Felsőoktatási és Ipari Internet of Things: Ha lo zatba szervezett e rze kelo k - a mobil kommunika cio e s a feldolgozott adat ereje Dr. Lengyel László BME FIEK Igazgató 1
FIEK Alapelvek 1. EGYSÉG -- Az egyetem egységének a megerősítése. -- Az egyetemi karok egységes egyetemként való megjelenítése. 2. BIZALOM -- A karok közötti kooperatív munkavégzés kultúrájának megerősítése. 3. KAPCSOLAT -- Az ipari igények és az egyetemi potenciál összekapcsolása. 2
FIEK szervezet feladatai Koordina lja e s megvalo sítja a FIEK_16-1-2016-0007 sza mú projektben meghata rozott ce lokat az Egyetem és az ipar szakembereinek kooperációjával. Le trehoz e s működtet egy olyan innova cio s ökosziszte ma t, mely összeköti a FIEK kompetenciával érintett vállalatok és a végrehajtáshoz megfelelő kompetenciával rendelkező BME szakemberek körét. HÍD az egyetem e s az ipar között Fejleszti az egyetemi e s va llalati szereplo k együttműköde se t a külső, integráló érdekképviselő és szakmai szervezetekkel (kamarák, tudományos egyesületek, vállalkozói szövetségek). Felgyorsítja a tuda stranszfer folyamatokat, segíti a kutata si eredme nyek hasznosíta sa t a versenyszféra szereplőinél, serkenti az alkalmazható tudásra, ipari problémák megoldására fókuszáló oktatást és kutatást. Úttöre s: inkubációs fázisban levő fejlesztések felkarola sa. Együttműködik a hasonló FIEK szervezetekkel. 3
BME FIEK Magas mérce, ambiciózus elvárások: BME vezetése, résztvevő karok, Partnerek, Hivatal Tovagyűrőző hatások Ipar 4.0 Technológiai Központ Már elnyert további K+F projektek Átfogó, szolgáltató szemléletmód, mások munkáját segítő szándék érvényre juttatása Karokat összefogó, a BME egységét reprezentáló kapu az ipar és az egyetem között 4
Napirend 1.Az IoT A lehetőségek tárháza 2.Az IoT vila g 3.Az IoT platformok fele píte se 4.Kiemelt IoT terület: Ipar 4.0 5.Következő lépések FELDOLGOZÁS ÉRZÉKELÉS BEAVATKOZÁS 5
Napirend 1.Az IoT A lehetőségek tárháza 2.Az IoT vila g 3.Az IoT platformok fele píte se 4.Kiemelt IoT terület: Ipar 4.0 5.Következő lépések FELDOLGOZÁS ÉRZÉKELÉS BEAVATKOZÁS 6
7
IoT Érzékelés Feldolgozás Beavatkozás 8
Az IoT ma r nem egy opcio Mennyire fontosak az IoT megoldások a Ön üzleti területén? Source: Beecham Research 2015 9
Mie rt haszna lunk IoT-t? Forrás: Beecham Research 2015 Jelenleg: működési költségek csökkentése, szolgáltatás kiesés megelőzése Jövőben: pénzgyártásra -- új szolgáltatás alapú bevétel, felhasználói elvárások, szabályozások teljesítése 10
Az üzlet ige nye egyszerű megközelíte s A vállalatok a BEVÉTELEIK növelését célozzák meg A vállalatok a KÖLTSÉGEIK csökkentését célozzák meg Nagyobb bevétel Alacsonyabb költség Nagyobb nyereség 11
Érték Elemze s Akcio ke sz informa cio Miért történt? Mi fog történni? ELŐRELÁTÓ ELEMZÉS Hogyan tudjuk megelőzni? ELŐÍRÓ ELEMZÉS Mi történt? LEÍRÓ ELEMZÉS DIAGNOSZTIKAI ELEMZÉS Intuíció Komplexitás 12
