Home Ratkaisut ja tuotteet Teollinen DataOps

Datasta hyödylliseksi informaatioksi

Teollinen DataOps (Industrial DataOps) tuotteistaa teollisen datan hyödylliseksi informaatioksi. Sen tavoitteena on tuottaa luotettavaa, ymmärrettävää ja helposti saavutettavaa informaatiota datan mallinnuksen ja integraatiorajapintojen kautta.

Teollisen DataOpsin avulla sovelluskehitys on sujuvaa, ja informaation ollessa yhtenäistä sitä on mahdollisimman helppo hyödyntää. Tavoitettavuuden ja yhtenäistämisen kautta hyödynnettävyys tehostuu niin raportoinnissa, analytiikassa, tekoälyssä kuin ennakoivassa kunnossapidossa.

Kolmen osa-alueen yhdistelmä:

  • Ihmiset: Operaattorit, automaatio, arkkitehdit, analyytikot ja liiketoimintapäättäjät, jotka tarvitsevat laadukasta informaatiota.
  • Prosessit: Datan hallinta, standardisointi, käyttöoikeuksien määrittely ja semanttiset tiedot, jotka varmistavat datan johdonmukaisuuden ja laadun.
  • Teknologia: Reunalaskenta, integraatioalustat, yhtenäinen nimiavaruus, datan mallinnus, avoimet standardit…

Industrial DataOps diagram illustrating People, Process, and Technology components.

Ihmiset tekevät edelleen merkittävän osan päivittäisistä tuotannon toiminnoista ja sen suunnittelusta, ja ovat tiedon lähteinä sekä kuluttajina data hallinnassa keskiössä. Hyödyllistä informaatiota tuottaakseen he tarvitsevat tehtävään soveltuvia prosesseja sekä työkaluja – käyttötapauksista riippumatta.

Teollinen DataOps on ihmisten yhteistyötä prosessien ja teknologioiden mahdollistamana, auttaen optimoimaan toimintaa niin tehtaan lattialla kuin data-alustoillakin.

Teollinen DataOps Pähkinänkuoressa

DataOps (Data Operations) tarkoittaa ihmisten, prosessien ja teknologian yhteispeliä,
jonka tavoitteena on toimittaa turvallisesti luotettavaa ja käyttövalmista dataa
kaikille sitä tarvitseville järjestelmille ja ihmisille.

Teollinen DataOps keskittyy parantamaan datan laatua ja hyödynnettävyyttä
sekä vähentämään aikaa, joka kuluu operatiivisen datan valmisteluun
yrityksen eri tarpeisiin.

Jopa 90% tuotantodatasta jää hyödyntämättä

Teollisuusyritykset keräävät valtavia määriä dataa, mutta sen hyödyntäminen on haastavaa. Perinteiset ratkaisut eivät skaalaudu kestävästi, ja hajautetut dataympäristöt eivät tue nopeaa päätöksentekoa. Teollinen DataOps yhdistää datan, ihmiset ja prosessit, luoden perustan tehokkaalle analytiikalle, tekoälylle ja tuotannon optimoinnille.

Esimerkkejä haasteista:

  • Epäjohdonmukainen data eri koneiden ja järjestelmien välillä.
    Data ei ole vertailukelpoista ja sitä on vaikea tulkita
  • Datan kontekstualisoinnin ja normalisoinnin puute
    Datan ymmärrettäväksi ja hyödynnettäväksi tekeminen vie aikaa.
  • Datan valmistelu analytiikka varten on työlästä, hidasta ja monimutkaista

  • Pilvipalveluissa datan prosessointi ei ole kustannustehokasta
  • Käyttäjillä on vaikeuksia päästä käsiin tarvitsemaansa dataan.
    Pahimmassa tapauksessa tarvittava tieto joudutaan parsimaan kasaan useasta eri lähteestä. Tiedon saamisessa kestää ja sen luotettavuus kärsii.
  • Tietovirtojen hallinnan ja tietoturvan haasteet
    Kokonaisuuden hallinta on haastavaa.
  • Datan jatkokäyttö vaatii paljon aikaa ja resursseja

Ketkä hyötyvät Teollisesta DataOpsista?

DataOps-ratkaisu hyödyttää yrityksiä yli toimialarajojen. Se on erityisen arvokas niille yrityksille, jotka haluavat edistää digitaalista transformaatiotaan ja saavuttaa kilpailuetua datan avulla. Muita yleisiä tunnusmerkkejä, on, että yritykset:

data icon

Käsittelevät suuria määriä dataa

Factorys icon

Hallitsevat useita sovelluksia ja toimipaikkoja

cloud icon

Hyödyntävät data-alustoja

DataOpsin käyttöönoton hyödyt eri käyttäjien näkökulmasta

Teollisen DataOpsin käytöstä hyötyvät kaikki, jotka tarvitsevat luotettavaa, ajantasaista ja käyttövalmista dataa toimintojen optimoimiseksi ja strategisten tavoitteiden saavuttamiseksi, kuten:

  • Operaattorit: Saavat nopean ja helpon pääsyn reaaliaikaiseen dataan. Tämä tukee tehokasta päätöksentekoa ja prosessien hallintaa.

