Digitalisaatio tuo uusia palvelumahdollisuuksia ja asiakasarvon lähteitä käyttöomaisuuden hallintaan

Digitalisaatio luo uusia palvelumahdollisuuksia käyttöomaisuuden käyttöön ja ylläpitoon. Yrityksissä tarvitaan analytiikkkaosaamista ja asiakkaiden liiketoiminnan ymmärtämistä, jotta näitä mahdollisuuksia voidaan hyödyntää. Haasteena on tunnistaa ne hyödyntämättömät mahdollisuudet, joilla on merkitystä riittävän laajalle joukolle maksavia asiakkaita.

Väitämme, että kokonaisvaltainen näkemys asiakkaan prosesseista tukee palveluntarjoajan tuote- ja palvelusalkun kehitystä. Alla olevassa kuvassa esitetään digitaalisten palvelujen kehitysprosessin tärkeimmät tekijät. Kehitysprosessin aikana on erityisen tärkeää pyrkiä ymmärtämään asiakastarpeita ja asiakasarvoa mahdollisimman hyvin.

image_FI

Digitalisaation mahdollisuuksien ja vaikutusten ymmärtämiseksi laitevalmistajat (OEM) ja palveluntarjoajat ovat laatineet tiekarttoja digitaalisten teknologioiden käyttöönotosta. Digitaalisten palvelujen kehittämisessä keskeisiä tehtäviä ovat asiakkaiden liiketoiminnan analysointi, asiakkaalle tuotettavan lisäarvon määrittely sekä palvelujen suunnittelu.

Luotettavuus- ja kriittisyysanalyysiä voidaan soveltaa tunnistamaan, missä kunnossapito ja investoinnit voivat saada aikaan parasta vastinetta rahalle, paljastamaan asiakkaan prosessien pullonkaulat sekä mahdollisuudet digitaalisiin palveluihin. Elinkaarikustannus ja –tuottolaskelmat (LCC / LCP), elinjaksokustannus- (TCO) ja kokonaistehokkuusmallit (OEE) antavat lisätietoa tehokkuuden ja taloudellisen toiminnan näkökulmista. Suurten kone- ja laitekantojen tietoja voidaan hyödyntää tarjoamaan vertaisarvioitua tietoa.

Viime vuosina on kerätty suuria määriä käyttö- ja huoltotietoa. Tätä tietoa on kuitenkin usein hyödynnetty varsin vähän. Suhteellisen pienet panostukset esimerkiksi kunnossapitohistoriatiedon analysointiin voivat auttaa tunnistamaan, missä kunnossapitoa tarvitaan eniten, missä suurin osa kustannuksista syntyy ja missä on eniten toiminnan kehityspotentiaalia.

Digitalisaatio luo mahdollisuuksia uusille liiketoimintamalleille. Liiketoimintamalleissa keskeisiä elementtejä ovat arvolupaus, arvonluonti ja arvon haltuunotto.

Arvolupaus

Arvolupaus ja ymmärrys siitä, miten arvo syntyy asiakkaiden prosesseissa, ovat digitaalisen palveluliiketoimintamallin ytimessä. Lähtökohtana on visio teknologiasta, prosessimuutoksesta tai palvelusta, jolla saadaan aikaan myönteinen muutos asiakkaan toimintaan. Alusta alkaen tarvitaan systemaattinen lähestymistapa. Tarvittaessa arvolupausta muokataan liiketoimintamallin kehittämisprosessin aikana. Digitaaliset tuotteet ja palvelut edellyttävät usein arvolupauksen uudelleenarviointia, jossa tuotteiden ja palvelujen koko elinkaari on otettava huomioon. Digitalisaatio mahdollistaa suorituskyvyn myymisen tuotteiden sijaan, koska tuotteiden käyttöä voidaan seuranta ja valvoa. Asiakasprosessien optimointi on myös alue, jossa digitalisointi avaa uusia mahdollisuuksia. Tällöin palveluntarjoajien analytiikkamalleja ja asiakkaiden toimialatuntemusta on hyödynnettävä tehokkaasti yhdessä.

