Predictive Maintenance, de heilige graal van IoT?

Door: Medewerker algemeen 1-3-2019

Categorieën
:
Blog, Nieuws, Summit, Whitepaper,

Tijdens onze IoT Summit nam Werner Vink (Heroes) ons mee in zijn wereld van Internet of Things. Hij kan zijn passie volledig kwijt bij Heroes en onderzoekt daar hoe IoT gebruikscomfort, efficiëntie en duurzaamheid kan stimuleren. Hij helpt organisaties vervolgens om IoT slim en duurzaam te integreren in hun business.

Zijn motto is daarom ook "Don't add digital, become digital"!

Semantic Data Modelling

In zijn sessie ging hij dieper in op 2 use cases. De eerste use case ging over Semantic Data Modelling. Werner vertelde dat IoT nog niet altijd optimaal werkt. Zo is er geen uniformiteit in de naamgeving van data en is er een gebrek aan documentatie in het controlesysteem. Bij Heroes werken we met Haystack, een open source-initiatief waarmee je extra (meta)data toevoegt in de vorm van tags: een beetje zoals de hashtag van sociale media. Daarmee vereenvoudig je de scaling van algoritmes, verkort je de tijd die nodig is om analyses te maken en verbreed je de integratiemogelijkheden met bijvoorbeeld Python, Node.js en Java.

Hoe werkt het? Haystack maakt onderscheid in equips en points. Een equip is bijvoorbeeld een gasketel, warmtepomp of luchtbehandelingskast. Zo’n systeem bevat sensoren die data genereren: dat zijn de points. In een warmtepomp zitten bijvoorbeeld aan weerszijden temperatuursensoren, maar aan de naamgeving kun je niet zien of het ingaande of uitgaande temperaturen zijn. En dat is wél belangrijk voor je analyses. Met Haystack voeg je tags toe, zodat een temperatuursensor niet simpelweg temperatuursensor heet, maar bijvoorbeeld ‘hot entering water temp sensor point’.

De softwaretool SkySpark heeft een interface gebouwd waarop deze tags kunnen worden verwerkt, zodat je alle points ziet die onder zo’n waterpomp hangen. Omdat je helder inzicht in alle points hebt, kun je heel makkelijk data oproepen, filteren en inefficiënties eruit pikken. Wij hebben dat bijvoorbeeld gedaan voor het warmtewiel van een luchtbehandelingskast. Zo’n warmtewiel moet eerst 100 procent draaien voordat hij de warmteklep open mag sturen. Als dat eerder gebeurt, heb je duidelijk een optimalisatiepotentieel te pakken. Zijn er dus momenten waarop het warmtewiel de warmteklep te vroeg openzet? Met Haystack konden we vrij eenvoudig alle 216 points inzien en de momenten filteren wanneer het warmtewiel op minder dan 90 procent draaide terwijl de warmteklep al open was gezet. De resultaten kregen we direct te zien in een overzichtelijke tijdschaal, waarna we zelf een generiek script schreven om energieberekeningen te doen die makkelijk zijn te schalen.

Internet of Things Whitepaper

De 2e use case illustreerde Predictive Maintenance. Volgens Werner is dit de heilige graal van IoT! Wil jij weten hoe deze technologie te werk gaat om te voorspellen wanneer een machine zal falen en vervangen moet worden? Download de IoT Whitepaper hieronder!

Download IoT Whitepaper