Vi følger opp forrige artikkel med en bred og kortfattet gjennomgang av aktuelle teknologier som er avgjørende for å lykkes med digitale endringer i industrien.
Mobile plattformer
Mobile plattformer er ingen ny teknologi, men utviklingen av nye tjenester på mobil plattform går stadig videre. For privatmarkedet er mobilteknologi en godt innarbeidet plattform som i stor grad har overtatt bruken fra tradisjonelle PC, men i bedrift og spesielt industrien er mobilteknologi fortsatt lite utnyttet.
De samme fordelene vil gjelde for bedrifter/industrier som for privatmarkedet; tilgjengelighet når som helst og hvor som helst, med tjenester og funksjoner tilpasset den enkle og raske brukeropplevelsen. Det er også verdt å nevne at mobil teknologi (med strømlinjeformede brukergrensesnitt) ofte kan være enklere å anvende for ikke-IT kyndige personer innen håndverks og teknikerfag.
Naturlig nok vil mobile enheter med sentrale funksjoner i en bedrifts prosess være gjenstand for mulige sikkerhetsbrudd, og større aktsomhet må tas ved bruk.
Samhandlingsplattformer/Sosiale medier
De aller fleste har god kjennskap til sosiale medier i privat sammenheng, men innenfor en bedrift er dette ofte ikke utnyttet. Kjernen i sosiale medier er informasjonsflyt og tilgang til kompetanse/erfaring. Flere selskaper er i ferd med å ta i bruk ”facebook for bedrifter” for å utnytte disse mulighetene, også plattformer der underleverandører, partnere og kunder er integrert gir gode effekter for digitale endringer.
Et av de raskest voksende trendene innenfor bedrifters samhandling er ”Slack”, en tjeneste som i stor grad erstatter korte meldinger på epost. All samhandling foregår på mobil, og suksessen ligger i stor grad knyttet til den enkle oppbygning. Det er også andre løsninger på markedet for samhandling som kombinerer mobil med PC (eks Messenger, Lync, Skype osv).
Naturlige utfordringer er at man må jobbe med intern kultur for å oppnå de riktige effektene, samt at det ligger åpenbare sikkerhetsutfordringer å åpne opp informasjon i et større forum.
Big data, Analyse og Maskinlæring
Definisjonen på Big Data er at omfanget er så stort at tradisjonelle metoder for dataprosessering ikke lenger er relevante. Big Data har blitt til ved den kraftige økningen i tilgjengelig data fra for eksempel web-løsninger (eksempelvis brukerdata) og distribuerte måleinstrumenter (IoT), og kan også betegnes som et digitalt fotavtrykk av alle interaksjoner, transaksjoner og prosesser i den digitale verden. Noe av kjernen med Big Data er at man skal lagre all tilgjengelig informasjon (dataelementer) selv om man ikke kjenner til nåværende behov. Sagt på en annen måte – data er en verdi som må forvaltes over lang periode.
For industrien vil tilnærmingen til Big Data kunne gi innsikt i den ”verden slik den virkelig er”, eksempelvis at man i større grad måler og samler data om slitasje, degradering, vibrasjoner osv. Fra en tradisjonell visuell manuell observasjon går man altså over til en større ikke-visuell digital observasjon av industrielt utstyr.
Big Data er derimot ingenting verdt om man ikke kan utnytte informasjonen til å skape verdi for virksomheten. Her kommer Analyse inn, som kan deles inn i forskjellige mer eller mindre avanserte områder; Statistisk testing, Maskinlæring, Cognitive computing, . Felles for disse er at man benytter metoder og teknologier til å simulere den menneskelige hjerne for å kunne gi forbedrede (og eventuelt automatiske) beslutningsunderlag for virksomheten.
Nedenfor presenteres stigende ambisjonsnivå for databehandling og analyse i industrien:
- Motta, lagre og gjøre tilgjengelig, basert på fleksiblet datagrunnlag
- Sammenstille og visualisere – hva har skjedd?
- Årsaksanalyse – hvor og hvorfor har det skjedd?
- Avansert årsaksanalyse – hva har sannsynligvis skjedd?
- Prediksjon – hva kommer trolig til å skje?
- Beslutningsstøtte – hva anbefales å gjøre basert på det som sannsynligvis vil skje?
