Sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa

Kaluston toimintakyvyn ylläpitäminen on yrityksille tärkeää. Kunnonvalvonnalla voidaan tehostaa kaluston käyttöä, pidentää toiminta-aikaa ja lisätä turvallisuutta. Esineiden internetin sovellukset mahdollistavat kaluston reaaliaikaisen kunnonvalvonnan. Datan kerääminen ja muokkaaminen tuottaa tietoa...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Vertanen, Dani
Other Authors: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, Information Technology, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Format: Master's thesis
Language:fin
Published: 2020
Subjects:
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/72210
_version_ 1826225734034653184
author Vertanen, Dani
author2 Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Vertanen, Dani Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Vertanen, Dani Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Vertanen, Dani
datasource_str_mv jyx
description Kaluston toimintakyvyn ylläpitäminen on yrityksille tärkeää. Kunnonvalvonnalla voidaan tehostaa kaluston käyttöä, pidentää toiminta-aikaa ja lisätä turvallisuutta. Esineiden internetin sovellukset mahdollistavat kaluston reaaliaikaisen kunnonvalvonnan. Datan kerääminen ja muokkaaminen tuottaa tietoa kaluston kunnosta päätöksenteon tueksi. Tutkielmassa pyritään vastaamaan tutkimuskysymykseen ”Miten sensoridataa voidaan hyödyntää vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa?”. Tutkielma sisältää kirjallisuuskatsauksen ja empiirisen osuuden, joka toteutettiin laadullisena tapaustutkimuksena. Organisaation käytössä oleva kunnonvalvontajärjestelmä todettiin nykytilanteessa hyödylliseksi. Haasteet nykytilanteeseen liittyen koskivat käyttäjien koulutusta ja osallistamista järjestelmän suunnitteluun, oleellisen informaation löytämistä suurista datamääristä, sekä iältään ja toteutustavoiltaan moninaista kalustoa. Potentiaalisina hyötyinä kunnonvalvontaa ajatellen nähtiin kalustokokonaisuuksien hallinnan osalta toteutuneiden suoritteiden seuranta sekä toistuvien ja tyyppivikojen havainnointi. Operatiivisen toiminnan osalta hyötyinä nähtiin tilannekuvan saaminen kalustosta sekä seisontaraidesuunnittelu perustuen kaluston kuntoon. Toteutustapaa ajatellessa merkittävimpänä tekijänä esiin nousi eri käyttäjäryhmien ja näiden tarpeiden tunnistaminen. Operatiivisessa toiminnassa hyödyllisimmäksi koettiin kunnonvalvontadatan saaminen, ja sen esittäminen oikein visualisoituna ja suodatettuna. Kalustokokonaisuuksien osalta taas tärkeämpänä nähtiin tapahtumadatan esittäminen sekä aikasarjojen seuranta. Kuntoon perustuva kunnossapitostrategia nähtiin mahdollisena toteuttaa pienempien kalustosarjojen osalta niin, että huolto-ohjelmaa optimoidaan toteutuneen käytön mukaan. Lisäksi kaluston käyttöä ohjattaessa vikaantumisten ennakointi koettiin hyödylliseksi tiedoksi. Datan analysoinnin osalta oleellisimpina tekijöinä nähtiin ratainfran hyödyntäminen. Lisäksi analyysiin voidaan yhdistää eroja kalustossa, joka suorittaa samankaltaisia tehtäviä. Myös kaluston eri osajärjestelmien erottaminen ja vertailu voi hyödyttää datan analysointia etenkin väärien hälytysten poissulkemisessa. Kunnonvalvontadatan analysointia voidaan lisäksi hyödyntää eri valmistajien komponenttien vertailussa. Maintaining production equipment is a key thing for enterprises. With condition monitoring it is possible to enhance the usage of equipment, lengthen operating time and increase safety. The applications of internet of things allows equipment real time condition monitoring. Data collecting and editing produces information about the condition of the equipment to support decision making. The purpose of this thesis is to answer the research question “how sensor data can be utilized in locomotive condition monitoring and dispatching?”. The thesis includes a literature review and an empirical part which was carried out as a qualitative case study. The current system for condition monitoring was dis-covered useful. The challenges in the current state were related to end user training and involving in system specification, finding key information in big data, and diverse equipment regarding age and technical implementation. Potential benefits of condition monitoring regarding fleet management were related to monitoring of actual performance and finding out intermittent faults recurring defects. For operative side, the benefits were related to achieving a quick snapshot about the equipment condition and parking track planning based on the equipment condition. Major factor about a possible implementation was defining different user groups and their needs. In day of operations, the collected data should be mostly filtered and visually represented condition monitoring data. On the fleet management side, event data and the following of time series were more relevant. Condition based maintenance was seen as a possible strategy regarding the optimization of maintenance program for certain equipment types, based on actual usage. Also, the condition monitoring data was experienced useful concerning locomotive dispatching and forecasting equipment malfunctions. As to data analysis, a key thing was utilizing track data together with equipment data. The differences in equipment performing similar tasks could also be included in the analysis. Separating and comparing different subsystems in the equipment could be used in the analysis, and to exclude false alarms. Condition monitoring data could also be utilized in comparison of equipment components from different manufacturers.
