MIKAEL HAUTALA HOW SMART, CONNECTED PRODUCTS ARE TRANSFORMING COMPETITION



Samankaltaiset tiedostot
Liikkuvien työkoneiden etäseuranta

Monimutkaisesta datasta yksinkertaiseen päätöksentekoon. SAP Finug, Emil Ackerman, Quva Oy

Tosi elävä virtuaalimalli Mika Karaila Tutkimuspäällikkö Valmet Automation

Teollinen Internet. Tatu Lund

Älykkään vesihuollon järjestelmät

Mittausteknologia uusien palveluiden mahdollistajana Mauri Patrikainen Landis+Gyr Oy

WeldEye for Welding Production Analysis WELDEYE -HITSAUSHALLINTAJÄRJESTELMÄN MODUULI

Digitaalisuus teollisuuden uudistajana. Pääjohtaja Pekka Soini Tekes Alihankintamessut, Tampere

Teollinen Internet, IoT valimoissa ja konepajoissa

Teollinen internet ja tiedon hyödyntäminen. Digi Roadshow Tampere, Emil Ackerman, Quva Oy

Demand Response of Heating and Ventilation Within Educational Office Buildings

Teollisuuden digitalisaatio ja johdon ymmärrys kyvykkyyksistä

Rakennusautomaation käytettävyys. Rakennusautomaatioseminaari Sami Karjalainen, VTT

Smart Generation Solutions

Muistatko, miten asiat olivat ennen?

Teollinen internet ja 5G - ohjelmavalmistelu

Hans Aalto/Neste Jacobs Oy

Kiinteistöjen turvallisuuden paras suojakeino. EcoStruxure Security Expert. se.com/fi/ecostruxure-security-expert

Miten teollinen internet voi mullistaa liiketoimintasi

Yhteisöllisen toimintatavan jalkauttaminen!

TTY Pori. Tieteen ja tutkimuksen kohtaamispaikka

TIETOTEKNIIKAN HYÖDYNTÄMINEN OSANA LIIKETOIMINTAPROSESSEJA: Toiminnan raportointi ja seuranta, tapahtuneisiin poikkeamiin nopea reagointi.

Tiedonkeruun miljoonat pisteet

pandia Business Intelligence Asuinkiinteistöjen omistajille Pandia Oy Sinikalliontie Espoo

AAMU-projektin hakemus

Ohjattua suorituskykyä.

Juhta Kuntien tietotekniikkakartoituksen esittely. Erityisasiantuntija Elisa Kettunen

MetGen Oy TEKES

Esineiden internet on jo totta teollisuudessa. Tietosuoja-lehti 1/2015. Teksti: Antti J. Lagus

ENERGIA ILTA IISOY / Scandic Station

Refecor Oy. Jyrki Portin. Sensoriverkot Massamarkkinoille Suunnittelun ja valmistuksen haasteita

Menolippu tulevaisuuteen. Mika Huhtaniemi, Varatoimitusjohtaja Suomen Tilaajavastuu

Teleyritysten rooli älykkään infran mahdollistajana

Esineiden ja asioiden internet - seuraava teollinen murros

Elisa Oyj Prior Konsultointi Oy

Robotit ja tekoäly terveydenhuollon työvälineinä nyt ja tulevaisuudessa työn tutkimukseen perustuva näkökulma

the Power of software

Data-analytiikan osaamiskeskittymä. Tulevaisuuden kuljetus ja varastointi data-analytiikalla Porin yliopistokeskus

IoT-tieto virtaamaan ja tehokkaasti hyödyksi

Valtran biokaasu (Dual Fuel) traktori Nurmesta biokaasua - uusi tuotantosuunta maatiloille Petri Hannukainen, Agco/Valtra

Toiminnanohjaus ja tiedolla johtaminen tänään ja tulevaisuudessa

TIEDÄTKÖ TUKEEKO HR YRITYKSESI LIIKETOIMINTAA? mittaamalla oikea suunta johtamiseen

ÄLYKÄS LÄMMÖNJAKOKESKUS

Digitalisoituminen ja elinkeinorakenteiden muutos. Vihdin visiopäivä Matti Lehti

Ennustamisen ja Optimoinnin mahdollisuudet

DIGITAALISUUDELLA SAVON TEOLLISUUTEEN JA PALVELUIHIN MENESTYSTÄ POHJOIS- Yliopettaja Esa Hietikko

Jan Montell. Talousjohtaminen ja datan hallinta Fingridissä

Datan analysointi ja visualisointi Teollisen internetin työpaja

pilvipalvelu tarkoittaa?

