Nykyaikaiset digitaaliset ohjausjärjestelmät ovat omiaan voimalaitosten kunnonvalvonnassa ja tuotannon maksimoinnissa. Kun kerätään suuria määriä dataa, energia-alalla pystytään arvioimaan toiminnan tehokkuutta ja eri laitteiden huoltotarvetta paljon tarkemmin ja luotettavammin kuin ennen. Tällöin voidaan välttyä esimerkiksi kalliilta ennakoimattomilta huoltoseisokeilta. Lisäksi laitteiden optimaalinen käyttö säästää kustannuksia ja pidentää laitteiden elinikää.
Automaation ja digitalisaation nopea kehitys on jo tuonut monenlaista hyötyä niin energian tuottajille kuin jakeluyhtiöillekin.
Varsinkin uusiutuvan energian tuotannossa voimalaitosten toiminta vaatii yhä monipuolisempia ohjaus- ja valvontajärjestelmiä. Ohjausautomaatioratkaisuilla pystytään toteuttamaan sekä yksittäisiä mittauksia että koko laitoksen kattavia laajoja automaatioprojekteja. Toisaalta järjestelmien avulla voidaan vähentää myös ympäristöpäästöjä sekä paikantaa monenlaisia vikoja.
Ylipäätään useilla teollisuuden sektoreilla – esimerkiksi kaivosteollisuudessa, merenkulussa tai eri teollisuuden alojen tuotantolaitoksilla – asiat nykyään sujuvat uusien automaatioratkaisujen myötä tyypillisesti helpommin ja nopeammin kuin ennen.
Dataa kerätään paljon
Digitalisaatio on avuksi myös monissa muissa energia-alan sovelluksissa. Kun dataa on käytettävissä paljon, data-analyyseillä voi löytyä paljon uuttakin tietoa ja kenties jopa uudenlaisia liiketoimintamahdollisuuksia.
Käsitteellä "Big Data"’ tarkoitetaan massiivisten datamäärien keräämistä useista lähteistä ja näin saadun tiedon jalostamista ja analysointia. Kun suuria määriä mittaustietoa kootaan ja hyödynnetään uudella tavalla, tavoitteena voi olla saada aikaan esimerkiksi aiempaa tehokkaampia laitteita, järjestelmiä, prosesseja tai ohjelmistoja.
Sen jälkeen, kun dataa on saatu kerätyksi paljon, sitä on pystyttävä vielä käsittelemään järkevästi. Nykytekniikka mahdollistaa kerätyn tiedon hyödyntämisen aivan uudenlaisilla tavoilla.
Uudet digitaaliset ratkaisut – jotka perustuvat esimerkiksi pilvialustoihin – mahdollistavat dataan pohjautuvien palveluiden entistäkin laajemman kehittämisen. Tämän päivän datakeskusten kapasiteetilla voidaan käsitellä huomattaviakin datamääriä varsin kustannustehokkaasti.
Mittaustiedon avulla optimoidaan toimintaa
Voimalaitoksilla ja muualla teollisuudessa on tyypillisesti tehty paljon laiteinvestointeja, joten on tärkeää, että dataa hyödyntämällä laitteet saadaan optimaaliseen käyttöön. Kenties niiden käyttöikää voidaan pidentää tai polttoainetaloutta parantaa.
Digitaalisen tiedon keräämisestä ja hyödyntämisestä on viime vuosina tullut yhä keskeisempää liiketoimintaa esimerkiksi vuonna 1978 perustetulle ARNON-yhtiölle, jonka päätoimipiste sijaitsee Tampereella. Yhtiöllä on toimipiste ja tehdas myös Ruotsissa.
Yhtiön asiakkaina on useita suuria teollisuuslaitoksia ja energiantuottajia.
”Toimintamme painopisteenä on jo kuuden vuoden ajan ollut datan kerääminen automaattisista järjestelmistä ja IoT-datan (IoT = Internet of Things) välittäminen”, kertoo ARNONin tarjoomapäällikkö Antti Lahti.
”Toimitamme siis asiakkaillemme dataa, jota he voivat sitten käyttää tarpeen mukaan esimerkiksi erilaisten analyysien tekemiseen. Teemme tässä työtä uudenlaisena sillanrakentajana.”
Täsmällisiä tietoja kenttäolosuhteista
Jos mittausdataa kerätään järjestelmällisesti vaikkapa eri moottorityypeistä, tällaisen big datan – erittäin suurten tietomäärien – perusteella saadaan todennäköisesti uudenlaista näkemystä laitteiden tekniikasta ja toimivuudesta.
”Dataa toimittamalla tarjoamme laitevalmistajille parempaa ymmärrystä heidän omista tuotteistaan, jotta kyseiset laitteet saataisiin toimimaan paremmin”, Lahti täsmentää.