Arvonluonti

Asiakassuhteet muuttuvat yksittäisistä liiketoimista kohti jatkuvaa kumppanuutta, ja uusia asiakassegmenttejä voidaan hankkia digitaalisten tuotteiden ja palveluiden avulla. Asiakkaiden kanssa on tällöin tärkeää yhdessä määritellä ja sopia mittarit, joita seurataan palvelun laadun varmistamiseksi. Uusia kumppanuuksia saatetaan tarvita arvolupauksen toteuttamiseksi. On tärkeää tunnistaa nämä kumppanuudet ja luoda tarvittava liiketoiminnan ekosysteemi. Yhteistyökumppanit voivat sisältää esimerkiksi pilvipalvelujen tarjoajat, analytiikka-asiantuntijat ja ICT-yritykset. Hyötyjen jakamismallit on luotava yhdessä.

Arvon haltuunotto

Digitalisaatio tarjoaa uusia mahdollisuuksia tavoittaa asiakkaita suorilla kanavilla, myös maailmanlaajuisesti. Lisäksi tulee mahdollisuuksia asiakasvuorovaikutukseen liittyvien prosessien automatisointiin esimerkiksi automatisoimalla tilauksia tuotannosta saatujen tietojen perusteella. Digitalisaatio mahdollistaa jatkuvan kassavirran ja tuotot elinkaaripalveluista, joiden hinnoittelu voi perustua yhteisiin hyötyihin. Tietojen keräämiseen, tallentamiseen ja analysointiin liittyvät kustannukset on kuitenkin otettava huomioon, koska esimerkiksi data-analytiikkaan tai pilvipalveluihin liittyviä palveluita on hankittava.

Kohti uusia digitaalisia liiketoimintamalleja

Digitaalisten teknologioiden nopeasta kehityksestä huolimatta liiketoimintamallit ovat toistaiseksi pysyneet pitkälti transaktiopohjaisina. Näyttää kuitenkin siltä, että arvopohjaiset ansaintamallit ja arvon jakamismallit tulevat entistä tärkeämmiksi erityisesti tulevissa liiketoimintaverkostoissa. Tämän vuoksi tarvitaan uusia valmiuksia ja työkaluja, kuten arvon jakamiseen liittyviä malleja, keskeisiä suorituskykymittareita ja elinkaarikustannusten ja -tuottojen laskentamenetelmiä.

Uusi raportti ”Smart asset management as a service” esittelee lähestymistapoja ja menetelmiä, joita voidaan hyödyntää digitaalisten käyttöomaisuuden hallinnan palvelujen kehittämisessä.

Teuvo Uusitalo
Senior Scientist, VTT
teuvo.uusitalo(a)vtt.fi
@TeuvoU

Jyri Hanski
Research Scientist
jyri.hanski(a)vtt.fi
@jyri_hanski

Toni Ahonen
Senior Scientist
toni.ahonen(a)vtt.fi
@ahonentta

New service opportunities of customer value through digitalization in asset management

Digitalization offers several new service opportunities for the operation and maintenance of asset fleets. Companies need competencies in analytics and an understanding of the customer’s business to utilize these opportunities. The challenge for companies is to identify untapped opportunities that are relevant to a large enough number of paying customers.

We argue that a holistic view of the customer’s processes supports the development of the service provider’s product and service portfolio. The figure below shows the key elements related to the development process of digital services. We particularly highlight the importance of customer knowledge and the understanding of customer value creation being utilized throughout the service development process.

image

 

In efforts to understand the potential and impact of digitalization, asset owners, original equipment manufacturers (OEMs) and service providers have established their roadmaps for the adoption of digital technologies. Roadmapping for digitalization and analysis of the value potential related to circular economy, as well as comparisons of the customer organizations’ and service provider’s roadmaps and plans are among the key tasks to be done when starting to identify concrete steps towards digital services.

