Warum der Kontext bei der Datenerhebung entscheidend ist

Es ist kein Geheimnis, dass die Datenerfassung wichtig ist, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Werksleitern helfen, die Effizienz in industriellen Systemen zu verbessern. Was vielen in der Branche jedoch unbekannt erscheint, ist die Bedeutung des Verständnisses des Kontexts der analysierten Daten.

Hier, George Walker, Geschäftsführer des Anbieters von Industriesteuerung und Automatisierung Novotek Großbritannien und Irland  erklärt, warum die Anwendung von Kontext auf Ihre Daten den Unterschied zwischen Erkenntnis und statistischer Blindheit ausmacht.

Tunnelblick ist ein Problem in einer Vielzahl von Bereichen, vom Sport bis zur Industrie. Es ist leicht, sich auf ein einziges Ziel zu fixieren und zu vergessen, einen Schritt zurückzutreten, um eine breitere Sicht auf eine Situation zu erhalten. Dieser Schritt zurück kann jedoch unschätzbare Einblicke und ein Verständnis der Realität einer Situation liefern.

Nehmen wir ein hypothetisches Szenario. Stellen Sie sich vor, ein Instandhaltungsleiter hat eine Maschine, die Drähte biegt. Diese Drähte müssen in einem sehr genauen Winkel gebogen werden, um richtig zu funktionieren. Die Maschine biegt sie jedoch zu bestimmten Tageszeiten nicht richtig, was dazu führt, dass das Unternehmen fehlerhafte Waren produziert, die entsorgt werden müssen.

Um dieses Problem zu beheben, zeigt der Wartungsmanager die von der Onboard-Software des Geräts gesammelten Daten an. Anschließend analysiert der Manager die Daten mit einer digitalen Twinning-Plattform. Bei der Analyse fällt auf, dass die Maschine zu bestimmten Tageszeiten ungewöhnlich vibriert. Der Manager zerlegt die Maschine, baut sie wieder zusammen und führt sie sogar in einem isolierten Szenario aus, kann aber immer noch nicht die Ursache des Problems finden.

Hätte sich der Manager in diesem Fall einen Moment Zeit genommen, um einen Schritt zurückzutreten und nach Zusammenhängen zu suchen, hätte er möglicherweise festgestellt, dass die anomalen Vibrationen mit der Aktivierungszeit eines nahegelegenen schweren Geräts zusammenfielen. An der betreffenden Maschine ist nichts auszusetzen, aber der umgebende Kontext zeigt die Ursache des Fehlers. Aus diesem Grund ist der Kontext bei der Datenerfassung von entscheidender Bedeutung.

Mit einer Reihe intelligenter Sensoren und Geräte, gepaart mit einem digitalen Twinning-System wie GE Digital 's Predix-Plattform über die gesamte Produktionslinie hinweg hätte der Manager die Korrelation deutlich erkennen können, indem er die Daten im Kontext betrachtete. Eine andere Methode, um kontextbezogenes Verständnis zu erlangen, wäre der Vergleich der Maschine mit anderen ähnlichen in verschiedenen Werken gewesen.

Dies zeigt, warum digitale Partnerschaften ein so mächtiges Werkzeug sind. Eine komplette Anlage in einem digitalen Modell nachbilden zu können, bricht mit der Silo-Mentalität. Dies ermöglicht Managern einen ganzheitlichen Einblick, der Probleme aufdeckt, die zuvor nicht offensichtlich waren. Was auch immer das Problem ist, es ist offensichtlich, dass der Kontext bei der Datenerhebung wichtig ist. Systeme analysieren zu können ist heute Realität und sollte in vollem Umfang genutzt werden.

Mit dem Potenzial, Abfall und unnötige Ausgaben zu reduzieren, werden digitale Zwillinge einen stärkeren Betrieb ermöglichen. Da Kontext in der modernen Industrielandschaft leicht zu erreichen ist, muss er unter Industrieunternehmen kein Betriebsgeheimnis mehr sein. Und indem sie dieses Wissen teilen, können mehr Unternehmen ihre intelligenten Netzwerke intelligenter, ihren Betrieb effizienter und ihre Produktionsprozesse produktiver machen.

Der Autor dieses Blogs ist George Walker, Geschäftsführer von Novotek