Natalie Agerskans

Idag finns det otroligt många möjligheter med digitalisering, vilket i industrin vanligtvis förknippas med termer så som smart produktion, smart underhåll, Industri 4.0 och Industri 5.0. Men en fråga som många ställer sig är: hur vet vi vilka digitala teknologier vi ska använda? Det är mycket prat om Internet of Things (IoT), Big Data och Artificiell Intelligens (AI). Men vilken är egentligen bäst? Eller bör man ha alla? Låt oss resonera lite kring dessa frågor.

Vi börjar med att ställa frågan: vad vill man uppnå med digitalisering? Enligt mig handlar digitalisering om att förbättra tillgängligheten av data (information) för att förbättra beslutsfattande. Detta uppnås med hjälp av digitala teknologier. Exempelvis kan det innebära att vi går från att fatta underhållsbeslut på magkänsla och ”trail and error” (vilket kanske inte alltid ger rätt utfall och kan vara tidskrävande), till att ha digitala teknologier som genererar data på när, hur och vad som ska göras för att maskinen ska må bra och vi kan producera enligt plan. Huvudfokus ligger alltså på att generera den data som behövs.

Detta betyder också att valet av digitala teknologier styrs av databehovet i det undersökta beslutsområden. För att kunna välja digitala teknologier behöver vi därför ha en tydlig bild av vilken data som behövs och vilka krav som ställs på användningen av datan. Exempelvis kan behovet vara att samla in data på vibrationer och temperatur som sedan lagras och analyseras utifrån avvikelser från ”normala” vibrationer och temperaturer. Vidare behöver operatören ha ett användarväldigt gränssnitt där datan presenteras samt få notiser i realtid om avvikelser uppstår.

I det beskrivna exemplet behöver vi använda oss av olika digitala teknologier för att: 1) samla in data från maskinen, 2) transportera data via exempelvis Wifi, 3) lagra data via exempelvis en lokal server eller molnlagring, 4) analysera data för att i detta fall identifiera avvikelser, och slutligen 5) visualisera data med hjälp av ett lämpligt visualiseringsverktyg. Baserat på detta kan vi dra slutsatsen att vi behöver kombinera olika digitala teknologier som fyller olika funktioner i det jag kallar datavärdesflödet. Datavärdesflödet beskriver, precis som namnet antyder, de olika data-relaterade aktiviteterna i ett system som är nödvändiga för att omvandla rådata till data som stödjer beslutsfattande. För att säkerställa att vi får ut rätt data till slutanvändaren, behöver vi ta hänsyn till hela datavärdesflödet när vi väljer digitala teknologier. Här är det också viktigt att ta hänsyn till företagets strategier för att säkerställa att digitala teknologier kan användas för olika datavärdesflöden i företaget, då en vanlig målsättning är att ha en uppkopplad fabrik där alla resurser är sammankopplade.

Och på tal om resurser. Vi får inte glömma att ta hänsyn till de olika resurserna i produktionssystemet så som människan, arbetsprocesser, system och annan teknisk utrusning! Exempelvis är det vanligt att bortse från de ”mjuka” faktorerna så som teknisk kunskap och användarens preferenser. Det är därför inte ovanligt att en digitaliseringsimplementering faller på att människan i slutändan väljer att inte använda digitala teknologier. Val och anpassningar måste därför göras utifrån de resurser som påverkas av digitaliseringen.

Så, för att gå tillbaka till ursprungsfrågan: vilken eller vilka digitala teknologier ska man välja? Det beror på! Det finns inte ”one solution fits all”. Man måste ta hänsyn till hela datavärdesflödet, strategier och de olika resurserna i produktionssystemet för att kunna generera användbar data. Det handlar alltså inte om att använda specifika digitala teknologier, utan det handlar om hur man kombinerar dem för att uppnå önskade fördelar!

Krönikan publicerad: 29 maj 2024. Skriven av Natalie Agerskans till smartunderhåll.se