Reliability and criticality analysis may be applied to identify where maintenance and investments could result in the best value for money and also to reveal bottlenecks in the customer’s processes and the potential for digital services. Life cycle cost and profit (LCC/LCP), Total Cost of Ownership (TCO) and Overall Equipment Efficiency (OEE) models provide additional information in terms of efficiency and economic measures. Data regarding large fleets may be utilized to provide benchmarked knowledge and act as a gap analysis for the customer.

Large amounts of operations and maintenance data have been collected in recent years; however, use of this data has often been limited. Relatively small investments in the analysis of maintenance history data, for instance, may provide significant support in identifying where maintenance is most needed, where most costs originate and where the most potential lies in operations and maintenance.

Digitalization creates opportunities for new business models. Key elements in business models are the value proposition, value creation and value capture.

Value proposition

The value proposition and an understanding of how value is created in customers’ processes are at the core of the digital service business model. This begins with a vision of the technology, process change or service with which a positive impact on the customer is to be achieved. A structured approach is needed from the outset; however, there is room for iteration regarding the value proposition throughout the business model development process. Digital products and services require rethinking the value proposition. The whole life cycle of products and services must be considered. Digitalization enables new ways of selling performance instead of products, as it is possible to monitor the use of products. Optimization of customers’ processes is also an area where digitalization opens new opportunities. This is a particular area where novel analytics models and domain knowledge of the customer and provider organizations need to be efficiently utilized together. Data analytics provides information that can be used in improving the efficiency of processes.

Value creation

Customer relationships change from individual transactions towards continuous partnerships. New customer segments can be considered with digital products and services. It is important, jointly with customers, to define and agree the KPIs that will be monitored to ensure the quality of service. New partnerships might be needed to deliver the value proposition. It is important to identify these partnerships and create the business ecosystem. Partners could include, e.g. cloud service providers, analytics experts, and ICT companies. Models for sharing benefits within the ecosystem need to be established.

Value capture

Digitalization also provides new opportunities for reaching customers through direct channels, as well as globally. Furthermore, digitalization enables the automation of processes related to customer interactions, e.g. by automating orders based on data received from production. Digitalization provides new opportunities for continuous cash flow and revenue from life cycle services. Pricing can be based on shared benefits. However, costs related to collecting, storing and analysing data need to be taken into account, and services related to, e.g. data analytics or cloud services may need to be purchased.

Towards new digital business models

Despite the rapid development of digital technologies, business models have so far remained largely transaction-based. However, there seems to be a mutual understanding that value-based earning models and value sharing models will increase in importance in the future, specifically in future business networks. Capabilities and tools are required, such as measurements for value sharing, key performance indicators and models for life cycle costs and profits.

Teuvo Uusitalo
Senior Scientist, VTT
teuvo.uusitalo(a)vtt.fi
@TeuvoU

Jyri Hanski
Research Scientist
jyri.hanski(a)vtt.fi
@jyri_hanski

Toni Ahonen
Senior Scientist
toni.ahonen(a)vtt.fi
@ahonentta

New report on smart asset management as a service presents approaches, methods and frameworks that can be utilized in the development of digital asset managem

Open technologies will democratize AI

The ongoing digitalization and AI-driven change of the global economy, national economies, and corporations has started and seems to have no end in sight. This change represents societal disruption with many impacts. Continuous change, development and experimentation is the new normal. In order to stay competitive, organizations need continuous exploration of opportunities to exploit data and AI technologies to improve existing business processes and offerings, as well as to find new ones.

A recent PWC report estimates Artificial Intelligence (AI) could make $15.7T potential contribution to the global economy by 2030[i].  The same report identifies nearly 300 use cases for AI spanning business and society.  Finland’s goal to become a leader in applying AI represents an ongoing digitalization and societal change[ii].

