FAKTEN STATT VERMUTUNGEN:

Transformieren Sie Daten in relevante Informationen

 

Man sagt, dass "Daten der Unterschied zwischen Entscheidungen und Vermutungen sind". Das stimmt zwar, aber ich möchte diesen Slogan ändern, indem das Wort "Daten" durch das Wort "Informationen" ersetzt wird. Denn wir sind in den letzten 20 Jahren von einem Zustand des "Datenmangels" zu einem Zustand des "Datenreichtums, aber Informationsmangels" übergegangen.

 

Text: Drew Troyer

Man muss sich immer wieder vor Augen halten, dass Daten an und für sich keinen Wert haben. Ihr Wert kommt erst zum Tragen, wenn sie fundierte Entscheidungen ermöglichen. Deshalb sollten wir uns darauf konzentrieren, unsere Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Dafür benötigen wir jedoch hochwertige Daten.

Der zuverlässige Betrieb einer Anlage wird immer noch von Menschen gesteuert. Auch wenn ein gewisser Glücksfaktor mit im Spiel ist, führen vor allem die richtigen Entscheidungen zu günstigen Ergebnissen, während schlechte Entscheidungen in der Regel zu ungünstigen Ergebnissen in Bezug auf Produktivität, Sicherheit und Umweltverträglichkeit führen.

Wenn man das Glück aus der Gleichung herausnimmt, hängt die Qualität einer Entscheidung von den sich entwickelnden Fähigkeiten des Entscheidungsträgers ab und davon, wie gut er informiert ist. Wenn ich die Wahl habe, würde ich lieber mit den Entscheidungen eines durchschnittlich begabten und gut informierten Menschen leben als mit denen eines uninformierten oder schlecht informierten Genies.

"Ohne hochwertige Daten bleibt die Verwaltung der Anlagen in unseren Betrieben eine Vermutung und hindert uns daran, das Zeitalter von Big Data" vollständig zu nutzen."

Daten, die Pluralform von datum, sind eine Sammlung von Beobachtungen. Diese Beobachtungen können quantitativ, quantitativ, aber relativ, pseudo-quantitativ (z. B. Skalen von Meinungsumfragen) oder qualitativ sein. Sie alle haben ihren Platz in der Entscheidungsfindung. Um jedoch nützlich zu sein, müssen die Daten in verschiedene deskriptive oder präskriptive Modelle integriert werden, die erklären können, was geschehen ist, was gerade geschieht, und/oder vorhersagen, was geschehen wird. Prädiktive Modelle sind oft die komplexesten, aber auch sehr wertvoll.

In den späten 1980er Jahren hatten wir zwar die Theorien und die quantitativen Modelle, aber einfach nicht die Rechenleistung von heute. Das Computerzeitalter hat einen ziemlichen Wandel eingeleitet (insbesondere in den letzten 10 Jahren). Dieser Trend, der manchmal als "Big Data"-Ära bezeichnet wird, bezieht sich auf die Freisetzung einer enormen Menge an Rechenleistung zur Lösung eines breiten Spektrums von sehr komplizierten Problemen. So hat beispielsweise die schnelle Suche nach einem COVID-19-Impfstoff erheblich von ausgefeilten Analysen und der damit verbundenen Computermodellierung profitiert.

Das Versprechen, das Big Data für die Verbesserung der Sicherheit, der Produktivität und der Nachhaltigkeit von Fertigungs- und Prozessanlagen bietet, ist überwältigend. Doch um fundierte Entscheidungen treffen zu können, brauchen wir gute Daten. Leider mangelt es den meisten Unternehmen einfach an der Disziplin, qualitativ hochwertige Daten zu erfassen, die fundiertere Entscheidungen im Anlagenmanagement ermöglichen.

Das Potenzial ist vorhanden, aber es fehlt an der Struktur. Beispielsweise gibt es in den meisten Unternehmen keine Standardtaxonomien für die Benachrichtigung von Maschinenbedienern über ein Problem, das sie an einer Anlage oder einem Prozess beobachtet haben. In vielen Betrieben gibt es nicht einmal eine grundlegende, umfassende Definition von Informationen zu Typenschildern oder Materialstücklisten. Diese Art der nachlässigen Datenverwaltung lässt uns bei der Entscheidungsfindung im Dunkeln tappen und lässt uns im Ungewissen.

Ja, Informationen sind der wahre Unterschied zwischen einer Entscheidung und einer Vermutung, aber ohne hochwertige Daten bleibt die Verwaltung der Anlagen in unseren Betrieben eine Vermutung und hindert uns daran, das Zeitalter von Big Data" vollständig zu nutzen.

ARTIKEL TEILEN

LinkedInFacebookTwitterXINGEmailPrint
ÄHNLICHE ARTIKEL
Zur Person

Drew Troyer

Drew D. Troyer hat sich T.A. Cook 2018 als Principle angeschlossen. Er bringt fast 30 Jahre Erfahrung und Fachwissen im Reliability Engineering und Asset Management mit. Der Certified Reliability Engineer (CRE) und Certified Maintenance & Reliability Professional (CMRP) kann außerdem einen MBA vorweisen. Mit diesen Qualifikationen verfügt er über das Know-how und die notwendigen Fähigkeiten, um in den Anlagen seiner Kunden versteckte Potenziale zu ermitteln.

ÄHNLICHE ARTIKEL