”ARNON kytkeytyy vaikkapa olemassa oleviin PLC-ohjausjärjestelmiin, sillä tarvittava tekniikka datan keräämistä varten paikallisesti usein on jo mukana automaatiojärjestelmässä. Me keräämme sen ja toimitamme sitten datan eteenpäin pilvialustaan.”
Usein tietoturva on esteenä sille, että dataa kerättäisiin kytkeytymällä suoraan internetiin.
”Hoidamme yksisuuntaista datasiirtoa – laitoksesta pilvipalveluun – jolloin turvallisuutta ei vaaranneta. Monesti teollisuuslaitosten tärkeää mittausdataa on verkossa suojaamattomana. Edes niin sanottuja kriittisiä voimalaitoksia ei aina ole suojattu riittävän hyvin”, Lahti ihmettelee.
Teollisuudessa tarvitaan hänen mukaansa lisää tietoa ja ymmärrystä datan jatkokäytön mahdollisuuksista, samoin kuin oikean tiedon keräämistä ja siirtämistä.
”Teollisuudella on omat tuotekehitysosastonsa, jotka hoitavat tutkimusta laboratorioissa – mutta kenttäolosuhteissa laitteet voivat silti toimia eri tavalla, esimerkiksi erilaisten ympäristöolosuhteiden vuoksi. Kerätyn datan perusteella nähdään, miten laite oikeasti toimii”, Lahti tähdentää.
”Datan perusteella voidaan myös luoda uutta bisnestä, jos nähdään, mitä kaikkea datan avulla on mahdollista tehdä.”
ARNONin teknologiajohtajan Timo Hanhimäen mukaan eri teollisuudenalat voivat tulevaisuudessa hyödyntää jo kertaalleen kerättyä dataa myös ristiin entistä vaivattomammin.
”Ahaa-elämyksiä syntyy, kun eri alojen toimijat peilaavat saatavilla olevia datamassoja omista näkökulmistaan.”
”Datan siirto ja saatavuus eri järjestelmien välillä on ollut – ja on vielä tänä päivänäkin – pullonkaula eri toimijoille. Pilvialustat ja niihin kehitettävät rajapinnat mahdollistavat datan uudenlaisen näkyvyyden eri toimijoiden välille”, Hanhimäki sanoo.
Laitteisiin lisää suorituskykyä
Yksi peruste mittaustiedon keräämiselle ja analysoinnille on, että suuren tietomäärän perusteella on mahdollista puuttua laitteiden vikaantumiseen ja muihin ongelmakohtiin aiempaa nopeammin. Esimerkiksi huoltotoimia voidaan aikaistaa, jotta laite ei rikkoutuisi käytön aikana.
”Tällä tavoin pystytään muun muassa parantamaan laitteiden käyttöastetta, tuottavuutta ja ympäristöystävällisyyttä sekä sujuvoittamaan laitteiden käyttöä. Prosessien keskeytyksiä voi olla mahdollista ehkäistä ennalta”, Lahti luettelee datasta saatavia hyötyjä.
”Yritys saa lisää euroja tulopuolelle ja vähemmän menopuolelle. Laitevalmistajan pitää tietää loppuasiakkaansa toiminnan suorituskykymittarit. Datasta nähdään, millä tavoin tuottavuutta voidaan parantaa.”
Lahden mukaan ARNON on esimerkiksi toteuttanut tiedonkeruujärjestelmän, joka kerää dataa kultakaivosten aurinkovoimaloista.
”Silloin voidaan vertailla eri laitosten tuottavuutta ja katsoa, mistä erot johtuvat. Ongelmakohtia voi olla vaikkapa aurinkopaneelien pölyisyydessä tai suuntauksessa.”
Vastaavia data-analyysejä tarvitaan usein myös tuulivoiman tuotannossa sekä muilla energiantuotannon sektoreilla. Voimalaitosten tapauksessa dataa pystytään käyttämään hyväksi hyötysuhteiden selvittelyssä tai laitoskokojen maksimoinnissa.
”Muun muassa dieselmoottoreita käytettäessä data-analyysien merkitys korostuu”, toteaa Lahti.
Joillekin ARNONin asiakkaille on myös kehitetty ’proof of concept’ -tyyppisiä ratkaisuja, joita ei vielä ole toteutettu.
”Olemme myös tehneet sopimuksia, joissa tiedonsiirtopalvelun hinta on sidoksissa tuottavuuden kehittymiseen.”
”Dataa tarvitaan paljon erityisesti silloin, kun toimitaan vaikeissa olosuhteissa. Tämä pätee esimerkiksi moniin voimalaitoksiin ja kaivosteollisuuteen”, Lahti arvioi.
Teksti: Ari Mononen
Kuvat: 123RF ja Pexels