AI and the information, communication and automation technologies used in its realization are developing at a breathtaking pace. Development is so fast that education systems face challenges to meet rapidly changing skills needs in the training of workforce to the labor market. Various on-line courses and mini-degrees have increased their popularity in response to rapid skill development needs[iii].

Availability of open AI technologies and related pool of experts has been growing steadily over the past few years.  In 2017, the GitHub community for open source software developers reached 24 million developers working across 25 million repositories of open source code[iv].  Open AI technologies have become a serious option for commercial AI technology offerings.

For example, Google has opened the source code of its machine learning platform behind its own production services, which has created a significant developer and user community around it. In 2017, TensorFlow and TensorFlow Models were two of the top ten most active code repositories on GitHub. Several other AI technologies have also become available with open source licenses.  Just under half of the 100 largest companies in the United States (by revenue) use GitHub Enterprise to build software.  Furthermore, to address the AI skills shortage, globally only 5 thousand teachers and 500 thousand students actively used GitHub in 2017.

Development of new services requires strong AI technology expertise

VTT and IBM Research – Almaden are in research exchange co-operation at Silicon Valley. The goal is to study architecture, ecosystem and future development of open AI technologies from the viewpoint of AI systems development and engineering. Preliminary results of the work are published on a joint blog (http://opentechai.blog) and the topic is discussed at the international OpenTech AI Workshop in Helsinki.

The advantages of open AI technologies include rapid pace of development. The research activities on the field of AI produce new algorithms and machine learning models. For reproducibility of results, these are often implemented and made available with open technologies first. In addition to open source code, lot is happening also around open datasets, machine learning models, benchmarking and leaderboards. The ecosystem around open AI technologies has emerged and is evolving rapidly. This evolution is not only worth following in the sidelines, but calls for active participation to research, development and exploitation of open AI technologies. Clarifying the role and importance of open AI technology for any organization is wise preparation for the future.

The evolution of open AI technologies is a development that has emerged during the past few years. This is continuation to the open source development in software products, which started already earlier. The open development on AI technologies is democratizing opportunities for exploitation of AI; It enables building needed skills, code sharing and exploitation independently of individual vendors in an open ecosystem. Also in the field of AI, value creation and commercial competition are shifting from software products to applications and related services. Here crucial is strong and versatile expertise on AI technologies and capability to apply new and rapidly evolving technology together with customers.


Daniel Pakkala
Principal Scientist, Data Driven Solutions, VTT

Jim Spohrer
Director, Cognitive Open Technologies, IBM

For more information:

http://opentechai.blog

https://developer.ibm.com/opentech/2018/01/29/helsinki-march-2018-opentech-ai-workshop/

[i]  PWC (2017) Artificial Intelligence Study. https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-study.html
[ii] VTT (2018) Finland AI Strategy. http://www.vttresearch.com/Impulse/Pages/Finland-seeking-top-spot-in-application-of-artificial-intelligence-AI.aspx
[iii] For example, for a freely available, easy to access online set of courses see http://cognitiveclass.ai
[iv] GitHub (2017) State of the Octoverse. https://octoverse.github.com/

 

Mitä energiamurros tarkoittaa kaupungeissa?

 

Globaalin energiamurroksen taustalla vaikuttavia tekijöitä on useita, mutta kaupunkitasolla asia voidaan yksinkertaistaa. Kaupungit kuluttavat valtaosan maailman energiasta ja tuottavat yli kaksi kolmannesta kasvihuonepäästöistä. Samanaikaisesti kaupungeissa on esimerkiksi ilmanlaatuun liittyviä ongelmia, joihin on löydettävä pikaisia ratkaisuja. Edelläkävijäkaupungit ovat jo sitoutuneet päästövähennyksiin joko vapaaehtoisesti tai säätelyn kautta. Useat kaupungit pyrkivät jopa päästöttömyyteen seuraavan vuosikymmenen kuluessa. Käytännössä puhtaat, vähähiiliset energiamuodot ovat tässä avainasemassa.