A leheto se g a tettre foghato informa cio ban van Minden IoT megoldás adatokat gyűjt Az adatelemzés tettekhez / beavatkozáshoz vezet A tettek növelik a bevételt vagy csökkentik a költségeket,... vagy mindkettőt AZ ADATELEMZÉS EREJE A nyers bitek, adatbájtok valójában túl sokat nem lendítenek A feldolgozott adatok (riportok) kezdenek érdekesek lenni Az elemzett adat, az összefüggések adnak értéket az adat tulajdonosának Az összevezetett multi-domain adat számos adathasznosító/vevő számára értékes Az az információ értékesíthető igazán, amely beavatkozásokat vezérel a tettre foghato informa cio ra e pítsünk 13
Az IoT kihíva sai / leheto se gek a fejlo de sre Befektetés igényes Egy állandó van: a változás (üzlet, ember, technológia, hardver, szoftver) Adatkezelés: gyűjtés, tárolás, elemzés, megosztás Biztonság: adat-, átvitel- és folyamatbiztonság Robusztus összekapcsolhatóság, eszközök menedzselése, M2M kommunikáció megbízhatósága és stabilitása Skálázódás a robbanásszerű növekedésre Jogi kérdések, ipari know-how védelme Szabványok Tettre fogható, szakképzett munkaerő 14
Napirend 1.Az IoT A lehetőségek tárháza 2.Az IoT vila g 3.Az IoT platformok fele píte se 4.Kiemelt IoT terület: Ipar 4.0 5.Következő lépések FELDOLGOZÁS ÉRZÉKELÉS BEAVATKOZÁS 15
IoT vila g 16
Consumer IoT egye neknek, csala doknak A hardver alacsony árú, limitált az élettartama és a karbantarthatósága Az eszközök száma alacsony A termék- és adatmenedzsment nem látható és nem kontrollálható A szállítók oldalán összetett a kép 17
Comercial IoT az üzleti színte r Vállalati, szervezeti szint Példák: energia menedzsment, világítás menedzsment, smart metering és monitoring Több 1000 eszköz, gyakran több telephelyen Adatkezelés: hierarchikus, szerepkörökhöz és jogosultsághoz társított 18
Industrial IoT ipari le pte k ROBUSZTUS, hosszú távra tervezett 19
Napirend 1.Az IoT A lehetőségek tárháza 2.Az IoT vila g 3.Az IoT platformok fele píte se 4.Kiemelt IoT terület: Ipar 4.0 5.Következő lépések FELDOLGOZÁS ÉRZÉKELÉS BEAVATKOZÁS 20
Database Az IoT platformok fo komponensei External interfaces Analytics Additional tools Data visualization Processing & Action management Device management Connectivity & Normalization 21
Napirend 1.Az IoT A lehetőségek tárháza 2.Az IoT vila g 3.Az IoT platformok fele píte se 4.Kiemelt IoT terület: Ipar 4.0 5.Következő lépések FELDOLGOZÁS ÉRZÉKELÉS BEAVATKOZÁS 22
Ipar 4.0 23
Okos gya rak... Okos terme kek 25
IoT leheto se gek LEHETŐSÉGÜNK VAN Egységes, vertika lisan e s horizonta lisan integra lt, virtua lis e rte kla ncba szervezni a beszállítókat, a gyártókat és a vevőket Multi-domain környezetet kiszolga lo adatgyűjtés, tárolás, elemzés, keresés, megosztás, átvitel, megjelenítés, adatbiztonság elemek illetve azok komponenseinek alkalmazására AZT TUDJUK VEZÉRELNI, AMIT MÉRÜNK! Lehetőségünk van kialakítani a válaszunkat a következő kérdésre: Mit jelent az adat? Integra lt adat (tettre foghato informa cio ) előállítása szakterületekre szabottan 26
Napirend 1.Az IoT A lehetőségek tárháza 2.Az IoT vila g 3.Az IoT platformok fele píte se 4.Kiemelt IoT terület: Ipar 4.0 5.Következő lépések FELDOLGOZÁS ÉRZÉKELÉS BEAVATKOZÁS 27
