Írta: Kun Zsuzsi
2019. március 19. 16:47:50 CET
A Big Data kifejezést egyre gyakrabban halljuk, és érdemes megbarátkoznunk a gondolattal, miszerint ezek az alkalmak a jövőben sem ritkulnak majd. Ugyanakkor az iparban egyelőre még leginkább csak pilot projektek keretében beszélhetünk adatelemzésről, ami egyelőre messze van a Big Datától.
Az IoT Beyond the Hype // Ipari Big Data törekvések meetupon pedig ilyen izgalmas új kezdeményezéseket, illetve fejlesztési lehetőségeket ismerhettünk meg.
Az estét Baráth Barbara, a Green Fox Academy ügyvezetője és Bóna Péter, CEO nyitotta meg. Mindketten igyekeztek a hallgatóság figyelmét arra irányítani, hogy itt az ideje nemcsak beszélni a technológiáról, hanem azt valóban fel is használni az ipari világban. Ehhez biztosított muníciót a meetup is, ahol a szervezőktől a szót Gulyás Máté, a Datapao CEO-ja vette át.
Máté a vállalkozásának gyors bemutatását követően egy növényi-olajgyár működésén keresztül világított rá a Big Data világának megkerülhetetlenségére. Az üzemben ugyanis a gyártásról nem kaphattak valós idejű képet a felügyeletet ellátó személyek, hiszen sem az adatgyűjtés, sem a kiértékelés nem rendelkezett a szükséges funkciókkal. A magyar startup pedig itt jutott szerephez: olyan, nyílt forráskódú megoldással álltak elő, amely teljes egészében a felhasználói igényekre szabható, és a későbbiekben is rugalmasan alakítható a fejlesztések követelményeinek megfelelően.
Az adatgyűjtés korábbi eredményeit elsősorban retrospektív értékelésekhez használták fel. Ma már azonban, a valós idejű adatkövetésnek köszönhetően lehetőség nyílik a múltbéli események alapján a jövőre következtetni. A predikció segítségével pedig tervezhetőbbé válik a működés és könnyebb lesz a karbantartás is.
Máté kiemelte továbbá, hogy bár nagy mennyiségű adat gyűjtésére van szükség, azok felhasználása egyáltalán nem triviális. Ugyanakkor kiindulásképp minden esetben azt javasolják a partnereiknek, hogy kezdjenek el adatokat gyűjteni, hogy később legyen mit elemezni. Ha nincs elegendő mennyiségű adat, komolyabb következtetéseket sem lehet levonni.
Problémaként jegyezte meg, hogy a legtöbb vállalatnál a szervezeti elköteleződés hiánya ugyanolyan problémát jelenthet, mint a hiányos technikai háttér. Sajnos még mindig rengeteg helyen IT szakemberekből álló csapatok kezelik az adatokat és a kapcsolódó feladatokat, pedig olyan team-re lenne szükség, amelyben a gyártást jól ismerő mérnökök is szerepet kapnak. Máté korábbi előadásaiban és ezúttal is kiemelte: akár az ipar 4.0 akár a Big Data bevezetéséről beszélünk, ezek elsősorban nem IT projektek.
A növényi-olajgyár példája jól szemléltette mindezt és az ágazattal kapcsolatban megjegyezte még Máté azt is, hogy nemcsak az iparág, hanem az adott üzem elhelyezkedése is számít az innovativitás tekintetében.
Vincze Attila, az ARCONIC IT és ABS vezetője Mátéhoz hasonlóan visszatérő vendég a meetupokon. Attila az estére az Arconicnál folyó Big Data törekvések, projektötletek bemutatásával készült. A fókuszba a felmerülő kihívásokat állította, később pedig a technikai részletekről - amennyire az információk bizalmas volta megengedte - Bíró Szabolcs (Hiflylabs) és Sós András (Com-Forth) beszélt.
Az Attila által elmondottak alapvetően egybecsengtek Máté felvetéseivel: az adatelemzést még mindig egy klasszikus IT projektnek tekintik a legtöbb esetben. Azonban a Keréktermékgyárban is nyilvánvalóvá vált már a rendszer tervezése során, hogy a megfelelő elemzésekhez a gyártási folyamatokat kiválóan ismerő szakemberekre is szükség lesz.
Bíró Szabolcs az Ipari Analitika egyes szintjeinek bemutatásával kezdte előadását.
Az Ipari Analitika szintjei - Hol léphetünk be az “adat-sztyeppére”
Monitoring (jó belépési pont, nem triviális, de elsőre jó megoldás)
Fejlett Analitika (a gyár működésének megértését szolgálja, az egyes folyamatok optimalizálása a törekvés)
Prediktív modellezés (a “Szent Grál”, a tervezhetőbb folyamatok záloga)
A megfelelő adatelemző rendszer kiépítéséhez azonban nemcsak egy jó belépési pontra és egy reális célra van szükség, hanem kooperációra, tudástranszferre, funkcionális megoldásra és transzparens tesztelésre is.
A fentieket pedig a gyakorlatban is bemutatta az ARCONIC fejlesztéseinek példáján keresztül.
Sós András kollégánknak könnyű dolga volt, hiszen a CSense-ről már Vincze Attila előadásában is hallhattak a jelenlévő vendégek. Így egyszerűbb volt elhelyezni az adatelemző szoftvert a Big Data világában.
András tapasztalatai szerint a bevezetést jelentősen megnehezíti az az időnyomás, amely a sorozatgyártással foglalkozó üzemeket terheli: a változáshoz ugyanis le kell állni. Ugyanakkor a jól felépített rendszerek implementálásával a lemaradás elenyésző lesz a nyereséghez képest. Ahhoz, hogy ez a hozzáállás elterjedhessen, még némi változásra van szükség, ám egyre többen érdeklődnek a lehetőségek iránt és ma már nem csak a nagyvállalatok számára reális ötlet egy Big Data elemző rendszer használata.
Az adatgyűjtés és -elemzés egyszerűségét András - annak ellenére, hogy Bill Gates-től a Windows 98-as bemutatója óta mindannyian tudjuk, hogy élő demót tartani több, mint kockázatos - a CSense élő demójával mutatta be előadása végén, illetve az azt követő networking során. A demó sikeres volt, a szoftver gond nélkül működött.
Az este zárásaként a meetup résztvevőivel pizza és fröccs mellett folytattuk a kötetlen beszélgetést.
Bár a Big Data és az adatelemzés világa továbbra is számos kihívást tartogat, célunk, hogy minden érintett és érdeklődő hiteles szakmai információhoz jusson. Rendezvényünkkel, ahogy az IoT Beyond the Hype meetupsorozat korábbi eseményeivel is, az volt a célunk, hogy közelebb hozzuk a szakértőket azokhoz, akik még csak most ismerkednek ezekkel az új és bonyolult lehetőségekkel. A meetup pedig kiváló alkalomnak bizonyult arra, hogy betekintést nyújtsunk ebbe a világba, illetve jó gyakorlatokat mutassunk meg a KKV szektor képviselőinek a nagyvállalati világból.