Miten puhtaaseen ja vähähiiliseen tulevaisuuteen päästään?

Kaupungeilla on käytössään monia teknologisia keinoja, joiden avulla ne voivat siirtyä kohti puhdasta, vähähiilistä energiaa. Polttoaineiden käytön vähentäminen ja uusiutuvien energiamuotojen osuuden lisääminen ovat näistä ilmeisimmät. Myös olemassa olevan infrastruktuurin ja järjestelmien tehokkuutta lisäämällä tai esimerkiksi hyödyntämällä hukkalämpöä tai kaukolämmön ja -jäähdytyksen välisiä synergioita voidaan saada merkittäviä hyötyjä.

Toinen suuri tekijä yhtälössä on kysyntä. Energian kulutusta voidaan merkittävästi pienentää parantamalla rakennusten energiatehokkuutta ja esimerkiksi älykkään energianhallinnan ja varastojen avulla huipputehon tarvetta voidaan vähentää ja siirtää huipputuntien ulkopuolelle.

Mitä seuraavaksi?

Muutos kohti puhdasta ja vähähiilistä tulevaisuutta on jo käynnissä, ja sen vauhti on kiihtymässä. Nyt on oikea hetki tehdä strategiset päätökset ja ottaa ensimmäiset käytännön askeleet. Fiksuimmat ja nopeimmat toimijat ratkaisevat, millaiseksi tulevaisuuden energia-ala muovautuu kaupungeissa. Muiden tehtäväksi jää yrittää mukautua tähän tulevaisuuteen. Energiamarkkinoiden edelläkävijät etsivät aktiivisesti innovatiivisia tapoja maksimoida olemassa olevan infrastruktuurinsa käyttö osana tulevaisuuden energialiiketoimintaa ja pilotoivat samanaikaisesti uusia liiketoimintamalleja. Vitkastelijoiden osalta vaarana ei ole pelkästään omaisuuden kiihtyvä arvon aleneminen ja lopulta hukkaomaisuudeksi päätyminen, vaan he voivat myös menettää tulevaisuuden tarjoamat liiketoimintamahdollisuudet.

Voisitko antaa esimerkin?

Uusien kaupunkialueiden suunnittelu ja olemassa olevien uudelleensuunnittelu avaa konkreettisen ikkunan tulevaisuuteen. Näillä alueilla tulevaisuudessa asuvat kaupunkilaiset käyttävät arjessaan puhdasta ja vähähiilistä energiaa, joka tuotetaan älykkäällä ja joustavalla tavalla useista eri lähteistä.  Tulevaisuuden energiaverkko on kokonaisvaltainen, hajautettu järjestelmä, joka koostuu energiatehokkaista rakennuksista ja hyödyntää moninaisia paikallisia uusiutuvan energian lähteitä ja varastoja. Älykäs energiahallinta puolestaan mahdollistaa aktiivisen kysyntä- ja tarjontamallin hyödyntämisen.

Jo nyt on olemassa hienoja esimerkkejä hankkeista, joissa tulevaisuuden energiajärjestelmien mallintamisen ja simuloinnin ja avulla on voitu testata tulevaisuuden liiketoimintamallien kannattavuutta ja niiden yhteistoimintaa olemassa olevien järjestelmien kanssa. Ainakin se on selvää, että kaupunkien energiainfran rakentaminen tavalliseen tapaan ei ole enää järkevää, vaan tulevaisuuden muutospaineet täytyy pystyä huomioimaan jo tämän päivän investoinneissa.


Lue lisää VTT:n älykkäiden ja kestävien kaupunkien visiosta tuoreesta white paper ‑kannanotostamme: Let’s turn your Smart City vision into reality.

