HighByte ja Snowflake muuttavat teollisuusdatan liiketoimintahyödyksi
Tuotantolaitoksissa syntyy valtavasti dataa. Sitä tuottavat lukuisat eri IT- ja OT-järjestelmät, kuten aikasarjatietokannat, MES-järjestelmät, SCADA-ratkaisut, logiikat (PLC) sekä monet muut järjestelmät ja tiedostot. Teollinen data on eittämättä arvokasta, mutta vain jos sitä kykenee aidosti hyödyntämään. Juuri tässä monet yritykset kohtaavat suuria haasteita.
Tässä artikkelissa kerromme, kuinka HighByte ja Snowflake ovat yhteistyöllään helpottaneet merkittävästi teollisen datan hyödyntämistä, ja sen muuttamista konkreettiseksi liiketoimintahyödyksi.
OT-datan hyödyntämisen haasteet
OT-data eroaa merkittävästi IT-datasta. Ensinnäkin OT-datan elinkaari on jopa kymmenkertainen verrattuna IT-dataan. OT-datalähteet ovat hajanaisia ja tulevat eri toimittajilta, eivätkä järjestelmät ole luontaisesti yhteensopivia ulkoisten alustojen kanssa. Dataa kertyy nopeasti valtavia määriä, mutta ilman rakennetta ja kontekstia sitä on vaikea hyödyntää analytiikassa, tekoälyssä tai muissa yrityksen tavoitteissa.
Tässä kohtaa kuvaan astuu Teollinen DataOps (Industrial DataOps). Teollinen DataOps muuntaa teollisen datan hyödylliseksi informaatioksi. Käytännöllisesti katsoen se muuntaa raakadatan jäsenneltyyn ja kontekstualisoituun muotoon, joka muistuttaa perinteisiä IT-datalähteitä. Näin datan integrointi, analysointi ja skaalautuvuus helpottuvat merkittävästi.
HighByte ja Snowflake: OT-datan hyödyntäminen pilvessä
HighByte Intelligence Hub on valmis teollinen DataOps-ratkaisu, joka mahdollistaa operatiivisen datan kontekstualisoinnin, standardoinnin ja integroinnin skaalautuvasti. Intelligence Hub toimii edgellä, lähellä datalähteitä yhdistäen ja mallintaen dataa sekä luoden kestäviä dataputkia kaksisuuntaisella tiedonsiirrolla.
Snowflake AI Data Cloud on pilvipohjainen data-alusta, joka on suunniteltu keräämään, tallentamaan ja analysoimaan suuria tietomääriä joustavasti ja skaalautuvasti. Snowflaken avulla eri lähteistä tuleva data voidaan kerätä yhdelle alustalle ja asettaa saataville edistynyttä analyysiä, raportointia ja koneoppimista varten.
Konkreettiset hyödyt
Yhdessä HighByte ja Snowflake auttavat yrityksiä rakentamaan Unified Namespace (UNS) -arkkitehtuurin ja edistämään IT/OT-konvergenssia. Ne muuttavat raakadatan tiedoksi, jota voidaan hyödyntää monenlaisissa hankkeissa, kuten:
- normalisoida teollisia datasettejä järjestelmien, laitteiden, linjastojen ja toimipisteiden välillä
- rikastaa raakadataa kontekstilla OT-prosessinohjauksen ulkopuolisiin käyttötarkoituksiin
- poistaa työläitä ja kestämättömiä datan esikäsittelyvaiheita Snowflakesta
- ottaa vastaan teollisia tapahtumia reaaliaikaisesti ja parantaa näkyvyyttä sekä päätöksentekoa
- täydentää ja replikoida tietokantoja sekä aikasarjatietokantoja datan jatkuvan saatavuuden varmistamiseksi
- vahvistaa OT- ja IT-asiantuntijoiden välistä yhteistyötä
- hallita turvallisia dataputkia, jotka vastaavat teollisuusyritysten erityistarpeisiin
- saavuttaa Industry 4.0 -tavoitteet tekoälyyn perustuvien oivallusten avulla (Snowflake Cortex AI)
”HighByte Intelligence Hub auttaa teollisuusyrityksiä mallintamaan ja integroimaan OT-datan Snowflake AI Data-alustalle, mahdollistaen näin IT- ja OT-datan yhdistämisen ja hyödyntämisen Snowflake-alustan edistyneiden ML- ja AI-toiminnallisuuksien avulla.”
Antti Sirkka,
Senior Data Cloud Architect, Snowflake Finland
Snowflaken Antti Sirkka jatkaa: ”Esimerkiksi asiantuntijat voivat keskustella tuotannon AI-agentin kanssa ja kysyä kysymyksiä koko yrityksen datasta, kuten:
- Miksi vikaprosentti kasvaa tuotantolinjalla <X>?
- Mitä ylläpitotoimia tarvitaan tämän viikon ennustavien huoltohälytysten perusteella?”
Yhteistyö ei ainoastaan avaa uusia mahdollisuuksia, vaan myös mahdollistaa kokonaisvaltaisemman ja tehokkaamman tiedonkulun. Novotek toimii HighByte Intelligence Hubin edustajana Euroopassa ja olemme ylpeänä Snowflaken AI Data Cloud Service Partner. Yhdessä meillä on ilo tuoda ratkaisu saataville myös suomalaisille yrityksille!
Sisältö pohjautuu HighByten Torey Penrod-Cambran artikkeliin, jonka voit lukea tästä.
