Best practice data ontsluiten voor IIoT – 4 tips

Veel organisaties hebben zonder het te weten waardevolle data in huis voor de ondersteuning van hun IIoT-projecten. De data zijn verspreid over verschillende afdelingen en niemand vraagt zich af wie de eigenaar is of hoe het mogelijk is de data organisatiebreed te ontsluiten. Zo laten ze kansen liggen. Deze vier tips helpen u uw data maximaal te benutten.

Tip 1. Zorg dat u de eigenaar van data bent

Bij de meeste IIoT-projecten zijn verschillende leveranciers betrokken en worden de data weergegeven in verschillende applicaties. Een simpel voorbeeld is een transportbedrijf dat naast een planningstool een tracking device gebruikt om de locatie van zijn vrachtwagens te volgen en dat de data uit die twee systemen wil combineren. Technisch gezien is dat geen probleem, daarover leest u in tip 3 meer, maar er staat mogelijk wel een ander obstakel in de weg. Want in het contract dat is afgesloten met de leverancier van het tracking device staat dat de data zijn eigendom zijn en blijven. Dit kan een flinke streep door de rekening van de transporteur zijn, zijn plannen kunnen niet zomaar doorgaan. Kijk daarom goed naar de contracten die u afsluit voor de apparatuur en software waarmee u data verzamelt en zorg dat u de eigenaar van de data bent. Op die manier komt u niet voor onaangename verrassingen te staan bij uw IIoT-initiatieven.

Tip 2. Denk eerst na hoe u uw data het beste ontsluit

Het komt vaak voor dat afdelingen op hun eigen houtje bezig zijn met het verzamelen van data voor een IIoT-project. Ze maken een proof of concept waarbij ze alleen naar hun eigen use case kijken. Dat is jammer, want misschien zijn er wel initiatieven of bestaande toepassingen binnen de onderneming waarbij ze kunnen aanhaken. Een bedrijf in de afvalverwerking dat al een camerasysteem gebruikt voor het maken van ‘gewone’ beveiligingsbeelden kan daar bijvoorbeeld een Pyrocam op aansluiten. Dat is een slimme IIoT-oplossing die via warmtebeelden de temperatuur in een specifiek gebied controleert en het mogelijk maakt om broei in containers tijdig te signaleren en zo brand te voorkomen. Door gebruik te maken van bestaande systemen, kunt u de investeringen en de drempel voor nieuwe IIoT-toepassingen verlagen.

Tip 3. Kijk of uw plannen in uw bestaande data-architectuur passen

Met behulp van API’s (application program interfaces), een soort virtuele stekkerdozen, kunt u IIoT-data uit allerlei soorten systemen combineren. U brengt de data dan samen in één centrale database. Door filters over de data heen te leggen, kunt u dashboards creëren die u de gewenste inzichten geven. Maar een mogelijkheid is ook om de data naar een bestaand dataplatform te sturen voor verdere verwerking en analyse, bijvoorbeeld een asset management systeem als IBM Maximo. Het beste is altijd eerst de huidige data-architectuur binnen uw organisatie in kaart te brengen en daarna naar uw behoeften voor een specifiek IIoT-project te kijken. Welke data wilt u verzamelen en wat wilt u ermee doen? Welke partijen zijn daarbij betrokken en wie is de eigenaar van de data? En hoe wilt en kunt u de data ontsluiten om deze zo goed mogelijk te gebruiken? Door uw plannen in te passen in uw bedrijfsbrede data-architectuur bent u in staat uw IIoT-data optimaal te combineren en te verrijken met andere data, zowel van interne als externe partijen, en haalt u er maximale waarde uit.

Tip 4. Onderzoek wie ook iets aan uw data heeft

Een voorbeeld, in een fabriek dragen de medewerkers slimme helmen om hun veiligheid in de gaten te houden. Lopen ze bijvoorbeeld geen risico op gehoorbeschadiging door te veel decibellen? Als het bedrijf dan toch de trillingen in de omgeving van medewerkers meet, kan het de data net zo goed voor andere dingen gebruiken. Bijvoorbeeld voor een onderzoeksorganisatie zoals TNO kunnen de data misschien interessant zijn omdat ze inzicht bieden in de gezondheid van productiemedewerkers. Maar ook binnen het productiebedrijf zelf kan deze databron zijn nut bewijzen, want de trillingen zeggen eveneens iets over het functioneren van een installatie. Dat maakt de data dus waardevol voor asset management, bijvoorbeeld in het kader van voorspellend onderhoud ofwel predictive maintenance. Ketenpartners kunnen eveneens potentiële afnemers van data zijn. Laten we weer even teruggaan naar de transportonderneming uit de eerste tip. Doordat het bedrijf de locatie van zijn vrachtwagens via tracking volgt, beschikt het over waardevolle informatie voor andere partijen in de keten, zoals distributiecentra, verladers of eindklanten. Ze weten wanneer ze een levering mogen verwachten en kunnen daarop anticiperen, waardoor ze efficiënter te werk gaan. Zo zijn er ook voor uw organisatie allerlei toepassingen te bedenken om uw data ten gelde maken.