first_indexed 2020-10-16T20:01:57Z
format Pro gradu
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Sepp\u00e4nen, Ville", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Vertanen, Dani", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2020-10-16T06:22:48Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2020-10-16T06:22:48Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2020", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/72210", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Kaluston toimintakyvyn yll\u00e4pit\u00e4minen on yrityksille t\u00e4rke\u00e4\u00e4. Kunnonvalvonnalla voidaan tehostaa kaluston k\u00e4ytt\u00f6\u00e4, pident\u00e4\u00e4 toiminta-aikaa ja lis\u00e4t\u00e4 turvallisuutta. Esineiden internetin sovellukset mahdollistavat kaluston reaaliaikaisen kunnonvalvonnan. Datan ker\u00e4\u00e4minen ja muokkaaminen tuottaa tietoa kaluston kunnosta p\u00e4\u00e4t\u00f6ksenteon tueksi. Tutkielmassa pyrit\u00e4\u00e4n vastaamaan tutkimuskysymykseen \u201dMiten sensoridataa voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa?\u201d. Tutkielma sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 kirjallisuuskatsauksen ja empiirisen osuuden, joka toteutettiin laadullisena tapaustutkimuksena. Organisaation k\u00e4yt\u00f6ss\u00e4 oleva kunnonvalvontaj\u00e4rjestelm\u00e4 todettiin nykytilanteessa hy\u00f6dylliseksi. Haasteet nykytilanteeseen liittyen koskivat k\u00e4ytt\u00e4jien koulutusta ja osallistamista j\u00e4rjestelm\u00e4n suunnitteluun, oleellisen informaation l\u00f6yt\u00e4mist\u00e4 suurista datam\u00e4\u00e4rist\u00e4, sek\u00e4 i\u00e4lt\u00e4\u00e4n ja toteutustavoiltaan moninaista kalustoa. Potentiaalisina hy\u00f6tyin\u00e4 kunnonvalvontaa ajatellen n\u00e4htiin kalustokokonaisuuksien hallinnan osalta toteutuneiden suoritteiden seuranta sek\u00e4 toistuvien ja tyyppivikojen havainnointi. Operatiivisen toiminnan osalta hy\u00f6tyin\u00e4 n\u00e4htiin tilannekuvan saaminen kalustosta sek\u00e4 seisontaraidesuunnittelu perustuen kaluston kuntoon. Toteutustapaa ajatellessa merkitt\u00e4vimp\u00e4n\u00e4 tekij\u00e4n\u00e4 esiin nousi eri k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4ryhmien ja n\u00e4iden tarpeiden tunnistaminen. Operatiivisessa toiminnassa hy\u00f6dyllisimm\u00e4ksi koettiin kunnonvalvontadatan saaminen, ja sen esitt\u00e4minen oikein visualisoituna ja suodatettuna. Kalustokokonaisuuksien osalta taas t\u00e4rke\u00e4mp\u00e4n\u00e4 n\u00e4htiin tapahtumadatan esitt\u00e4minen sek\u00e4 aikasarjojen seuranta. Kuntoon perustuva kunnossapitostrategia n\u00e4htiin mahdollisena toteuttaa pienempien kalustosarjojen osalta niin, ett\u00e4 huolto-ohjelmaa optimoidaan toteutuneen k\u00e4yt\u00f6n mukaan. Lis\u00e4ksi kaluston k\u00e4ytt\u00f6\u00e4 ohjattaessa vikaantumisten ennakointi koettiin hy\u00f6dylliseksi tiedoksi. Datan analysoinnin osalta oleellisimpina tekij\u00f6in\u00e4 n\u00e4htiin ratainfran hy\u00f6dynt\u00e4minen. Lis\u00e4ksi analyysiin voidaan yhdist\u00e4\u00e4 eroja kalustossa, joka suorittaa samankaltaisia teht\u00e4vi\u00e4. My\u00f6s kaluston eri osaj\u00e4rjestelmien erottaminen ja vertailu voi hy\u00f6dytt\u00e4\u00e4 datan analysointia etenkin v\u00e4\u00e4rien h\u00e4lytysten poissulkemisessa. Kunnonvalvontadatan analysointia voidaan lis\u00e4ksi hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 eri valmistajien komponenttien vertailussa.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Maintaining production equipment is a key thing for enterprises. With condition monitoring it is possible to enhance the usage of equipment, lengthen operating time and increase safety. The applications of internet of things allows equipment real time condition monitoring. Data collecting and editing produces information about the condition of the equipment to support decision making. The purpose of this thesis is to answer the research question \u201chow sensor data can be utilized in locomotive condition monitoring and dispatching?\u201d. The thesis includes a literature review and an empirical part which was carried out as a qualitative case study. The current system for condition monitoring was dis-covered useful. The challenges in the current state were related to end user training and involving in system specification, finding key information in big data, and diverse equipment regarding age and technical implementation. Potential benefits of condition monitoring regarding fleet management were related to monitoring of actual performance and finding out intermittent faults recurring defects. For operative side, the benefits were related to achieving a quick snapshot about the equipment condition and parking track planning based on the equipment condition. Major factor about a possible implementation was defining different user groups and their needs. In day of operations, the collected data should be mostly filtered and visually represented condition monitoring data. On the fleet management side, event data and the following of time series were more relevant. Condition based maintenance was seen as a possible strategy regarding the optimization of maintenance program for certain equipment types, based on actual