Antti Ruuska VTT
Antti Ruuska
Business Development Manager, VTT
antti.ruuska(a)vtt.fi
Twitter: @antti_ruuska

 

Smart City -vision kehittäminen vaatii luonnostaan eri teknologioiden ja tieteenalojen yhdistämistä. Käytännön sovelluksiin tähtäävänä tutkimusorganisaationa VTT on siihen paras mahdollinen kumppani. Teemme sekä julkisen ja yksityisen sektorin yritysten että teknologian tuottajien kanssa tutkimus- ja innovaatioyhteistyötä, jonka avulla voi nopeuttaa Smart City -kehitystä.  Meiltä saa opastusta vision luomisen ja konseptin kehittämisen alkuvaiheista aina älykkäiden ratkaisujen käytännön toteutuksiin asti.

Energy transition in cities -what’s it all about?

While the ongoing energy transition is driven by a multitude of factors on global scale, the issue can be simplified on city level. Cities consume vast share of global energy and produce over two thirds of the greenhouse gas emissions. At the same time, there is an urgent need to solve urban issues, such as those related to air quality. The forerunning cities are already committed to emission reductions, be it voluntarily or through regulation. Many are even aiming to become emission-free within the next decade or so. Effectively, this means that the main driver for energy transition in cities is the need to move towards clean, low-carbon energy.

How to get there?

The technological means to move towards clean, low-carbon energy in cities are many. Moving away from fossil fuels and increasing the share of renewable energy are the big targets. At the same time, efficiency of existing infrastructure and systems can improved. Examples of this include utilization of waste heat and for example, utilising synergies between district heating and cooling networks.

The other big factor in the equation is the demand side, where energy use can be reduced through better energy efficiency in buildings. Furthermore, smart energy management can help to shift and reduce peak loads.

What should we do next?

The change towards clean and low-carbon future is already happening and the pace of change is only accelerating. The time for strategic planning and first actions is now. It is those who move early, who will be shaping the future energy business in cities. The rest will be playing catch-up. The forerunning energy market players are actively seeking innovative ways to maximise the use of their existing infrastructure as part of the future energy business, while piloting new business models. The laggards will not only risk escalating the value-loss of assets and ending up with stranded assets, but they will also lose out on the new business opportunities that the future brings.

Give me an example, please!

The design of new city districts and re-development of existing ones opens up a concrete window to the future. Citizens, who live in those districts in the next decades, will be powering their everyday activities with the clean, low-carbon energy that benefits from smart energy generation, and distributed, resilient and flexible energy systems. The holistic energy systems that comprise of low-energy buildings, multiple sources of local renewables and storages form distributed energy networks that utilize active supply-and-demand side through smart energy management. We’ve already witnessed great outcomes when advanced modelling and simulation or energy systems has been combined with exploration of new business. The last thing we want to be doing is to build the same infrastructure that we’ve always built, even though we know the changes that lie ahead.

If you want to read more about VTT’s vision regarding smart and sustainable cities, read our new white paper: Let’s turn your Smart City vision into reality.

Antti Ruuska VTT
Antti Ruuska
Business Development Manager, VTT
antti.ruuska(a)vtt.fi
Twitter: @antti_ruuska

 

Smart City development is inherently multi-technological and cross-disciplinary, and as an application-oriented research organisation VTT is an ideal partner. We work with the public sector and private companies as well as technology providers in research and innovation activities that expedites the development of smarter cities.  We can guide you from the early phases of vision-creation and concept development to practical implementations of smart outcomes.

Augmented reality, urban data and the related opportunities

To achieve a final breakthrough, augmented reality needs smart content and genuine value added applications for consumers and professionals. Key enablers for this are 3D models of urban environments and buildings, big data and artificial intelligence.

Augmented Reality or AR broke through among consumers with the Pokemon Go application in the summer of 2016. It has been possible already for some time to present various services and tourist information via mobile phone AR visualisation. AR hit applications in the last Christmas season included Stockmann’s augmented Christmas window and a virtual Santa Claus roaming the aisles of the department store.