Pertti Pennanen DOKUMENTTI 1 (5) EDUPOLI ICTPro

5.10. Työ Työkykyjohtamisen opintopolku 2017, osa 8/9: Työkyvyn johtaminen tiedolla

Made for efficient farmers

Seitsemän totuutta teknologiateollisuudesta

Klusterianalyysi-työkirja

Kohti teollisuuden älykästä palveluliiketoimintaa

LAITOSHUOLLON HAASTEET Kestävä kehitys. Toiminnan tehokkuus. Kannattava kasvu. Ihmiset

RAMBOLL WATER TEKOÄLYN HYÖDYNTÄMINEN JÄTEVEDENPUHDISTAMON OPEROINNISSA

Älykästä. kulunvalvontaa. toimii asiakkaan omassa tietoverkossa

Tietojärjestelmän osat

Tiedonkeruu, -hallinta ja testiympäristöt

Punnituksen ja annostuksen kokonaisosaamista

Työpohja 1: Ideointi tulevaisuuden mahdollisuuksista ja potentiaalista

Teollinen internet liiketoiminnan vallankumous. Tekesin ohjelma

Kuinka IdM-hanke pidetään raiteillaan

Tietohallinnon arvo liiketoiminnalle

MV- WELDING OY. Kohti täydellistä tiedon maailmaa

Jenni Patronen. Pöyry Management Consulting Oy. #18DEdays

Muistitko soittaa asiakkaallesi?

YRKK18A Agrologi (ylempi AMK), Ruokaketjun kehittäminen, Ylempi AMK-tutkinto

Sijoittaminen digitaalisen darwinismin aikakaudella

Automatisoinnilla tehokkuutta mittaamiseen

Uusia tuulia Soneran verkkoratkaisuissa

Verkkodatalehti MAX48N-12V10AC0250 MAX48 LINEAARIANTURIT

10 TAPAA KÄYTTÄÄ IDEASEINÄÄ

FI Moninaisuudessaan yhtenäinen FI A8-0005/4. Tarkistus

Software product lines

Digitalisoituminen ja elinkeinorakenteiden muutos. Harjoittelukoulujen juhlaseminaari Hämeenlinna Matti Lehti

THEME osaamismatriisi - elektroniikka/sähkötekniikka osakompetenssien/oppimistulosten kanssa

Tulevaisuuden markkinat tulevaisuuden yrittäjä. Vesa Puhakka

TEEMME KYBERTURVASTA TOTTA

FI Moninaisuudessaan yhtenäinen FI. Tarkistus. Beatrix von Storch EFDD-ryhmän puolesta

Tietoturvapäivä

Digitaalisuus, teollinen internet ja SHOKien kehitysnäkymät. Pääjohtaja Pekka Soini Tekes FIMECCin vuosiseminaari, Tampere 17.9.

Tutkimusprojekti: Siemens Simis-C -asetinlaitteen data-analytiikka

25 vuotta lämpöä laadukkaasti Vantaa Lappeenranta Kuopio - Turku. Henkilökunnan määrä 25

Kvalitatiivinen analyysi. Henri Huovinen, analyytikko Osakesäästäjien Keskusliitto ry

Verkkodatalehti. Combiprobe CP100 CEMS-RATKAISUT

Teknotarinoita. Seitsemän totuutta teknologiateollisuudesta. Lisää löytyy osoitteesta

Liikenneteorian tehtävä

Kyberturvallisuus on digitalisaation edellytys ja mahdollistaja - miksi ja miten?

