IOT et industrie : Données IoT: réduction des temps d'arrêt imprévus grâce à l'analyse prédictive

Les données sont l'un des plus grands défis et des plus grandes opportunités de l'Internet des objets. Il crée également l'analyse de rentabilisation la plus convaincante pour investir dans les solutions IoT. Selon un rapport d'ABI Research, «dans le secteur des entreprises, l'analyse de rentabilisation des déploiements de l'Internet des objets (IoT) est de plus en plus basée sur le big data et l'analyse. La simple connectivité permet déjà des améliorations précieuses des produits et des processus, tels que la surveillance et le service à distance, mais le stade où l'IoT devient vraiment transformateur pour les entreprises est lorsqu'il passe par des outils d'analyse et de modélisation. » Lors de la NIWeek 2016 de la semaine prochaine, la valeur commerciale transformatrice des données et de l'analyse IoT dans un environnement industriel sera mise en évidence avec une démonstration de Flowserve, l'un des plus grands fabricants mondiaux de pompes, vannes, joints et composants destinés aux industries de process. De nombreux avantages et opportunités peuvent être réalisés grâce aux données et aux analyses IoT. La démo de FlowServe présentera l'un des cas d'utilisation les plus convaincants: la maintenance prédictive pour réduire les temps d'arrêt imprévus des actifs critiques. Réduire les temps d'arrêt des actifs critiques et maintenir les usines de fabrication opérationnelles est la mission de FlowServe. Dans la fabrication, les temps d'arrêt imprévus entraînent des milliards de dollars perdus chaque année. Mais avec les données provenant d'actifs industriels connectés, les temps d'arrêt peuvent être minimisés. Grâce à la combinaison de l'analyse IoT et de l'apprentissage automatique, ces actifs critiques peuvent dévoiler une histoire de données complète sur un équipement spécifique qui offre une meilleure visibilité sur la combinaison de facteurs qui mènent à des défaillances tels que l'environnement d'exploitation. Grâce à cette visibilité et à des analyses en temps réel ainsi qu'à l'apprentissage automatique, les fabricants peuvent savoir quand un actif va tomber en panne et comment il va échouer et peuvent prendre des mesures préventives pour éviter les temps d'arrêt.Le groupe consultatif de l'Arc déclare «utiliser l'IIoT et l'analyse pour la surveillance des conditions et la maintenance prédictive peut aider à garantir une disponibilité élevée des actifs critiques, en particulier parmi les 82% d'actifs présentant un modèle de défaillance aléatoire. diminution des temps d'arrêt imprévus.

Libérer la valeur des données IoT

De toute évidence, les données IoT sont précieuses. Avec Gartner prévoyant que plus de 50 milliards d'appareils seront connectés d'ici 2020, la quantité de données IoT continuera de croître et le besoin de capacités d'analyse au sein des solutions IoT deviendra critique. Mais il y a des défis. Les données IoT sont très différentes des données d'entreprise traditionnelles et les approches classiques d'analyse des données ne sont pas suffisantes pour analyser les vastes quantités de données IoT provenant d'actifs connectés.

Dans une récente webémission intitulée «Capitalizing on Your IoT Data with ThingWorx Analytics», Rob Patterson, vice-président de la stratégie et du marketing chez ThingWorx, a noté que les outils d'analyse actuels n'étaient pas conçus pour l'IoT et que l'application des approches analytiques traditionnelles ne le travail en raison du volume, de la vitesse et de la variété des données IoT. Toutes ces données uniques doivent être évaluées, corrélées et traduites en intelligence exploitable.Pour réaliser pleinement la valeur des données IoT, il est important de disposer d'une solution IoT intelligente avec des capacités d'analyse conçues pour les données IoT. Les données IoT sont rapides et furieuses. Comprendre plus rapidement les données et ce qui se passe au sein de votre écosystème IoT peut aider les fabricants non seulement à éviter les temps d'arrêt et les opportunités manquées, mais aussi à identifier des moyens supplémentaires de créer de la valeur qui peuvent transformer le résultat net. dans l'IoT, mais détient la clé pour libérer la plus grande valeur de toute solution IoT. Exploiter son potentiel devrait être une priorité absolue pour les fabricants.

Inscrivez-vous pour une entrée gratuite au NIWeek Expo Hall et aux sessions Keynote pour voir:

Démonstration de la pompe Flowserve dans le discours liminaire de National Instrument le mardi 2 août
Le directeur de la technologie de PTC, Andy Timm, participe à un panel d’inauguration sur l’analyse des données analogiques massives le jeudi 4 août
Démonstration de la pompe Flowserve dans le pavillon IoT de NI

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Des appareils connectés
Analyses prédictives
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Internet des objets industriel

A propos de l'auteur

Michelle Duke Hopkins

Michelle Hopkins est rédactrice en chef du rapport sur le cycle de vie des produits. Elle a passé sa carrière dans le marketing et les communications dans l'industrie de la technologie, principalement axée sur les logiciels d'entreprise. Michelle aime faire des recherches et écrire sur la manière dont les nouvelles tendances et innovations technologiques peuvent transformer les processus commerciaux et avoir un impact sur les relations clients, l'avantage concurrentiel et les revenus et la rentabilité globaux. Les sujets fréquents incluent l'Internet des objets, la fabrication, la gestion du cycle de vie des services et les STEM.

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