Využijte big data k predikci selhání výrobních linek

Albert Ryba | 22.03.2013 | Analýzy, Software | Žádné komentáře

Big data, neboli práce s velkými objemy dat, se postupně stává univerzálním řešením. Poté, co zástupci RSA nedávno představili svůj koncept využití velkých objemů dat pro zvýšení bezpečnosti ve firmách (viz článek Big data pomohou zlepšit firemní bezpečnost), přichází IBM s dalším inovativním využitím tohoto fenoménu. A to k predikci a prevenci selhání používaného zařízení ve firmě.

To má zamezit nežádoucím a nečekaným výpadkům a přerušení běžných procesů. To by měly ocenit zejména průmyslové společnosti, ale nejen ty.

Analyzujte odchylky

Celý nápad, který stojí za řešením označovaným jako Predictive Asset Optimization, je postaven na identifikaci odchylek v datech a ve výpočtech, jaká potenciální rizika tyto odchylky přinášejí. Pokud jsou vyhodnoceny jako nebezpečné pro hladký běh procesů firmy, jsou pak reportovány příslušným zaměstnancům.

To se může vyplatit zejména v oblasti výroby (např. automobilů), kde výpadek jedné části podniku může výrazně zpomalit nebo ohrozit celou produkci. Díky včasným varováním tak může firma předejít řadě nepříjemných událostí, které by ji mohly diskreditovat před partnery a zákazníky. Řešení tak má zabránit potenciálním ztrátám, které v některých odvětvích mohou dosahovat astronomických sum.

Big data univerzálním pomocníkem

Big data se tak stávají výkonným nástrojem, který umožňuje řešit dosavadní problémy zcela novými způsoby a s určitou „inteligencí“. Dochází tak k využití znalostí a k určitým prvkům samoučení, podobně jako v dřívějších expertních systémech. V tomto případě IBM vychází z konceptu, že každé selhání je již dopředu identifikováno určitými nepravidelnostmi a problémy, které následně vedou ke kolapsu celého přístroje či zařízení. Samozřejmě čím více dat má firma k dispozici pro analýzy, tím je predikce přesnější.

IBM proto spojuje svoje řešení s nasazováním senzorů na důležité části produkčních systémů, které průběžně sbírají důležité informace. Na ně jsou pak aplikovány analytické metody a nástroje, které umožňují získat vhled do dat a odhalit možné anomálie. Zatímco při běžném provozu ve firmě je většina problémů odhalena až nastanou, v tomto případě by měly být detekovány ještě než k nim dojde. Přesnost predikce nebyla zveřejněna, ale zástupci IBM tvrdí, že se tím v průměru trojnásobně až desetinásobně sníží dodatečné náklady, které by byly spojené s urychlenými opravami a nouzovými řešeními. A to rozhodně není malé číslo.

Predikovat selhání může téměř každý

Příležitosti pro nasazení řešení Predictive Asset Optimization jsou přitom prakticky všude. Analyzovat se totiž dá prakticky cokoliv, nejen výrobní linky, ale třeba mosty, systémy rozvodu vody, elektrické rozvodné sítě, telekomunikační sítě a další typy infrastruktury. Řešení by tak mohly využít organizace z nejrůznějších oborů po celém světě, ale asi nejvíce přínosné má být pro výrobce automobilů, elektroniky a dále pro telekomunikační a transportní firmy.

Ačkoliv jde tedy v počátku o další výdaj (jenž v minulosti nebyl potřeba), což zejména správci rozpočtu na IT ve firmách nevidí rádi, měla by se investice poměrně rychle vracet. A to nejen v penězích, ale i v podobě bezproblémového průběhu podnikových procesů nebo třeba v lepší reputaci před partnery.

Zanechte komentář

Vaše emailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *


osm + čtyři =

Můžete používat následující HTML značky a atributy: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>

Copyright © ICT manažer | ISSN 1805-5486 | SEO optimalizace a přizpůsobení SEO-care.cz