TEOLLINEN INTERNET JA ENERGIATEHOKKUUS

Pk-yritysbarometri, kevät 2018

Pk-yritysbarometri, kevät 2018

Tekes, Vesi-ohjelma

Totuus IdM-projekteista

Pk-yritysbarometri, kevät 2018

Solve laskutus Sivu 1

Google Adwords pikaohje

Terveysoperaattori Oy

CLOSE TO OUR CUSTOMERS

Transkriptio:

MIKAEL HAUTALA HOW SMART, CONNECTED PRODUCTS ARE TRANSFORMING COMPETITION Rerefaatti TLO-35250 Datan ja informaation hallinta -opintojaksolle Mikael Hautala mikael.hautala@student.tut.fi

i SISÄLLYSLUETTELO 1.1 Johdanto... 1 1.2 Tietotekniikan kolmas vaihe... 1 1.3 Mitä ovat älykkäät ja toisiinsa kytketyt tuotteet?... 1 1.4 Monitorointi, kontrollointi, optimointi ja automatisointi... 2 1.5 Järjestelmien järjestelmä... 2 1.6 Kerätty data... 2 1.7 Oma pohdinta... 3 LÄHTEET... 5

1 1.1 Johdanto Tämä on Porter et al. (2014) artikkelin How Smart, Connected Products Are Transforming Competition keskeisimmästä sisällöstä koostettu referaatti. Työ on jaoteltu lukuihin, jotka on referoitu Porter et al. (2014) artikkelista. Viimeinen luku käsittelee kirjoittajan omaa pohdintaa aiheesta datan laadun näkökulmasta. 1.2 Tietotekniikan kolmas vaihe Tietotekniikka on mullistamassa tuotteita. Tuotteista on tullut monimutkaisia järjestelmiä joissa yhdistyy laitteisto, sensorit, tallennustila, mikroprosessorit, ohjelmistot ja tietoliikenneyhteydet hyvin erilaisin tavoin. Nämä ovat luoneet uuden aikakauden yritysten kilpailukyvylle. Nämä uudet älykkäät tuotteet muovaavat teollisuutta ja luovat uusia teollisuuden aloja jopa niin paljon, että monet yritykset joutuvat kysymään itseltään: missä liiketoiminnassa oikein olen? Viimeisen 50 vuoden aikana tietotekniikka on kahdesti muovannut radikaalisti yritysten kilpailua ja strategiaa. Nyt olemme kolmannen muutoksen partaalla. 1960- ja 1970- luvuilla ensimmäinen tietotekniikan aalto automatisoi yksittäisiä tehtäviä, kuten esimerkiksi tilausten prosessointi, laskutus ja tuotannon resurssien suunnittelu. Internet mahdollisti edulliset tietoliikenneyhteydet, mikä synnytti toisen tietoteknisen muutoksen 1980- ja 1990-luvuilla. Nyt kolmannessa vaiheessa tietotekniikasta on tulossa integroitu osa tuotetta itseään. Tällä kolmannella vaiheella on myös potentiaali olla tähän asti kokemistamme muutoksista suurin. 1.3 Mitä ovat älykkäät ja toisiinsa kytketyt tuotteet? Älykkäät ja toisiinsa kytketyt tuotteet muodostuvat kolmesta osa-alueesta: fyysiset komponentit, älykkäät komponentit sekä tietoliikennekomponentit. Älykkäät komponentit, kuten sensorit ja mikroprosessorit vahvistavat fyysisten komponenttien, kuten mekaanisien ja elektronisien osien ominaisuuksia ja arvoa, kun taas tietoliikenne osat, kuten portit, antennit ja protokollat vahvistavat älykkäiden komponenttien ominaisuuksia ja arvoa. Ne myös mahdollistavat tiedon olemassa olon fyysisen tuotteen ulkopuolella. Kaikkia kolmea osa-aluetta tarvitaan jotta saavutetaan korkean tason toiminnallisuus ja yhteys. Syy siihen miksi muutos tapahtuu juuri nyt on siinä, että teknologian saralla on saavutettu suuri joukko innovaatioita, jotka mahdollistavat toisiinsa kytkettyjen laitteiden luomisen teknologisesti sekä taloudellisesti.

