En lösning för geografiskt utspridda anläggningar

Energibolag med olika typer av förnybara energikällor utspridda över hela landet känner sig ineffektiva. Rapporteringen kring produktionen kommer sent och har även luckor där information ibland saknas. Man lägger mycket tid och pengar på att samla in data ifrån de olika anläggningarna för att få den överblick man behöver.

Utmaning

  • Eftersom produktionsanläggningarna är av olika typ, från olika tidsåldrar och ligger utspridda geografiskt så blir insamlingen av informationen ett tidskrävande jobb.
  • Resultatet är formaterat på olika sätt, inte enhetligt och kräver handpåläggning för att filtreras.
  • På grund av stillestånd i olika skräddarsydda inhämtningslösningar så har man även gått miste om data som sedan inte kunnat återskapas.
  • För att i slutändan komma åt information av olika slag behöver man gå in i olika typer av system och kontakta olika aktörer.

Lösning

Genom att implementera en central produktionsinformationslösning har man till slut fått en slutgiltig knytpunkt för all information. Uppkoppling av de olika typerna av datakällor sker genom befintliga och redan framtagna gränssnitt som sedan mappas in mot en gemensam slutdestination. Där har man formaterat data med enhetlig upplösning, frekvens, noggrannhet och måttenheter. Genom att konfigurera buffring undviker man luckor i informationsflödet som uppstår i de fall uppkopplingen sviker.

Genom enkla översiktsbilder som satts upp får alla tillgång till informationen och rapportering i realtid. Den central lösningen lagrar nu även all data historiskt på ett strukturerat och utrymmeseffektivt sätt vilket ger en oersättlig ”databank” för all produktion och framtida möjligheter till Industri 4.0 med tex avancerade analyser och Machine Learning.

Resultat

  • En lösning – Endast ett verktyg att nyttja för att avläsa information från alla anläggningar.
  • Homogen och stabil insamling – minskar ronderingen och kostnader till utspridda anläggningar.
  • Rapportering i realtid – man kan nu agera i tid och därigenom tillämpa effektivare lösningar på problem.
  • Buffring av data – Ingen data går förlorad utan läses in när uppkoppling återupprättats.
  • Framtidssäker – Industri 4.0 kompatibel för nyttjande av ”Machine Learning” och molntjänster.

I denna artikel

Relaterat innehåll

Manufacturing
#16 OEE/TAK – Vad behövs för att mäta och öka anläggningseffektivitet?
Läs mer
Automation
Empower your process plant with an end-to-end next-gen Terminal Management System
Läs mer
Digital transformation
Real-Time Inventory Management
Läs mer
Manufacturing
#16 OEE/TAK – Vad behövs för att mäta och öka anläggningseffektivitet?
Läs mer
Automation
Empower your process plant with an end-to-end next-gen Terminal Management System
Läs mer
Digital transformation
Real-Time Inventory Management
Läs mer
Håll dig uppdaterad

PRENUMERERA PÅ SENASTE NYTT