- Automatisering – tiltak utføres automatisk både på oppståtte situasjoner og potensielle problemer i fremtiden, basert på en optimal algoritme for forretningen.
Kunstig intelligens (AI)
Kunstig intelligens er en samlebetegnelse som omhandler det å gi maskiner (datamaskiner) evnen til å ta selvstendige beslutninger, ”tenke”, lik et menneske. Det omfatter også læring og selvstendighet.
Kunstig intelligens har vært kjent lenge, men de seneste årenes utvikling av prosessorkraft (parallell prosessering), dataunderlag (big data) og optimaliserte algoritmer (deep learning) har gjort nye løsninger mulig. Det er betydelig skepsis til kunstig intelligens fra flere hold (både forskning og næringsliv), men at dette er kommet for å bli er det ingen tvil om. Vår håndtering av dette blir avgjørende, samfunnsmessig, etisk og i forhold til risiko.
Skyteknologi
Skyteknologi har utviklet seg kraftig de seneste årene, og anvendes nå av de store kjente web-aktørene. De største aktørene er Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure, Oracle Cloud og Google Cloud, og alle opplever årlig kraftig omsetningsvekst. Fordelene med skyteknologi er åpenbare; lavere driftskostnader, mindre investeringskostnader, mindre behov for tekniske ressurser, bedre skaleringsmuligheter osv.
Aktørene har noe forskjellig fokus og anvendelsesområder. AWS og Google har bygget plattformer der man anvender et bredt sett av tjenester til å bygge løsninger, mens Azure og Oracle har tradisjonelt vært en skyleverandør der man kan kjøre hosting av egne løsninger. Dette bildet vil gradvis endres og det antas at aktørene i fremtiden vil få mer likt tjenestebilde.
Utfordringen ved skyleverandørene er at man kan risikere å bygge seg inn i en plattform med høy kost ved å forlate denne, og at det kan være skjulte kostnader som er vanskelig å beregne ved tidlig start av et prosjekt.
Felles fordeler ved skyteknologi er at applikasjoner i skyen er langt bedre på fleksibilitet og skalerbarhet, som gir betydelige kostnadsreduksjoner på sikt. Når man tradisjonelt må skalere IT systemene etter høyest forventet last, kan man med skyløsninger håndtere dette fleksibelt på løpende basis (med fleksibel prising). Viktige fokusområder ved bruk av skyteknologi må være sikkerhet og sikring av persondata.
IoT – Sammenkobling av ”alt”
”Internet of Things” er et begrepet som beskriver sammenkobling av fysisk utstyr, eksempelvis mobile løsninger, produksjonsutstyr, måleutstyr, produkter, personlig utstyr osv. Sammenkoblingen skjer ved hjelp av kommunikasjonsteknologi, slik at data og funksjoner transporteres innenfor det aktuelle nettet. IoT utstyr kan ha varierende grad av kompleksitet, alt fra avanserte måleinstrumenter med styring til små utstyrsenheter som utfører enkle og definerte oppgaver.
Utviklingen av IoT skjer med støtte fra forbedrede kommunikasjonsmuligheter (se egen sak om kommunikasjonsteknologi), forbedrede teknologier for dataprosessering i små enheter og sist men ikke minst et ønske om bedre og raskere tilgang til data i forretningsprosessene.
Utviklingen innen IoT går både mot enheter økt datakraft med selvstendighet til å filtrere og pre-prosessere, og mot enklere, billigere enheter med smart strømforsyning. Cisco har i sin ”Visual Networking Index 2016-2021” fra Juni 2017 anslått en sterk vekst av internett trafikk fra IoT (M2M) frem til 2021.
Hovedutfordringen med IoT i industrien er å finne det riktige nivået og omfanget av måling og styring, det vil si å sørge for den korrekte datainnsamlingen som har effekt for forretningen. Nøkkelord i den sammenhengen er riktig data til riktig tid. Det kan være betydelige investeringer som ligger i en omfattende IoT satsning, en nøye vurdering av dette området sett fra et forretningsperspektiv er derfor å anbefale.
Wearable teknologi
Wearable er en variant av IoT som vil få en stor utbredelse innenfor industrien. Eksempel på wearables er briller med kamera, smarte armbånd eller teknologi sydd inn i klær.
