Digitaalisuuden merkitys prosessi- ja energiateollisuudelle
Mitä digitaalisuus tarkoittaa?
Digitalisaatio tarkoittaa digitaalisten teknologioiden yleistymistä arkielämän toiminnoissa. Koko ilmiön synnyttäjänä on hämmästyttävän nopea digitaalista dataa tuottavien ja sitä käsittelevien ja hyödyntävien teknologioiden kehitys. Kuluttajat, etenkin nuoret, ovat lähteneet digitalisaatioon mukaan täysillä, omaksuen nopeasti käyttöönsä uusia digisovelluksia ja –tuotteita.
Datasta informaatioksi
Datasta syntyy arvoa vasta sitten kun dataan kätkeytyvä käyttökelpoinen prosessi- informaatio kaivetaan esille ja käytetään hyväksi toiminnan parantamisessa. Informaation louhimisen keskeisiä menetelmiä ovat tilastolliset mallit ja koneoppiminen (machine learning).
Kun dataa on paljon, voidaan prosessin kaikkien muuttujien välisiä riippuvuuksia hallita tilastollisella tasolla ilmiöinä ilman syvällisempää ymmärrystä niiden luonteesta. Tilastollinen prosessikohtaisesti räätälöity prosessimalli tai algoritmi määritetään ja testataan historiadatan avulla.
Käyttövaiheessa malli parantaa omatoimisesti ennustuskykyään ja tarkkuuttaan koko ajan kertyvän lisädatan avulla.
Digitaalisuus prosessi- ja energiateollisuudessa
Pohjoismainen prosessi- ja energiateollisuus on heräämässä digitaalisuusaikaan ja ensimmäisiä pilottikokeiluja suunnitellaan.
Houkuttelevin digitaalisuuden hyödyntämiskohde on prosessi- ja energiatehokkuuden sekä käytettävyyden parantaminen. Digitaalisuuden avulla saadaan täysimääräisesti käyttöön historiadatan sisältämä kokemus prosessi- ja energiatehokkuudesta erilaisissa prosessitilanteissa. Ajohistorian best practice-tason saavuttamisen lisäksi, datan eli ”kokemuksen” karttuessa best practice -tasoa pystytään edelleen nostamaan.
Digitalisaation sudenkuopat
Digitalisaatio merkitsee isoa muutosta nykyisiin toimintatapoihin. Digitalisaatiomatkaa hidastavat
- Datan laadun varmennus
Prosessidata on suurelta osin analogisilla mittalaitteilla tuotettuja mittausarvoja, joihin aina liittyy mittausepävarmuus. Mittausarvojen digitointi ei korjaa mittausepävarmuutta. Jos tarkkuutta ja luotettavuutta ei erikseen varmenneta, mittausvirheet ja erityisesti niissä tapahtuvat muutokset saattavat pahimmillaan viedä koko tekemiseltä pohjan pois.
- Datakäsittelyn, tilastollisen mallinnuksen sekä koneoppimisen osaaminen
Tätä osaamista ei teollisuusyrityksiltä yleensä löydy riittävässä määrin. Nopein tapa edetä tässä suhteessa on yhteistyö ulkopuolisen asiantuntijayrityksen kanssa.
- Toimintatapojen muutoksen aikaansaaminen
Viime kädessä arvoa syntyy vasta sitten kun uudet käytännöt toteutuvat arkipäivän työskentelyssä lattiatasoa myöten. Digitalisaation keinoin voidaan tehokkaasti johtaa ja nopeuttaa haluttua muutosta.
Indmeasin rooli digitalisaatioprosessissa
Indmeasin vahvuudet prosessi- ja energiateollisuuden digitalisaatiopartnerina ovat:
- Prosessi- ja energiateollisuuden tuotantoprosessien tuntemus
- Mittausdatan laadun varmentaminen
- Halutun informaation tuottaminen prosessidatasta