Big Data

» Wat is big data?
» Hoe verbetert het hebben van veel data de efficiëntie van industriële processen?
» Welke voordelen biedt het gebruik van big data in industriële automatisering?
» Welke technologieën komen te pas aan het verzamelen van big data?
» Hoe verbetert het hebben van veel data de veiligheid van industriële processen?
» Wanneer je zoveel data verzamelt, wat dan?
» Big data en Ignition
» Ontdek Ignition

Wat is big data?

Big data verwijst naar een enorme hoeveelheid gegevens die worden geproduceerd door menselijke interactie en machine-activiteit. Deze gegevens zijn afkomstig van verschillende bronnen, zoals sociale media, sensoren, mobiele apparaten, machines en computersystemen. Het gaat hierbij niet alleen om de omvang van de gegevens, maar ook om de snelheid en variëteit van de gegenereerde en verzamelde gegevens. Aan big data komen een hoop geavanceerde softwaretools en technologieën aan te pas, zoals machine learning en data mining, om patronen en trends te ontdekken en waardevolle inzichten te genereren voor besluitvorming en optimalisatie van bedrijfsprocessen.

In de context van industriële automatisering verwijst big data naar de grote hoeveelheid gegevens die geautomatiseerde productieprocessen, machines en sensoren genereren. Deze gegevens bestaan uit operationele gegevens, zoals temperatuur, druk en snelheid, evenals loggegevens, zoals fouten, waarschuwingen en alarmen. Big data-technologieën verzamelen en analyseren deze gegevens om inzichten te bieden in de werking van industriële processen en om de efficiëntie, betrouwbaarheid en veiligheid van productieprocessen te verbeteren.

Hoe verbetert het hebben van veel data de efficiëntie van industriële processen

Door het monitoren van gegevens uit machines en sensoren, zijn bedrijven in staat mogelijke storingen of onderhoudsproblemen te voorspellen voordat ze daadwerkelijk optreden. Dit vermindert ongeplande stilstandtijd evenals de kosten. Tevens verbetert het de efficiëntie van het productieproces.

Het is ook te gebruiken om de productielijn te optimaliseren door middel van analyses van gegevens zoals machine-output, energieverbruik en kwaliteitscontrole. Op basis van deze analyses zijn bedrijven in staat processen te verbeteren en aan te passen om de efficiëntie te verhogen en de productiviteit te verhogen.

Het gebruik van big data stelt bedrijven ook in staat om kwaliteitsproblemen in productieprocessen te identificeren en op te lossen, waardoor de efficiëntie verbetert tegen lagere kosten.

Data-analyses helpen bedrijven om de supply chain te optimaliseren door het voorspellen van vraagpatronen, het verbeteren van de logistiek en het optimaliseren van het voorraadbeheer. Daarnaast is het ook in te zetten om het energieverbruik van productieprocessen, zodat bedrijven in staat zijn kosten te besparen en hun ecologische voetafdruk te verkleinen.

Welke voordelen biedt het gebruik van big data in industriële automatisering?

• Verbeterde operationele efficiëntie: Door de prestaties van machines en apparatuur te volgen, zijn bedrijven in staat problemen vroegtijdig te identificeren en snel in te grijpen om stilstand en productieverlies te verminderen.
• Verhoogde productiviteit: Door het verzamelen en analyseren van gegevens over productieprocessen, zijn inefficiënties en bottlenecks te identificeren en deze oplossen om de productiviteit te verhogen.
• Verbeterde productkwaliteit: Door gegevens te verzamelen over de kwaliteit van grondstoffen, productieprocessen en eindproducten, zijn bedrijven in staat kwaliteitsproblemen te identificeren en op te lossen om de productkwaliteit te verbeteren.
• Betere besluitvorming: Big data voorziet bedrijven van waardevolle inzichten in hun productieprocessen en prestaties. Dit leidt tot betere besluitvorming en strategieën die zijn gebaseerd op feitelijke gegevens en inzichten.
• Kostenbesparingen: Door het gebruik van big data zijn bedrijven in staat efficiënter te werken, de productiviteit te verhogen en de kwaliteit te verbeteren. Dit leidt tot kostenbesparingen.
• Verhoogde veiligheid: Bedrijven gebruiken big data om gegevens over de veiligheid van de productieomgeving te verzamelen en te analyseren. Hierdoor zijn ze in staat veiligheidsrisico’s te identificeren en te verminderen.

Welke technologieën komen te pas aan het verzamelen van big data?

Er zijn veel technologieën die te gebruiken zijn voor het verzamelen van big data. Enkele voorbeelden hiervan zijn:

Sensoren
Sensoren zijn essentieel voor het verzamelen van gegevens van machines en apparatuur. Er zijn verschillende soorten sensoren beschikbaar, waaronder temperatuursensoren, druksensoren, stroomsensoren en trillingssensoren.