Felles for disse teknologiene er at de kan gi økt effektivitet i arbeidet (eksempel at man kan kommunisere med andre over armbånd) eller bidra til økt sikkerhet (man har tilgang til real-time data om den enkelte ute i felt). Personvern og sikkerhet er avgjørende forhold om man skal lykkes innenfor wearables, og må derfor håndteres som en del av arbeidet med å etablere slike løsninger.
Kommunikasjonsteknologier
IoT er ikke mulig uten en kommunikasjonsmåte fra enheten til det sentrale systemet (eventuelt til andre enheter). Det skjer stadig utvikling innen kommunikasjonsteknologier, men den klare trenden er at mobil kommunikasjon (4G og 5G) tar over for WiFi. Spesielt 5G som kan få opptil 100 ganger større kapasitet vil få en avgjørende rolle.
For avanserte måleinstrumenter kan det ved større nettverk (eksempel smarte målere) være aktuelt med dedikerte radionettverk. Slike radionettverk utvikles for tiden for de aller fleste leveranser av smarte strømmålere i Norge. Et alternativ til dette er kommunikasjon over strømnettet (PLC – Power Line Communication) eller ved bruk av husstandens internet.
For er lokal kommunikasjon, for eksempel mellom utstyr i en produksjonsbedrift, kan det være aktuelt med kommunikasjon over et lokalt radionettverk. Bluetooth og ZigBee er alternativer innenfor visse nisjeområder. For kommunikasjon innenfor enda kortere avstand vil NFC (Near Field Communication) bli mer anvendbart, spesielt på kommunikasjon mot mobile enheter.
Når man har mange sammenkoblede enheter, vil kommunikasjonsinfrastrukturen mellom komponentene og sentrale systemer være avgjørende for godt resultat. Det er avgjørende at man har kontroll på oppetider, latency, kommunikasjonsbrudd og. En digital endring må ha fokus på å sikre god kontroll over disse viktige transportveiene for informasjon, enten ved hjelp av gode kommunikasjonsleverandører eller god kontroll over eget kommunikasjonsnett.
Robotteknologier
Robotteknologi er allerede en svært viktig del av den moderne industrien. Produksjonsbedrifter har tatt i bruk roboter i stor skala, og andre anvendelsesområder vil naturlig følge som en del av den teknologiske utviklingen.
Følgende trender gjelder innenfor robotteknologien:
- Roboter kommuniserer med hverandre og man får dermed utnyttet bedre samarbeid mellom forskjellige funksjoner. Man kan også ha læringsfunksjoner mellom roboter.
- Selskaper tilbyr roboter med utvidet tjenester, dvs man går over til RaaS (Robotics as a Service). Eksempel på dette er innen jordbruk, der selskaper tar ansvar for helhetlig tjeneste med bruk av roboter, istedenfor å kun selge roboten.
- Anvendelsesområdet utvides, med bakgrunn i forbedrede visuell teknologi, 3D teknologi, navigasjon osv.
- Avansert databehandling og analyse gir utvidet bruk, en robot kan ta selvstendige valg basert på dette.
- Digitale assistenter blir mer vanlig.
- Droner for overvåkning av områder som er vanskelig tilgjengelig.
- Mer komplekse fysiske oppgaver, gjerne i utilgjengelige miljøer, overlates til avanserte roboter
VR og AR
VR (Virtual Reality) og AR (Augmented Reality) er teknologier som kommer raskt innen både private og kommersielle anvendelsesområder. AR defineres som løsninger der man kombinerer virkelige data (realtids-opplevelser) med virtuelle data.
VR/AR har hatt stor utvikling innen spill, men flere andre industrier tar nå raskt i bruk slike teknologier. Eksempel på dette er helse (mental trening), brukeropplevelser (simulere fremtidig oppførsel), boligsalg, trening/læring (simulatorer), ”Heads-up-display” på jagerfly.
Felles for de begge er at man kan se betydelige fremtidige anvendelsesområder innen industrien, basert på økte mengder data og behov for å visualisere tiltaksområder ved feil eller begynnende feil.
3D-printing
3D-printing forventes å få stor påvirkning på nåværende prosess innen retail (produksjon, frakt, varelager og salg). I en fremtid vil mange produkter kunne produseres on-demand enten i eget hjem eller lokalt.
