Teplé pivo, ukradené pneumatiky, chybějící lednice – IoT odpovídá na nejtěžší otázky byznysu (Petr Blabla, Adastra)

Ivana Karhanová: Petře, říkáš, že IoT umožňuje firmám sledovat a měřit věci, které dříve nebyly vůbec měřitelné. Můžeš uvést příklady těchto nových příležitostí?

Petr Blabla: Určitě. Aplikace IoT se rozšířily na celý dodavatelský řetězec. Původně se IoT využívalo hlavně v retailu, zvláště po COVIDu, kdy se dramaticky změnilo chování zákazníků a značky chtěly tyto změny lépe pochopit. Dnes se ale IoT používá i při sledování surovin, výrobních procesů, logistiky a v oblasti udržitelnosti, například při zpětné logistice. IoT tedy poskytuje vhled do celého životního cyklu produktu i zákazníka.

Ivana Karhanová: Můžete uvést konkrétní příklady toho, co měříte a jaké poznatky firmy zajímají?

Petr Blabla: Například v retailu byly kamenné prodejny dlouho „černou skříňkou“ ve srovnání s e-shopy, kde lze snadno sledovat počet návštěvníků, engagement nebo konverze. Dnes už ale dokážeme měřit pohyb zákazníků po prodejně, dobu strávenou v jednotlivých sekcích a přímý dopad umístění produktů na prodeje. To, co bylo dříve možné jen v e-commerce, se teď dostává i do fyzických prodejen, což firmám dává ucelený pohled na chování zákazníků.

Ivana Karhanová: To znamená, že dokážete přesně zjistit, ze které sekce si zákazník vzal například pivo?

Petr Blabla: Přesně tak. A nejen to – můžeme zjistit, které další zóny obchodu tento zákazník navštívil a jaké další produkty nakoupil. Pokud někdo nakupuje pivo hlavně v akci, zajímá nás, co si k němu přidává – zeleninu, pečivo, sladkosti? To pomáhá obchodníkům lépe cílit promo akce a maximalizovat podíl na trhu.

Ivana Karhanová: Jak zjistíte, kde přesně byl produkt zakoupen?

Petr Blabla: Sledujeme sekundární vystavení produktů. Pokud máme údaje o celkovém prodeji určité kategorie a víme, kolik se prodalo z hlavního umístění a kolik ze sekundárního, můžeme snadno zjistit efektivitu jednotlivých zón. Za sekundární umístění se přitom často platí příplatky.

Ivana Karhanová: Použili jste IoT i ke sledování pneumatik u policejních aut, že?

Petr Blabla: Ano, to byl netypický případ. Problém byl, že vozy vyjížděly z areálu s novými pneumatikami a vracely se se starými. Naším úkolem bylo monitorovat a zabránit těmto výměnám, aby si vozidla udržela přidělené pneumatiky.

Ivana Karhanová: A co stavebnictví? Jaké aplikace IoT jste zde řešili?

Petr Blabla: Ve stavebnictví je klíčová citlivost materiálů na okolní podmínky, jako je teplota nebo vlhkost. Tyto proměnné sledujeme v celém dodavatelském řetězci, abychom zajistili kvalitu výrobků a optimalizovali logistiku s cílem zachovat kvalitu a zároveň minimalizovat náklady a dopad na životní prostředí. To přímo souvisí s klíčovými obchodními rozhodnutími: Jak by se měly materiály přepravovat? V jakém množství? Na jakou maximální vzdálenost? Za jakých podmínek? Řešením těchto faktorů zajistíme, aby materiály splňovaly normy kvality od výroby až po použití.

Ivana Karhanová: Také jste sledovali cestu plastových lahví v Česku, je to tak?

