Ennakoiva omaisuudenhallinta leikkaa kuluja

advian_web_ennakoiva_taloudenhallinta
Omaisuudesta kannattaa huolehtia proaktiivisesti. Moni tyytyy korjaamaan jo syntyneitä ongelmia saatuaan vikailmoituksen, vaikka ennakoidakin voisi. On turhaa tehdä näyttäviä ohjausliikkeitä, kun mopo kurlaa jo ojassa.

Jotta omaisuutta voisi hallita ennakoivasti ja älykkäästi, se pitäisi ensin mallintaa. Silloin ymmärretään paremmin kohteiden sijaintia ja niiden keskinäisiä yhteyksiä – esim. kulkeeko niiden välillä energiaa tai liikennettä.

On hyödyllistä tietää ainakin:

  • minkälaista dataa on olemassa ja miten sitä voi täydentää
  • mitä omaisuuden lähistöllä tehdään
  • minkälaisia olosuhdemuutoksia (esim. säässä) on odotettavissa.
Mitä tietoa tähän tarvitaan?

Kerätyn tiedon ei tarvitse olla täydellistä. Lopputulos on kuitenkin sitä älykkäämpi, mitä laajemmin ominaisuuksia ja vaikutuksia muualle tunnetaan.

Suurimmat ihmeet saadaan aikaan, kun päästään yhdistämään sisäistä ja ulkoista tietoa.

Ulkoiseen dataan päästään kiinni esimerkiksi sijainnin kautta: yksinkertaisimmillaan vaikkapa osoitteen, kiinteistötunnuksen tai koordinaattien.

Käytännön esimerkkejä:
  1. On paljon helpompi lähteä huoltokäynnille, kun tietää, missä huollettava kohde – esim. metsäkone tai rakennus – on.
  2. Samalla keikalla voi hoitaa useammankin huoltotoimenpiteen. Tarvitsee vain tietää, missä tarpeita on ja milloin huollolla on eräpäivä.
  3. Sisätilapaikannuksen ansiosta ei nykyään tarvitse edes arvuutella ovia, rappuja tai kerroksia.

Tämä kaikki säästää polttoainetta, työtunteja ja henkilökunnan hermoja.

Ennustamista ja reaaliaikaista seurantaa

Reaaliaikainen seuranta IoT:n avulla on päivän sana, ja meillä on kaikki valmiudet käyttää sitä. Tekoälypohjainen ennakointi toisaalta useimmiten pesee sen mennen tullen: miksi elää reaktiivisena nykyhetken mukaan, kun tulevaakin voidaan päätellä?

Reaaliaikaisen seurannan haasteena on myös se, että pienikin viive vaikkapa verkon toiminnassa tekee reaaliajasta menneisyyttä.

Koneoppimisen ja tekoälyn avulla pystytään yhdistämään historia ja laskennalliset ennusteet, jolloin ennakointi on aidosti mahdollista. Samalla myös inhimillisten päättelyvirheiden määrä vähenee.

Yhdisteltäviä tietoja voivat olla esim.
  • kuljetut kilometrit
  • laitteen altistuminen sateelle
  • salamaniskujen läheisyys ja sääennuste
  • lähistöllä tehtävät kaivuutyöt
  • merenpinnan korkeus
  • maan kosteus
  • puuston ikä.

Näitä tietoja voidaan käyttää vesijohto- ja sähkötöissä, rakennusten korjaamisessa tai vaikkapa kasvillisuuden raivaamisessa.

Suosittelemme mielellämme yrityksellesi relevantteja datayhdistelmiä sekä tapoja rakentaa niiden päälle fiksumpaa ja tuottavampaa liiketoimintaa.

OTA MEIHIN YHTEYTTÄ

Kysyvä ei tieltä eksy. Oli asiasi mittakaava mikä hyvänsä, autamme mielellämme.

Miten voimme olla avuksesi?