2 1.4 Monitorointi, kontrollointi, optimointi ja automatisointi Älykkäät ja toisiinsa kytketyt laitteet mahdollistavat joukon uusia toiminnallisuuksia jotka voidaan jakaa neljään kategoriaan: monitorointi, kontrollointi, optimointi sekä automatisointi. Tuote voi mahdollisesti toimia kaikilla osa-alueilla. Jokainen osa-alue toimii perustana seuraavalla tasolle. Esimerkiksi monitorointi on perusta tuotteen kontrolloinnille, optimoinnille sekä automatisoinnille. Monitorointi mahdollistaa tuotteen tilan ja käytön tarkkailemisen ulkoisesta sijainnista käsin. Tiedon lähteenä voi olla esimerkiksi sensorit tai muuta ulkoiset datan lähteet. Datan avulla tuote voi hälyttää ja kehottaa käyttäjää tekemään jotain. Monitoroinnilla tiedetään kuinka tuotetta oikeasti käytetään. Kontrolloinnin avulla tuotetta voi ohjata etäältä komennoilla tai algoritmeilla. Tuotteelle voidaan esimerkiksi asettaa sääntö jos paine on liian suuri, sulje venttiili. Jotta tuotetta voidaan kontrolloida on sitä ennen pystyttävä monitoroimaan tuotetta. Näin vaiheet toimivat perustana seuraaville kuten aiemmin mainittiin. Kun tuotetta voidaan monitoroida ja kontrolloida pystytään sen toimintoja alkaa optimoida. Tuotteen käyttöön voidaan lisätä algoritmeja ja analytiikkaa joiden avulla esimerkiksi tehokkuutta voidaan parantaa. Tuotetta voidaan käyttää säästeliäämmin, huollon tarvetta voidaan ennakoida tai tuotteen hajotessa tiedetään etukäteen mikä osa on hajonnut. Näin tuotteen käyttöaikaa saadaan parannettua. Kun edelliset kolme vaihetta monitorointi, kontrollointi ja optimointi on saatu tehtyä, voidaan siirtyä automatisointiin. Yksinkertaisimmillaan automatisoitu tuote voi tarkoittaa esimerkiksi robotti-imuria, joka osaa siivota talon sensorien ja ohjelmiston avulla. Pidemmälle viedyt tuotteet osaavat huoltaa itseänsä tai mukautua käyttäjän mieltymyksiin itsenäisesti. 1.5 Järjestelmien järjestelmä Kun tuotteita kytketään toisiinsa, voidaan sillä saavuttaa uusia mahdollisuuksia. Esimerkiksi jos maataloudessa yhdistämme traktorit, siemenkasvit ja istutuskoneet, voidaan kokonaisuudessaan saavuttaa parempi suorituskyky. John Deere ja AGCO ovat esimerkiksi aloittaneet maatalouskoneiden, kastelujärjestelmien, maaperän ja ravinteiden tiedon yhdistämisen säähän, sadon hintaan sekä ennalta sovitut kauppahinnat paremman suorittuuskyvyn saavuttamiseksi. 1.6 Kerätty data Kerätyn datan avulla älykkäät toisiinsa kytketyt laitteet mahdollistavat huomattavia parannuksia huollon ennakoinnissa. Tuotedatan avulla voidaan löytää olemassa olevia

