Prečo sme vyvinuli tablano

Idea pre vznik tablana je zaujímavá. Potreba nového mobilného riešenia má svoje korene v troch rôznych oblastiach alebo problematikách.

Optimalizácia nákladov

Jeden zo zákazníkov našej materskej spoločnosti PTW GmbH, dodávateľ energie, stál pred výzvou pasportizácie vnútornej schémy rozvodných skríň. Niektoré rozvodné skrine už boli zaznamenané papierovými formulármi.  Požiadal nás o cenovú ponuku na digitalizáciu 4500 papierových formulárov. Pri časovej náročnosti 20-30 minút na jeden pasport sme sa blížili k celkovej sume 80 000€. Na našu otázku, prečo nenahrádza papierové formuláre webovými šablónami, nám odpovedal, že zatiaľ nenašli vhodné mobilné riešenie pre svojich montérov. Tento moment bol pre nás inšpiráciou pre vývoj tablana – mobilného riešenia pre efektívnejšie a jednoduchšie pracovné postupy.

Aktuálnosť dát

Pred asi 20 rokmi sme začali digitálne zaznamenávať rozvodné siete dodávateľov energií. Pôvodne jednoduché CAD výkresy sa postupne rozšírili o faktické databázy a preniesli do inteligentných informačných systémov. Cieľom bolo a stále je vytvoriť digitálnu a inteligentnú sieť. V posledných rokoch sme však ako poskytovateľ dátových služieb zistili, že už zaznamenané údaje neboli dostatočne kvalitné. Aktuálnosť údajov už nebola zabezpečená. To malo za následok, že dodávateľ energií už nemal presné informácie.

Čo bolo za nepresnosťou a slabou kvalitou dát? Zistili sme, že informácie o staveniskách, nových potrubiach, domácich prípojkách atď. boli väčšinou zdokumentované ako náčrtky na papieri. Tieto skice sa buď uložili do regálov a plných skríň alebo boli skenované a digitálne uložené ako súbory PDF. Ale už neboli pripojené k jednotlivým informačným systémom. Chýbala tak navyše aj dostupnosť potrebných informácií priamo v teréne. Túto “dokumentačnú medzeru” jednoducho vypĺňami tablanom.

Priemysel 4.0

Jedným z cieľov Priemyslu 4.0 v oblasti servisu a údržby je vykonávať len takú údržbu a opravy, ktoré sú nevyhnutne potrebné. Táto takzvaná “prediktívna údržba” šetrí ľudské a finančné zdroje.
Pre spoľahlivé predpovede o tom, kedy je potrebné čo opraviť alebo vymeniť, je nutné vykonať kvalitné vyhodnotenie na základe celej databázy atribútov. Tieto dôležité informácie sa zbierajú priamo na mieste pri každej údržbe alebo oprave a aktualizujú sa do databázy. Tento proces vytvára históriu pre každý objekt. Takáto história (Big data) sa hneď môže vyhodnotiť a vytvoriť „prediktívnu údržbu“ na nasledujúce obdobie.