Alkalmazás és menedzsment service bus IoT platform architektúra IoT alkalmazások és szolgáltatások Menedzsment alkalmazások Szakterületi szoftverkomponensek Hálózat- és rendszerfelügyelet Szenzorok, gateway-ek, hálózat Adatgyűjtés és előfeldolgozás Monitorozás és reporting: Eszközök felderítése, nyilvántartása, támogatása Intelligencia Elemzés és döntés Adattárolás, adatfeldolgozás, elemzés, keresés, megosztás, megjelenítés, adatbiztonság Monitorozás, üzleti intelligencia, folyamatok, vezérlés, értesítések 28
29
Pe lda k, laborato riumok FIEK laborok, mint Ipari IoT példák Ipar 4.0 Technológiai Központ 30
Jövo ke pünk Az IoT a következő nagy dolog Integrált szolgáltatások és alkalmazások Az üzlet sikerességének meghajtója, a profit növelése A fejlesztés a jövőnk építése Több évre, akár egész évtizedre készülünk fel, hosszú távra alapozunk Ezért érthető, hogy jelentős befektetést igényelnek a vállalatok és a kutatóhelyek részéről az IoT irányába tett lépések 31
Jövo ke pünk Tapasztalatot gyűjtünk, bekapcsolódunk a nemzetközi folyamatokba, komponensek adaptálásába és kidolgozásába, mert: Szükséges a területen a nemzetközi me rce vel megszabott menetsebesse get felvennünk Szerteágazó: ke pze sek, testbed-ek, mintaprojektek, szakterületek széles skálája Mozgató ereje: az ipar e s a ta rsadalom a ltal megfogalmazott ige nyek, az igények definiálta projektek, fejlesztések 32
Jövo ke pünk Mindennek eredményeképpen a vállalatok kooperálnak Az egyetemi / kutatóközponti K+F ennek integrált, értéket teremtő része Multiplikatív hatással bír a K+F+I+O 33
Felsőoktatási és Ipari FIEK laborato riumok 34
Modula ris hibrid hajta sla nc laborato rium 35
Smart Power laborato rium Real Time Simulátor MVM 4QA DC/ki 3f AC kimenet Kifh Grid Em. (GE) µgrid Mngr. (MM) BME Akku töltő / kisütő Vez. Inv El. Terh. Inv3 PV inv1 PV inv2 Tárolás Akku. emulátor MVM PVM PVM szim. 36
Mikro-CHP laborato rium 37
Pharmatech laborato rium 38
5G laborato rium Applications (edge, core, local, et c.) Network Management (SON, QoE) IoT, V2X, AR/ VR, sensors, robot ics, I4.0 Intelligent Campus (Future smart cit y incubat ion) User defined application (educat ion) API API API API Software Defined Virtualized Network (SDN, OpenFlow, NFV,...)... Fully programmable devices and network functions App User Equipments Multi- Radio Access Network App Edge cloud App Mobile Backhaul (MBH) Cloud Core Network External content servers Development and algorithm execution; data extraction and collection, local analytics and actions, cooperative measurements and act ions Databases (distributed or centralized): data and measurement collection from each device 39
IKT platform Alkalmazások és szolgáltatások Adatgyűjtés, helyi szolgáltatások, megjelenítés, kommunikáció Szakterületi szoftverkomponensek Energetika Okos város Gyógyszergyártás Gyártósorok Ipari internet monitorozás, üzleti intelligencia, vezérlés, értesítések adatgyűjtés, tárolás, adatfeldolgozás, elemzés, keresés, megosztás, megjelenítés, adatbiztonság PUSH Testreszabott visszajelzés Intelligencia Elemzés, Döntés 40
Felsőoktatási és Ipari http://www.fiek.bme.hu/ fiek@mail.bme.hu 41