3 vikoja ja ennustaa tulevia. Lisäksi tuotedata avulla voidaan saada oivalluksia tuotekehitykseen. Vikojen juurisyyt osataan datan avulla paremmin kohdistaa ja tämän avulla seuraava tuote voidaan suunnitella paremmin. Datan keruuseen tarvitaan sensoreita jotka lisäävät tuotteen hintaa. Tämän lisäksi datan siirto, tallennus, tietoturvallisuus ja analysointi lisää myös kustannuksia. Datasta saadut hyödyt tulee ylittää sen keruusta koituvat kustannukset, jotta se olisi kannattavaa. Esimerkkinä Nest kerää dataa kuinka kotitaloudet lämmittävät tai viilentävät huoneistoja. Tämän johdosta he ovat luoneet ohjelman, joka ennakoi sähkönhintapiikkejä viilentäen tai lämmittäen taloa etukäteen. Tällöin käyttäjät säästävät energialaskuissa ja energian tarve verkossa tasaantuu. Kun dataa kerätään on myös määriteltävä sen omistaja: kuuluuko se esimerkiksi käyttäjälle, anturin valmistajalle vai tuotteen valmistajalle? Usein tuote-ehdoissa määritellään, että käyttäjä luovuttaa datan toimittajalle hyvin pienin rajoittein. Näin toimittaja voi hyödyntää kerättyä dataa omiin tarkoitusperiinsä lähes ilman rajoja. Toisaalta ihmiset saattavat haluta vapaaehtoisesti jakaa omaa dataansa. Esimerkiksi jotkut Fitbit käyttäjät jakavat vapaaehtoisesti henkilökohtaiset urheilu-datansa sosiaalisessa mediassa. 1.7 Oma pohdinta Sensoreiden edullinen hinta mahdollistaa datan keruun monesta lähteestä. Aihealue on kuitenkin vielä niin tuore, että sensoreiden tuottaman datan laatu ei välttämättä ole hyvää. Mikäli päätökset tukeutuvat huonosta datasta jalostettuun informaatioon voidaan organisaatiossa tehdä huonoja päätöksiä, joilla saattaa olla vakavat seuraukset. Datan laatu tulee huomioida sensoridataa analysoitaessa. Sensorien tuottaman data ei välttämättä ole täydellistä. Mittausdatassa saattaa olla tyhjiä välejä tietoliikennekatkoksien tai muiden syiden vuoksi. Tällaiset poikkeamat tulee huomioida tai poistaa tehdessä analysointeja datan perusteella. Data ei aina ole helposti ymmärrettävissä, sillä mittaussuureet voivat olla vieraita. Halvat anturit saattavat heikentää mittauksien tarkkuutta sekä mittaustulokset eivät välttämättä ole ajantasaisia. Esimerkiksi vähävirtaiset sensorit lähettävät mittausdatansa vain tietyin väliajoin eivätkä reaaliajassa. Datan omistajuus voi olla hankala määritellä useissa tilanteissa. Kuuluuko se anturin asentajalle, koneen operoijalle, huoltajalle vai tietohallinnolle? Tiedon omistajuus olisi hyvä määritellä, sillä datan laatua voidaan parantaa päättämällä kuka tiedon omistaa. Datan omistaja kokee useimmiten velvollisuudekseen pitää huolen siitä, että datan laatu ja maine on hyvää. Ilman omistajaa kukaan ei välttämättä pidä huolta kerätyn datan laadusta.

Julkiset tahot ovat avanneet dataansa kansalaisten käyttöön, mutta yksityiset yritykset eivät ole lähteneet avaamaan dataansa. Teollisen internetin ja sensoridatan myötä yrityksille voisi olla järkevää avata sensorien tuottamaa dataa ja antaa osa siitä vapaaseen käyttöön, sillä useimmiten sensoridata ei paljasta yrityksen liiketoiminnasta mitään kriittistä. Sen sijaan potentiaalisia hyötyjä on ainakin kaksi. Kuka tahansa lahjakas analyytikko ympäri maailmaa saattaa kiinnostua tutkimaan yrityksen jakamaa dataa ja pyrkiä löytämään siitä jotain mielenkiintoista. Joku innokas data-analyytikko nimeltään Mikko voisi luoda datan perusteella mallin, jolla koneen hajoamista voidaan ennustaa. Tämän avulla yritys voi aloittaa tai parantaa huollon ennakointia. Toisena hyötynä on se, että yritys löysi Mikon kaltaisen lahjakkuuden. Vastaavaa osaamista ei välttämättä ole yrityksessä joten hänet kannattaisi ehkä palkata tai aloittaa alihankinta. Datan avaaminen voi antaa yritykselle analyysien lisäksi myös hyvän maineen yrityksenä, joka innovoi uudella tavalla. 4

5 LÄHTEET Porter, M.E., & Heppelmann, J.E. 2014. How Smart, Connected Products Are Transforming Competition. Harvard Business Review 92, 11 (November), s. 64 88.