Prema najnovijem Izvješću o usvajanju IoT rješenja za 2021. godinu IoT Analyticsa, ove  godine prosječna velika proizvodna, zdravstvena, automobilska, maloprodajna ili energetska tvrtka (anketirano preko 200 tvrtki) predstavila je osam različitih slučajeva korištenja interneta stvari. Anketirane su velike tvrtke, prosjek prihoda im je 9,6 milijardi američkih dolara. Prosječno investiranje u IoT rješenja je 0,34% od prihoda tvrtki. U istraživanju su analizirani isključivo industrijski primjeri Interneta stvari, isključeni su primjeri poput smart home rješenja (pametnog grijanja, ventilacije, klimatizacije…) U anketiranim je tvrtkama pokrenuto više od 1.600 IoT projekata u posljednjih nekoliko godina. Evidentirano je 48 različitih IoT rješenja, odnosno vrsta primjena što ukazuje kako su tvrtke ulagale u rješenja Interneta stvari jer u njemu vide unaprjeđenje poslovanja i smanjenje troškova.

Naftne i plinske tvrtke i energetske tvrtke u primjeni IoT-a ispred su tvrtki iz ostalih djelatnosti. U prosjeku su primijenili 15 slučajeva upotrebe IoT-a. Šest od 10 najboljih slučajeva korištenja IoT -a (rangirano po usvajanju) imaju za cilj unaprijediti proizvodne procese tvrtki za proizvodnju, unaprijediti operacije održavanja ili unaprijediti druge poslovne procese. Tri od 10 najčešćih primjera upotrebe IoT-a odnose se na pametne opskrbne lance.

-- tekst se nastavlja nakon oglasa --

 

Deset najčešće usvojenih slučajeva upotrebe:

  1. Daljinsko praćenje imovine samo za prikupljanje podataka definira se kao jednosmjerni prijenos podataka u stvarnom vremenu iz strojeva/opreme na izmještenoj lokaciju, čini podatke dostupnim s bilo kojeg mjesta. Nije iznenađujuće da je najjednostavniji slučaj korištenja IoT -a ujedno i najviše usvojen. Daljinsko praćenje imovine samo za prikupljanje podataka odnosi se na imovinu koja povezana na način samo za prikupljanje podataka (tj. može se vizualizirati podatak o imovini, ali se ne mogu poslati nikakve naredbe natrag na sami uređaj ili imovinu). Taj je način upotrebe jedan od najraširenijih i najjeftinijih zbog svoje jednostavnosti. U mnogim slučajevima daljinsko nadgledanje imovine zamjenjuje skupe i manje točne ručne zadatke provjere i osobna dokumentiranja stanja imovine. Usvajanje takvih rješenja 2020. godine zbog pandemije se značajno ubrzalo, a očekuje se da će još više rasti, jer 36% ispitanika kaže da planiraju značajno uložiti u takva rješenja u sljedeće dvije godine.
  1. Automatizacija procesa temeljena na IoT-u je korištenje podataka u stvarnom vremenu s povezanih uređaja za poboljšanje operativnog procesa (npr. proizvodnog procesa). Automatizaciju procesa temeljenu na IoT-u primjenjuje 33% tvrtki. Ta vrsta automatizacije procesa provodi operativne procese koji su u prošlosti bili ili potpuno ručni ili su se oslanjali na zastarjele postavke industrijske automatizacije, ali su zahvaljujući IoT-u nadograđene najsuvremenijim hardverom i softverom. Tvrtke koje uvode takvu upotrebe IoT-a za nadogradnju svojih postojećih postavki često to čine kako bi dodale fleksibilnost i agilnost u operativnom procesu, tako da se u budućnosti mogu promijeniti dodatno automatizirati procese. To postaje važno jer su tvrtke sve više zainteresirane za usklađivanje svojih proizvodnih i operativnih procesa sa stalno promjenjivim zahtjevima kupaca.
  1. Daljinski nadzor i kontrola imovine definira se kao dvosmjerni prijenos podataka sa udaljenih strojeva ili opreme u stvarnom vremenu, omogućujući pristup podacima i slanje naredbi s bilo kojeg mjesta. Prošireno je daljinsko praćenje podataka na tako što mu se dodaje mogućnost slanja određenih naloga kako bi imovina obavljala određene funkcije ili poslove. Sama primjena dvosmjerne komunikacije donosi znatno veće troškove instalacije i održavanja od jednosmjerne komunikacije, no takva se rješenja isplate u relativno kratkom vremenu. Do sada je taj oblik IoT-a u anketi IoT Analyticsa primijenilo 51% tvrtki u zadnje dvije godine.
  1. Upravljanje voznim parkom je praćenje lokacije pojedinačnih vozila bilo bilo u pokretu bilo u mirovanju. Upravljanje vozilima u voznom parku najčešća je primjena IoT-a u lancima opskrbe. Što je veća flota kamiona (ili drugih prijevoznih sredstava) za upravljanje, veća je složenost primjene. Prekogranično upravljanje voznim parkom može biti posebno zahtjevno, zbog čega je 31% tvrtki primijenilo profesionalno rješenje za upravljanje voznim parkom radi prikupljanja informacija u stvarnom vremenu. Većina rješenja za upravljanje voznim parkom oslanja se na povezivanje putem mobilnih mreža (2G, 3G, 4G), no sve su zanimljivija satelitska rješenja specifične namjene praćenja vozila. Radi se o satelitima iz niske Zemljine orbite.
  1. Praćenje lokacije (npr. GPS) je IoT primjena praćenja lokacije proizvoda radi određivanja njegovog kretanja i zemljopisnog položaja. Razlozi praćenja su raznovrsni, od praćenja kretanja originalnih proizvoda, pronalaženja izgubljenih proizvoda, pa do korisnih statističkih podataka za razumijevanje tržišta.
  2. IoT za optimizaciju učinka imovine/postrojenja odnosi se na praćenje kretanja imovine u stvarnom vremenu koja zahtjeva takvo praćenje iz zdravstvenih razloga, njihove vrijednosti, praćenja orginalnih proizvoda…. Primjena integrira najsuvremenije alate za prikupljanje i integraciju podataka (poput IoT pristupnika) i softverske alate (poput IoT platformi) za analizu načina na koji se imovina može voditi i održavati na optimalnim razinama.
  1. Kontrola i upravljanje kvalitetom temeljeno na IoT-u je korištenje podataka iz senzora IoT-a ili strojnog vida za praćenje parametara operativnog procesa i otkrivanje grešaka (u stvarnom vremenu) s ciljem smanjenja otpada/prerade. Kontrola i upravljanje kvalitetom temeljeno na IoT-u uključuje korištenje strojnog vida ili drugih podataka IoT senzora za otkrivanje problema s kvalitetom u stvarnom vremenu tijekom proizvodnog procesa.
  1. Praćenje stanja robe na temelju IoT-a u tranzitu koristi se za praćenje stanja transportirane robe kako bi se znalo je li bila izložena nepovoljnim temperaturama ili oštećenima od udaraca. Primjena je važna za praćenje farmaceutske robe, hrane.
  2. Prediktivno održavanje je slučaj primjene IoT-a primjena podataka IoT senzora u stvarnom vremenu koje obrađuje umjetna inteligencija (AI) za različite svrhe.
  3. Praćenje na licu mjesta odnosi se na IoT rješenja u, na primjer, u proizvodnim pogonima, lukama, logističkim centarima, ili skladištima. Dostupnost jeftinih senzora i alata za praćenje omogućilo je jednostavno i relativno jeftino praćenje robe i alata na gradilištima, u lukama, unutar tvornica…

Podijeli:

 

 

Vezane objave