<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=266259327823226&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">
Skip to content

Case Kemira: Arvoa datasta ja analytiikasta

Tuotantolaitoksen IoT-dataa hyödyntävä Data Platform luo pohjan datan ja analytiikan arvontuotolle.

Kemira on maailman johtava kestäviä kemikaaliratkaisuja runsaasti vettä käyttäville teollisuudenaloille valmistava yhtiö. Yhtiön kilpailuetu perustuu asiakkaiden prosessi- ja resurssitehokkuutta sekä laatua parhaiten tukeviin tuotteisiin ja asiantuntemukseen. Kemiran asiakkaat edustavat massa- ja paperiteollisuutta, vedenkäsittelyä sekä öljy- ja kaasuteollisuutta. Vuonna 2020 Kemiran liikevaihto oli noin 2,4 miljardia euroa ja henkilöstön määrä noin 5 000.

Kohti tiedolla johdettua organisaatiota

Kemiran visiona on olla tiedolla johdettu organisaatio. Yleisesti ajatellaan, että hyödyntämällä dataa älykkäästi yritykset pystyvät tehostamaan toimintojaan, kehittymään sekä innovoimaan uutta liiketoimintaa. Myös Kemiralla datalla ja analytiikalla halutaan luoda business-arvoa, sekä tukea datapohjaista päätöksentekoa, Head of Data and Analytics kertoo.

Jotta datasta saadaan arvoa, vaatii se tuekseen organisaatiorajat ylittävää ymmärrystä käytettävässä olevasta datasta, toimivan data-arkkitehtuurin sekä määritellyt datan hallintamallit. Näiden päälle voidaan rakentaa käytäntöjä, osaamista ja prosesseja, jotka tukevat datan hyödyntämistä ja päätöksentekoa. Kemiran data- ja analytiikkastrategia on kiinteästi linkittynyt yrityksen liiketoimintastrategiaan, jotta fokus pysyy kirkkaana.

Kemira korostaa, että tiedolla johdettuun organisaatioon pääsemiseksi tarvitaan niin liiketoiminnan, data-osaajien kuin IT-funktion yhteistyötä. Yksin mikään yksikkö ei tehtävässä onnistu.

Vision tueksi on tärkeä myös varmistaa, että organisaatiolla on käytössään oikeanlaista osaamista, oikeat ihmiset oikeissa paikoissa sekä oikeanlainen kumppaniverkosto, joka auttaa toteuttamaan hankkeita. Kun nämä osa-alueet ovat kunnossa, organisaation on mahdollista toteuttaa innovaatioprojekteja nopeasti sekä pilotoida ketterästi uudenlaisia asioita. Näin päästään business-arvon luomiseen ja data-pohjaisen päätöksenteon tukemiseen.

Kemira Data Hub – kyvykkyys, joka mahdollistaa arvonluonnin

Yksi konkreettinen esimerkki kyvykkyydestä, jolla halutaan tukea Kemiran tiedolla johdettu organisaatio -visiota on yhtenäinen Data Platform, Kemira Data Hub, jossa tallennetaan ja muokataan mm. Oulun tehtaalta tulevaa IoT dataa.

Kemira Data Hub tuo yhteen alustaan tehtaan tuottamaa prosessi- ja automaatiodataa.

Datan avulla etsitään vastauksia esimerkiksi seuraaviin kysymyksiin:

  • Onko tuotantoprosessia mahdollista tehostaa?
  • Voidaanko kunnossapitoprosessia optimoida?
  • Voidaanko manuaaliseen työhön kuluvaa aikaa vähentää?
  • Pystytäänkö kunnossapidossa ja huollossa saavuttamaan säästöjä ennakoinnilla?

Parhaimmillaan datasta saadut vastaukset tuottavat konkreettista rahallista hyötyä tehostuneina prosesseina tai esimerkiksi tuotannon seisokkien välttämisenä.

Dataa useasta lähteestä

Vaikka Data Platformille tuotu data on tähän astikin ollut paikallisesti käytössä Oulun tehtaalla, tavoitellaan nyt datan keräämistä, yhdistämistä ja hyödyntämistä yhtä tuotantolaitosta laajemmin.