Petr Blabla: Ano, to byl velmi zajímavý projekt, protože se týkal široce diskutovaného tématu napříč akademickou obcí, politiky i širokou veřejností – odpadové hospodářství. Jako země jsme dobří v třídění odpadu, ale tady šlo o to sledovat, co se děje s plastovým odpadem poté, co je umístěn do recyklačních kontejnerů.
Předpokládalo se, že téměř všechno skončí recyklací, ale nebylo tomu tak. Věděli jsme, kolik plastů se v lahvích dostává na trh, ale neznámým faktorem bylo, kolik z nich se po spotřebě skutečně recykluje. V ideálním případě by se vše, co je umístěno do recyklačních košů, mělo dostat do recyklačních zařízení. Zjistili jsme však, že i když se část odpadu dostala do třídicích a recyklačních zařízení, část stále končila na skládkách.

Ivana Karhanová: Sledujete celou cestu plastové lahve, že?

Petr Blabla: Přesně tak. Přizpůsobili jsme komplexní řešení využívající multisenzorová zařízení z předchozích projektů, která jsme upravili tak, aby se vešla do plastových lahví. Tyto lahve jsme rozmístili po celé zemi, aby byla zajištěna reprezentativnost jednotlivých regionů. Sledovali jsme jejich cestu – kam se dostaly, kde se zastavily a kde nakonec skončily. Měřením teploty jsme navíc dokázali zjistit, zda byla lahev spálena nebo odkloněna jinam. Tento projekt přinesl reálná data pro informované diskuse mezi veřejností, politiky a klíčovými stakeholdery.

Ivana Karhanová: Hlavní problém v Česku tedy byl, že nikdo přesně nevěděl, co se s plastovými lahvemi děje poté, co jsou vyhozeny do tříděného odpadu, že?

Petr Blabla: Přesně tak. Nejde jen o efektivitu, ale také o širší otázku udržitelnosti – jak s plastem nakládat jako s obnovitelným zdrojem pro další výrobu, upcyklaci nebo jiné procesy.

Ivana Karhanová: Jak zahajujete projekty s klienty, kteří hledají IoT řešení?

Petr Blabla: Existují dva přístupy, ale u komplexních end-to-end řešení klienti hledají především byznysové odpovědi, ne technické detaily. Začínáme konzultací, abychom pochopili jejich potřeby, a podle toho přizpůsobujeme řešení. Naše metoda je modulární, podobně jako Lego. Přizpůsobujeme senzory – buď vyvíjíme nové, upravujeme předchozí projekty, nebo využíváme již existující komponenty na trhu. Můžeme také integrovat technologii klienta pro unikátní sběr dat a přenášet ji do naší flexibilní IoT platformy, která umožňuje snadnou integraci.

Výsledná podoba odpovídá potřebám klienta – může jít o report, aplikaci nebo real-time notifikace o odchylkách v procesech. Pokud se něco pokazí, klient je upozorněn, jinak systém funguje na pozadí a poskytuje dlouhodobé insighty. Téměř všechny projekty dnes využívají AI pro filtrování dat, optimalizaci procesů a prediktivní analýzu, což manažerům přináší jasné odpovědi a zjednodušuje jejich rozhodování.

Ivana Karhanová: Připomněl jste mi případ s lednicemi – některé nebyly ukradeny, ale jednoduše se ztratily, že?

Petr Blabla: Ano, měli jsme několik podobných případů, jedním z nich byly ztracené lednice. Řešili jsme to pomocí tří jednoduchých senzorů: akcelerometru pro detekci pohybu, GPS pro sledování polohy a teplotního senzoru. Tyto senzory nám umožnily zjistit, zda je lednice zapnutá nebo vypnutá – což je zásadní, protože vypnutá lednice znamená žádný prodej, nikdo si nekoupí teplé pivo. Teplotní trendy nám také pomáhaly s prediktivní údržbou, což umožnilo opravy dříve, než došlo k poruše. GPS sledovala inventář a zajišťovala, že lednice zůstávají tam, kde mají být. Akcelerometr detekoval pohyb, a pokud se lednice přesunula mimo definovaný rádius, mohli jsme firmware upravit tak, aby se zvýšila frekvence sledování a bylo možné přesně zjistit její trasu v případě krádeže.

Ivana Karhanová: A pokud bylo třeba zasáhnout, byl upozorněn pouze odpovědný člověk?