Augmented reality is expected to become part of our everyday lives in the coming years, as data glasses become lighter. However, it will also require sufficient motivation to use data glasses – smart content and context awareness, which enable useful information to be displayed to the user before she even asks for it.

A key source of content for the future mixed reality applications will be 3D models of cities and buildings, and the related big data which AI will filter to meet user needs. In this blog, I will focus on urban AR applications, an area in which VTT has been active for some time.  We are also developing AR applications for other fields such as manufacturing industry.

Urban applications

In city planning, AR enables project stakeholders to see how a designed building will look in its actual location. VTT brought AR into the decision-making process at the beginning of the decade. In the picture/video below, Helsinki City Planning Committee is using AR tablets to evaluate plans for the Clarion hotel in 2012. AR has also been used to present building plans to citizens and residents, who can then review plans from their own homes, for instance.

smart_city_charleswoordward

Less conventionally, we have have enabled historical photographs augmented in urban environments, together with organisations such as the Helsinki and Lahti City Museums. The video below shows how the app works on site. In the future, this could work on the basis, say, user created own content (photographs, videos and comments), which would enable whole new kinds of applications when combined with artificial intelligence.

New opportunities for augmented reality are provided by the 3D city models that for example the City of Helsinki just released as open data in November 2017. Besides visualisation, 3D city models can be used as content repositories for AR applications and for the accurate camera tracking required by AR.

New forms of Mixed Reality (MR) presentations are being created, as generalisations of mobile outdoor AR. An example of this is augmentation of 360 videos recorded using autonomous drones. These augmented videos can be broadcast in real time and immersively as ‘remote experiences’ for multiple users at events such as planning meetings.

Inside buildings

BIM-based design enables the 3D presentation of building models and the related metadata. BIMs are today created for most new construction sites. However, they are seldom utilized after the design phase, and printed 2D drawings are still mostly used as reference at construction sites.

VTT was the first in the world to demonstrate AR methods on a construction site, already in 2010. Currently VTT, alongside Fira Oy and Sweco Rakennetekniikka Oy, is implementing AR and BIM-based planning in renovation; aims include reducing the duration of plumbing renovations from months to weeks. These methods are being piloted at a real renovation site in Hernesaari in Helsinki.

smartcity_charleswoordward3

The picture shows an employee’s view of the AR application

Big data on buildings comes from various data sources connected to the Internet, such as IoT sensors, process monitoring and simulation systems, automation systems and digital maintenance manuals, etc. When linked to a 3D model of a building, these form a so-called digital twin, in which the data sources have coordinates ready for use in AR applications.

Besides just visualisation, AR enables interaction with and reporting to back-end systems, by clicking at the building’s devices on the touchscreen, or by pointing at them in the data glasses’ view. Applications include building maintenance and monitoring of industrial processes. VTT is currently implementing an AR maintenance system integrated with Granlund Manager facility management system, at VTT Espoo in Otaniemi. As an example of industrial applications, the image below shows an AR view of equipment and processes on a factory shop floor.

smart_city_charleswoordward4

Augmented reality is already being used in consumer entertainment and advertising, and – in the professional arena – for the visualisation of building models for stakeholders. Next-generation professional applications will include lifecycle applications for industry and buildings, such as servicing and maintenance. In the near future, AI and big data will facilitate a new level of consumer appications in urban environments. With strong multidisciplinary research expertise, VTT has excellent opportunities to be a trendsetter in this development process.

For further details on VTT’s AR research see www.vtt.fi/multimedia.

charleswoordward
Charles Woodward
Principal Scientist, VTT
charles.woodward(at)vtt.fi
@CalleWoodward

 

This post part of our series of blogs focusing on artificial intelligence and augmented reality in the operating environment of smart cities. The first part was published in December 2017: The role of artificial intelligence in building smart cities  This series continues in 2018, follow us #MySmartCity