For industrien åpner 3D-printing opp for et stort mulighetsrom ved situasjoner der man har behov for regelmessig utskifting av produksjonsdeler. Man vil kunne spare lange logistikkprosesser (kostnader og tid) ved å selv håndtere produksjon/printing av delene.
Batteriteknologi
Utvikling av batteriteknologi går mot mindre fysiske enheter, men ikke minst vil kraftig redusert kostnad medføre nye og oppdaterte anvendelsesområder. Dette vil kunne påvirke behovet for produksjon og transport av energi (mer lokal produksjon og lokal batterilagring).
Integrasjon og IT
Det er også verdt å nevne forhold ved tradisjonelle IT disipliner som Integrasjon og IT drift.
Integrasjon er et tradisjonelt område som har gått fra en-veis (gjerne filbaserte) overføringer, til mer prosesstyrte to-veis løsninger med mer eller mindre komplekse integrasjonsløsninger (mellomvare) som håndterer transformasjon, kvalitetskontroll og logiske prosesser. Behovet for integrasjon er betydelig økende, både for kommunikasjon med IoT enheter, mellom systemer fra forskjellige aktører og for å håndtere tjenesteaspektet med forskjellige tjenestebaserte løsninger. Følgende aspekter ved integrasjon er det viktig å ha fokus på i digitale endringsprosesser:
- Ha en tydelig Master-data approach i et systemlandskap. Hvilket system skal eie, hvilket skal kunne oppdatere og hvilket system skal bruke data.
- Sentraliserte Master-lagre vil måtte etterstrebes for å nyttiggjøre forskjellig type data, satt sammen for å
- Utvikling av RESTful API og mikrotjenester er avgjørende for samhandling, i en arkitektur må det etterstrebes løs kobling mellom systemer.
- Sørge for at integrasjon bidrar til en ”best-of-breed” approach, og reduserer behovet for ”vendor lock-in”.
- Ha størst mulig fokus på standarder innen integrasjonsteknologier
- Innenfor feltet IT drift, uavhengig av om systemer driftes internt eller eksternt (skyløsninger) vil en digital industri kreve enda mer av tilgjengelighet, oppetid, robusthet og rask incident/problem management. Virksomhetens sårbarhet øker med innføring av høyteknologi og IT intensive virksomhetsoppgaver. En klar og tydelig organisasjon som også er godt knyttet til fagkompetanse er avgjørende for å kunne levere i henhold til krav og forventninger.
Forretningsvurdering
Det er et omfattende arbeid å vurdere gevinster og konsekvenser ved innføring av digitale teknologier. Tabellen nedenfor er en forenklet oversikt over hva man står ovenfor, som kan benyttes som et utgangspunkt for videre arbeid innen forretningsutvikling.
| Teknologier | Kompetanse-krevende | Omfang implementering |
Anskaffelses-kostnader | Verdi-potensiale |
| Mobile plattformer | Medium | Medium | Lav | Medium |
| Samahandlingsplattformer/Sosiale medier | Medium | Lav | Lav | Medium |
| Big data, Analyse og Maskinlæring | Høy | Høy | Medium | Høy |
| Kunsting intelligens (AI) | Høy | Høy | Medium | Høy |
| Skyteknologi og DevOps-teknologier | Høy | Medium | Lav | Høy |
| IoT – sammenkobling av «alt» | Høy | Høy | Høy | Høy |
| Wearable teknologi | Medium | Medium | Medium | Høy |
| Kommunikasjonsteknologier | Medium | Lav | Lav | Medium |
| Robotteknologier | Høy | Høy | Høy | Høy |
| VR og AR | Medium | Høy | Medium | Høy |
| 3D-printing | Medium | Medium | Høy | Høy |
| Batteriteknologi | Lav | Medium | Medium | Medium |
| Integrasjon og IT | Høy | Høy | Lav | Høy |
I denne artikkelserien vil vi presentere noen viktige aspekter om digitalisering spesielt rettet mot industri. Vi håper det kan gi nytte og verdi for alle lesere. Spørsmål eller kommentarer tas gjerne imot til jens.haug@embriq.no.
LagreLagre
LagreLagre