  • Ratkaisuarkkitehdit: Datan strukturointi ja yhdistäminen eri lähteistä on nopeaa ja skaalautuvaa. Tämä helpottaa IT- ja OT-järjestelmien yhteentoimivuutta.

  • Kunnossapitotiimit: Hyötyvät ennakoivasta kunnossapidosta, resurssien tehokkaasta optimoinnista ja käyttökatkojen minimoinnista.
  • Automaatioinsinöörit: Pääsevät käsiksi tuotantoprosessien keskeisiin tietoihin helposti, mikä tukee optimointia ja vikojen nopeaa tunnistamista.

  • Liiketoiminta-analyytikkot: Voivat analysoida dataa nopeammin ja tarkemmin, mikä tehostaa liiketoimintastrategioiden suunnittelua.

Teollinen DataOps perustuu teollisuuden erityistarpeisiin

DataOpsin avulla tietoja useista lähteistä (OPC, MQTT, SQL jne.) tai järjestelmistä voidaan koota, kontekstualisoida, jäsentää ja asettaa saataville Unified Namespacessa paikallisesti (Edgessä) tai pilvessä. 

DataOps Grafiikka

DataOpsin eri vaiheet:

  1. Erilaiset tietolähteet: Dataa kerätään monista eri lähteistä, kuten sensoreista, tuotantojärjestelmistä ja tietokannoista.
  2. Tietojen standardointi Raakadata muunnetaan yhtenäiseen ja standardoituun muotoon.
  3. Strukturoitujen tietojen yhdistäminen: Jäsennelty data yhdistetään yhteen kokonaisuuteen. Datan konteksti säilyy.
  4. Strukturoitu tieto pilvessä: Pilvessä dataa voi hallita ja jakaa eri käyttötarkoituksiin.
  5. Käyttövalmis data: Tuloksena helposti hyödynnettävä data – niin raportointiin, analysointiin kuin myös operativiiseen päätöksen tekoon.

Näiden toimintojen avulla teollinen DataOps ratkaisee datan epäjohdonmukaisuuteen, kontekstin puutteeseen ja tietovirtojen hallintaan liittyviä haasteita. Se mahdollistaa tehokkaan ja turvallisen datan hyödyntämisen koko organisaatiossa.


Teollinen DataOps on tärkeä osa nykyaikaista data-arkkitehtuuria. Hyvin suunniteltu DataOps-ratkaisu ei ainoastaan yhdistä järjestelmiä keskenään, vaan varmistaa datan luotettavuuden, johdonmukaisuuden ja ajantasaisuuden.”

LNS Research, Advanced Industrial Analytics: Building a Next-Gen Operational Architecture with a Data Hub Strategy, suomennos, huhtikuu 2023.

LNS Research Logo

Unified Namespace (UNS) – yhtenäinen tietorakenne teollisen datan hallintaan

Unified Namespace (UNS) on arkkitehtuurilähestyminen, joka on kehitetty ratkaisemaan teollisen datan hallinnan ja harmonisoinnin haasteita. Se toimii teollisen DataOpsin ytimessä, yhdistäen hajautetut datalähteet yhtenäiseksi ja helposti navigoitavaksi rakenteeksi. UNS varmistaa datan skaalautuvuuden, saavutettavuuden ja ymmärrettävyyden kaikille sidosryhmille reaalikaisesti – kunnossapidon tiimeistä IT ja OT-arkkitehteihin ja liiketoiminnan johtoon.

Haluatko tietää lisää? Lue lisää Unified Namespacen hyödyistä ja toimintaperiaatteista blogistamme: UNS kiihdyttämään digitalisaatiota

Tarjoamamme Teollinen DataOps -ratkaisu: HighByte Intelligence Hub

HighByte Intelligence Hub on pisimmälle viety DataOps-ratkaisu teollisen datan hallintaan ja integrointin. Se pitää sisällään kaikki ominaisuudet, mitä tarvitset Teollisen DataOpsin käyttöönottoon ja UNS-arkkitehtuurin luomiseen. Ratkaisu tukee avoimia standardeja ja tarjoaa tehokkaan tavan datavirtojen hallintaan Edgeltä pilveen.

HighByte Intelligence Hubin käyttö ei vaadi koodausta, se skaalautuu yrityksen tarpeen mukaan ja on turvallinen käyttää.

HighByte Intelligence Hub Diagram 4.0

Ota askel kohti tehokkaampaa datan hallintaa!

Teollinen DataOps yhdistää datan, ihmiset ja prosessit, luoden pohjan tehokkaalle analytiikalle, tekoälylle ja tuotannon optimoinnille. Riippumatta siitä, missä roolissa olet, DataOps auttaa sinua saavuttamaan tavoitteesi nopeammin ja kustannustehokkaammin.

Ota yhteyttä:

Jutellaan lisää!

📞+358 45 359 7677
📧 juha.sutinen@novotek.com

Juha Sutinen Duotone Novotek