  • 风险;
  • 资产的知识;
  • 跨职能领导IT/OT/ET。

为了充分实现数字化的前景,需要在信息技术(IT)、运营技术(OT)和企业技术(ET)的可靠性领导文化的基础上,创建一个全面的方法来推进可靠性和资产管理。以数字化战略框架指导物联网的愿景将同时创造可信度。

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.reliabilityconference.com。