IoT (Internet of Things)
IoT is een netwerk van verbonden apparaten die gegevens verzamelen en delen. In de industriële automatisering zijn het slimme sensoren, slimme machines en slimme apparatuur die de gegevens verzamelen en delen.

Cloud computing
Cloud computing is een techniek die grote hoeveelheden gegevens opslaat en verwerkt. Dit omvat het gebruik van cloudgebaseerde big data-oplossingen zoals Amazon Web Services, Microsoft Azure en Google Cloud.

Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning
AI en Machine Learning gebruikt men om voorspellende modellen te ontwikkelen op basis van de verzamelde gegevens. Deze modellen kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen en om onderhoudsbehoeften te voorspellen.

Data lakes
Dit zijn grote opslagplaatsen om gegevens van verschillende bronnen te integreren en op te slaan om ze vervolgens later te gebruiken voor analyses.

Data-analysetools
Deze tools stellen bedrijven in staat om patronen en trends in gegevens te identificeren en voorspellende modellen te ontwikkelen.

Hoe verbetert het hebben van veel data de veiligheid van industriële processen?

Het gebruik van sensoren in fabrieken en andere werkomgevingen voor het verzamelen van gegevens over machines en apparatuur helpt bij het voorkomen van ongelukken. Big data identificeert potentiële defecten en problemen en neemt zo proactief maatregelen om de veiligheid van werknemers te waarborgen. Verder verzamelen big data-gebaseerde oplossingen ook gegevens over de omgeving, zoals luchtkwaliteit, geluidsniveau en temperatuur, om zo de veiligheid op de werkplek te verbeteren.

Een andere manier waarop big data bijdraagt aan de veiligheid op de werkplek is door predictive maintenance (voorspellend onderhoud) uit te voeren. Met behulp van deze technologie zijn de prestaties van machines en apparatuur in realtime te volgen, om zo te bepalen wanneer onderhoud nodig is. Door het vooraf uitvoeren van onderhoud, voorkom je problemen en is het risico op ongelukken kleiner.

Big data is ook in te zetten om veiligheidsrisico’s te identificeren en te analyseren. Door gegevens over ongevallen, incidenten en andere veiligheidsgebeurtenissen te verzamelen en te analyseren, helpt big data bij het bepalen van de beste oplossingen en verbeteringen in het veiligheidsbeleid en de werkprocessen.

Tenslotte is het te gebruiken om de prestaties van werknemers te monitoren en te analyseren. Hierdoor ben je als bedrijf in staat te bepalen welke training en educatie nodig zijn om veiligheidsprestaties te verbeteren. Op deze manier draagt big data bij aan een veiligere werkomgeving voor alle werknemers.

Wanneer je zoveel data verzamelt, wat dan?

Het verzamelen van alle gegevens is slechts de eerste stap in het gebruik van big data in de industriële automatisering. Nadat de dataverzameling is het zaak deze te verwerken en analyseren om waardevolle inzichten te verkrijgen. Dit omvat de volgende stappen:

1. Maak de data schoon door onjuiste, onvolledige of dubbelzinnige gegevens te elimineren of te corrigeren.
2. Big data komt vaak uit verschillende bronnen en formaten. Integreer de gegevens daarom tot één uniform formaat om een volledig beeld te krijgen van de gegevens.
3. Pas verschillende data-analysetechnieken toe om patronen en trends te identificeren. Deze analyses omvatten bijvoorbeeld machine learning-modellen, statistische analyses of patroonherkenningsalgoritmen.
4. Presenteer de analyseresultaten op een duidelijke en begrijpelijke manier. Maak daarbij gebruik van datavisualisatie-tools.
5. Interpreteer de geïdentificeerde patronen en trends en gebruik ze om beslissingen te nemen en actie te ondernemen om processen te verbeteren en de efficiëntie te verhogen.

Big data en Ignition

Ignition is een softwareplatform voor industriële automatisering en HMI/SCADA-toepassingen dat in te zetten is voor het verzamelen en analyseren van big data. Ignition maakt gebruik van een open architectuur die het mogelijk maakt om gegevens te verzamelen van verschillende apparaten en systemen, ongeacht het merk of de leverancier. Hierdoor verzamelt het platform gemakkelijk gegevens van verschillende machines, sensoren en systemen in de fabriek en integreren deze tot één uniform formaat.

Ignition biedt ook verschillende geavanceerde analysetools voor big data, waaronder machine learning, datavisualisatie en geavanceerde rapportagefuncties. Deze tools zijn te gebruiken om trends en patronen te identificeren en waardevolle inzichten te verkrijgen over de prestaties van apparatuur, productielijnen en fabrieken.

Een ander voordeel van Ignition is de schaalbaarheid. Het platform is te gebruiken voor zowel kleine fabrieken en productielijnen als grote, complexe productieomgevingen die enorme hoeveelheden gegevens genereren.