Petr Blabla: Přesně tak. Pokud je vše v pořádku, systém pouze jednou denně potvrdí, že lednice běží a je na správném místě. Pokud se ale přesune, porouchá nebo je odcizena, systém okamžitě upozorní odpovědnou osobu.

Ivana Karhanová: Jaké technologie v těchto projektech využíváte?

Petr Blabla: Jsme technologicky zcela nezávislí, integrujeme jak běžně dostupné senzory, tak i na míru navržená zařízení podle potřeb projektu. Nenutíme klientům zbytečné technologie – naším cílem je poskytnout nejlepší odpověď na jejich byznysový problém. Pokud je potřeba, navrhujeme vlastní senzory kombinací existujících komponent, čímž zajistíme, že klient platí pouze za to, co skutečně potřebuje, aniž by musel upravovat své procesy kvůli rigidnímu řešení.
Na softwarové úrovni jsme stejně flexibilní – naše řešení se bez problémů integrují s jakýmkoli existujícím datovým ekosystémem, ať už je to Microsoft, AWS, on-premise infrastruktura nebo jiná platforma. Ačkoli se dnes cloud nasazuje kvůli škálovatelnosti, naše IoT platforma je navržena tak, aby fungovala na jakékoli infrastruktuře.

Ivana Karhanová: Vyvinuli jste vlastní IoT analytickou platformu, je to tak? Jaký přínos má pro klienty?

Petr Blabla: Přesně tak. Jde především o rychlost nasazení a nižší náklady. Dříve byly náklady na vývoj IoT řešení desetkrát vyšší než dnes. Nyní znovu využíváme existující řešení, hledáme nejbližší shodu v rámci naší IoT platformy a přizpůsobujeme ji konkrétnímu use casu klienta. To znamená, že klienti platí primárně za nastavení a úpravy, což je dnes výrazně levnější než před čtyřmi lety, plus za samotná zařízení a průběžnou podporu.
Typický projekt spouštíme za 2–3 měsíce, u novějších případů může trvat 3–6 měsíců, ale většina se pohybuje v kratším časovém horizontu, jakmile je projekt potvrzen.

Ivana Karhanová: Vzhledem k rychlé návratnosti investic, co aktuálně pohání globální poptávku po IoT projektech?

Petr Blabla: Hraje zde roli několik faktorů, včetně dopadu COVID-19 a tlaku na udržitelnost v rámci ESG a SDG iniciativ. Tyto externí vlivy, spolu s neustálou snahou o optimalizaci nákladů a zvyšování efektivity, vedou firmy k vyhledávání IoT řešení pro lepší rozhodování na základě dat.

Ivana Karhanová: Vnímáte rozdíly v adopci IoT mezi různými regiony, například Českem a Severní Amerikou?

Petr Blabla: Ano, úroveň adopce se liší. V Česku často vidíme poptávku po end-to-end projektech, kde klienti chtějí vyřešit konkrétní byznysové problémy, aniž by se museli zabývat technologickými detaily. Naopak severoameričtí klienti už IoT často experimentálně využívají a hledají způsoby, jak tyto technologie hlouběji integrovat a optimalizovat.

Ivana Karhanová: Jaké klíčové poznatky si klienti odnášejí z implementace IoT řešení?

Petr Blabla: Mnozí si uvědomují důležitost schopnosti analyzovat obrovské množství dat generovaných IoT zařízeními. Úspěch IoT projektů nespočívá jen v samotném sběru dat, ale v přetavení těchto dat do konkrétních akčních vhledů, které odpovídají byznysovým cílům a KPI.

Ivana Karhanová: Pokud chce firma prozkoumat IoT řešení, jaký by měl být její první krok?

Petr Blabla: Nejprve provádíme workshop, kde pochopíme výzvy a cíle klienta. Na základě toho navrhujeme řešení, které nejen řeší aktuální potřeby, ale zapadá i do širší firemní strategie. Naším cílem je zajistit rychlou návratnost investice a jasnou přidanou hodnotu.

Ivana Karhanová: Petře, děkuji za rozhovor.

Petr Blabla: Děkuji za pozvání.