su obrasci promene temperature ) u delatne iformacije , sprečavajući zastoje u radu ključnih procesa i štedeći kompaniji milione dolara .
Postoje slučajevi da je , zahvaljujući prediktivom modeliranju koje omogućava IoT , kompanija uspela da sačuva preko 450.000 dolara u izbegnutim procenjenim troškovima . Ona je koristila svoje IoT funkcionalnosti za otkrivanje nekih problema temperature i vibracija , što je kroz proaktivno servisiranje spasilo više od 5 miliona dolara u uštedama .
Pa met no , pro duk tiv no , pro fi ta bil no funk ci o ni sa nje
Dajući svakom objektu na proizvodnoj liniji , proizvodnom procesu , zgradi ili mreži “ glas ”, IoT ruši dugotrajne barijere između OT i IT sveta , otvarajući značajno bolje načine da se obavlja posao . Sa OT “ koji udara na sva zvona ” o stanju okruženja i performansi u realnom vremenu , svaka mašina , čovek i informacioni sistem , od pogona do poslednjeg sprata , ima priliku da poboljša celokupan proces usklađivanjem preciznih operativnih podataka .
New Belgium Brewing Company , na primer , je primenila ovo razmišljanje i iskusila veliku isplativost . Kako je potražnja za njenim proizvodima porasla , kompanija je želela da pronađe način da dobije više od postojećih procesa umesto da pravi nove velike investicije u dodatne proizvodne linije . New Belgium Brewing je implementirao IoTomogućen proizvodni softver koji je omogućio real-time analizu sredstava , korišćenja proizvodnih kapaciteta i ukupnu efikasnost uređaja ( overall equipment effectiveness - OEE ) mehanizacije korišćene u proizvodnoj liniji .
Kao rezultat , New Belgium Brewing je postigao 50 % smanjenja neplaniranog zastoja u radu istovremeno udvostručujući proizvodne kapacitete – izlazeći u susret povećanoj potražnji bez dodavanja nove proizvodne linije .
Mo bil ni uvid i pro ak tiv no ubla ža va nje ri zi ka
Kao što su prethodni primeri pokazali , IoT pomaže preduzećima da oslobode vrednost i da izvuku više od svojih postojećih sistema ( ne radi se o “ otcepi i zameni ”) dovodeći iskustvo “ stvari ” u prvi plan svojih strategija . To važi takođe i za druge oblasti koje izvlače vrednost iz IoT rešenja – mobilni uvid i proaktivno ublažavanje rizika .
Jedan od najtežih poslova u fabrici je traženje neispravnosti i otklanjanje problema sa mašinama . Oprema u postrojenju je obično kombinacija starijih i novijih modela , počev od novih ili relativno novih do preko dvadeset godina starih . Pored toga , nema svaki proizvod dostupan human machine interface ( HMI ), mnogi proizvodi nemaju dokumentaciju na licu mesta , a neki mogu da budu izazov za prepoznavanje i identifikovanje .
Označavanjem mašina senzorima širom fabrike i učitavanjem Augmented Reality mobilne aplikacije sa inventarom , geo-lokacijom i podacima o prepoznavanju oblika , fabrički operator sada može da napusti kontrolnu sobu i izbegne trčanje tamo i nazad da bi dobio uvide . Jednostavnim držanjem tableta ispred fabričkog okruženja , mašine ili čak izvan zgrade , podaci koji se dopunjuju u realnom vremenu govore operatoru šta zahteva pažnju ili servis .
Opremljeni tabletima i pametnim telefonima koji koriste softver koji daje