usage. Also, the condition monitoring data was experienced useful concerning locomotive dispatching and forecasting equipment malfunctions. As to data analysis, a key thing was utilizing track data together with equipment data. The differences in equipment performing similar tasks could also be included in the analysis. Separating and comparing different subsystems in the equipment could be used in the analysis, and to exclude false alarms. Condition monitoring data could also be utilized in comparison of equipment components from different manufacturers.", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Paivi Vuorio (paelvuor@jyu.fi) on 2020-10-16T06:22:48Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2020-10-16T06:22:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2020", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "62", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.mimetype", "value": "application/pdf", "language": null, "element": "format", "qualifier": "mimetype", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Sensoridatan hy\u00f6dynt\u00e4minen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "master thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202010166257", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Pro gradu -tutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Master\u2019s thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Informaatioteknologian tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Informaatioteknologia", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tietoj\u00e4rjestelm\u00e4tiede", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Information Systems Science", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.collaborator", "value": "business", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "collaborator", "schema": "yvv"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "yvv.contractresearch.initiative", "value": "student", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "initiative", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "restrictedAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "masterThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "601", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "rautatiekalusto", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "big data", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "kunnossapito", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "esineiden internet", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "kunnonvalvonta", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.content", "value": "fulltext", "language": null, "element": "format", "qualifier": "content", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accessrights", "value": "The author has not given permission to make the work publicly available electronically. Therefore the material can be read only at the archival workstation at Jyv\u00e4skyl\u00e4 University Library (https://kirjasto.jyu.fi/en/workspaces/facilities).", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": "accessrights", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accessrights", "value": "Tekij\u00e4 ei ole antanut lupaa avoimeen julkaisuun, joten aineisto on luettavissa vain Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopiston kirjaston arkistoty\u00f6semalta. Ks. https://kirjasto.jyu.fi/fi/tyoskentelytilat/laitteet-ja-tilat..", "language": "fi", "element": "rights", "qualifier": "accessrights", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.okm", "value": "G2", "language": null, "element": "type", "qualifier": "okm", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_72210
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:54:30Z
main_date 2020-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2020
publishDate 2020
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Vertanen, Dani Sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa Tietojärjestelmätiede Information Systems Science 601 rautatiekalusto big data kunnossapito esineiden internet kunnonvalvonta
title Sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa
title_full Sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa
title_fullStr Sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa Sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa
title_full_unstemmed Sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa Sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa
title_short Sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa
title_sort sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa
title_txtP Sensoridatan hyödyntäminen vetokaluston kunnonvalvonnassa ja ohjauksessa
topic Tietojärjestelmätiede Information Systems Science 601 rautatiekalusto big data kunnossapito esineiden internet kunnonvalvonta
topic_facet 601 Information Systems Science Tietojärjestelmätiede big data esineiden internet kunnonvalvonta kunnossapito rautatiekalusto
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/72210 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202010166257
work_keys_str_mv AT vertanendani sensoridatanhyödyntäminenvetokalustonkunnonvalvonnassajaohjauksessa