Esimerkkinä Kemira mainitsee vaikkapa tietyn tehtaan tai tuotantolaitoksen pumpun toiminnan. Vaikka laitteesta olisi saatavilla dataa paikallisesti yhdessä tehtaassa, kokoamalla data yhteen useammasta pumpusta eri tehtailta voidaan datasta oppia ja tehdä havaintoja laajemmin. Yhdistetty data voi auttaa esimerkiksi ennakoimaan laitteen todennäköistä rikkoontumista tai löytämään optimaaliset huoltovälit.

Toteutettu Data Platform -kyvykkyys on helposti skaalattavissa. Ratkaisun monistamiskustannukset ovat vähäiset, ja Data Platformiin voidaan lisätä ketterästi uusia datalähteitä, kuten esimerkiksi uusia tuotantolaitoksia.

Yhdistetty data voi auttaa esimerkiksi ennakoimaan laitteen todennäköistä rikkoontumista tai löytämään optimaaliset huoltovälit.

Data Platform mahdollistaa kattavan raportoinnin ja analytiikan

Data Platform mahdollistaa jatkossa kattavan raportoinnin ja analytiikan rakentamisen tehtaan automaatiojärjestelmän tuottaman datan päälle. Automaatiojärjestelmä mittaa vetyperoksidin tuotantoprosessia erilaisilla mittareilla eli tägeillä. Mittarit tuottavat dataa millisekunnin taajuudella. Mittaridata tuodaan Data Platformiin, jossa sitä pystytään aggregoimaan, analysoimaan, visualisoimaan ja jakamaan.

Oulun tehtaan IoT-datan tuominen Data Platformiin tarkoittaa sitä, että nähtävillä on melko reaaliaikaisesti dataa automaatiojärjestelmästä, ja se myös tallennetaan tulevaisuuden tarpeita silmällä pitäen.

Aikaisemmin automaatiojärjestelmän tuottama data on ollut käytössä lähinnä manuaalisesti koostettuna. Data Platformin myötä datan käsittelyyn liittyviä manuaalisia prosesseja onkin nyt pystytty automatisoimaan. Raportointiin käytettyä aikaa säästyy raportin tuottamisesta sen analysointiin.

Data Platform mahdollistaa paitsi datan keruun, muokkaamisen ja yhdistelyn, myös datan jakamisen. Dataa pystytään yhdistelemään ketterästi muuhun dataan sekä jakamaan sisäisesti esimerkiksi tutkimus- ja tuotekehitysyksikön käyttöön.

Datan analysoinnissa voidaan hyödyntää kulloinkin parhaiten sopivia työvälineitä, kuten vaikkapa Machine Learning -algoritmejä. Automaatiojärjestelmän optimoinnissa pystytään nyt hyödyntämään koneoppimista sekä tilastollista analysointia. Yleensä tästä syntyy laatuparannuksia sekä kustannusten vähenemistä. Datan visualisoinnilla on myös keskeinen merkitys. Jotta data voisi viestiä vastaanottajalle jotakin, on sen oltava ymmärrettävässä muodossa.

cloud1-data-hub-1200x600

Onnistunut projekti edellyttää omistajuutta

Toteutettu Data Platform rakentui ketterän kehityksen mallilla. 2-3 viikon sprinttien kehityskohteet määriteltiin ja priorisoitiin sprintti kerrallaan. Cloud1:n puolelta projektissa on ollut mukana oma Kemira Data Hub -tiimi.

Ketterä kehittäminen mahdollistaa sen, että sprinteissä kehitettäviä asioita ei tarvitse määritellä tarkkaan etukäteen, vaan priorisointi ja kehityskohteet voidaan toteuttaa projektin edetessä. Erityisesti kun ratkaisu on uusi, kehitystapa tuo projektiin joustavuutta ja reagointikykyä.

Kemira painottaa, että myös ratkaisun kehitysvaiheessa liiketoiminnan sekä data- ja it-funktioiden yhteistyö on keskeistä. Kullekin kehityskohteelle on tärkeää olla selkeä omistaja, jolla on halu viedä asiaa eteenpäin.

Paras lopputulos saavutetaan aina hyvällä yhteistyöllä.