Sammeln, visualisieren und analysieren

Je schneller ein Team Daten erfassen, visualisieren und analysieren kann, desto eher ist es in der Lage, aufschlussreiche Maßnahmen zu ergreifen, die einem Unternehmen und seinen Kunden zugutekommen. Das übergeordnete Ziel der digitalen Transformation besteht darin, einen operativen Regelkreis in Echtzeit zu schaffen. Dieser steuert das Unternehmen auf der Grundlage von Informationen und Analysen präzise und effizient:

• Operative Informationen in Echtzeit: Für Unternehmen wird sichtbar, was in Echtzeit geschieht. Gleichzeitig ermöglicht dies das Zustandsmanagement von Anlagenund Betriebslebenszyklen. Beispielsweise bietet ein Armaturenbrett, das die Schwingungsfrequenz einer rotierenden Anlage – wie einer Turbine – während des Betriebs anzeigt, ein Echtzeitverständnis des Betriebsverhaltens und des Zustands der Anlage.
• Genaue historische Daten: Sie unterstützen die Nachvollziehbarkeit, um Informationen über das bisherige Betriebsverhalten von Anlagen zu erhalten. Durch operative Trends, die Anzeige von KPI und Dashboards können abstrakte Ansichten von Betriebszuständen erstellt werden. Beispielsweise kann ein Diagramm auf einem Dashboard angezeigt werden, das die vergangene Schwingungsfrequenz der Turbine während des Betriebs zeigt. Diese kann mit der Echtzeit-Schwingungsfrequenz verglichen werden, wodurch Informationen über die langfristigen Betriebstrends der Anlage geschaffen werden.
• Prädiktive Analytik für ein „Was-wäre-wenn“-Modell: Durch die Integration von Echtzeit- und bestehenden Daten kann ein Team die potenziellen Ergebnisse von Betriebszuständen und Verhaltensweisen bewerten und sogar tertiäre Variablen berücksichtigen. Deterministische oder nicht-deterministische Modelle können dann für Open-Loop-Simulationen und prädiktive Analysen genutzt werden. Angesichts des Wartungszustandes einer Turbine kann nun abgeschätzt werden, wie lange sie in Betrieb sein wird, bevor sie möglicherweise ausfällt.
• Präskriptive Analyse zur Optimierung der Lebenszyklen von Anlagen und Betriebsabläufen: Szenario basierte Anleitungen werden durch Lernelemente und Algorithmen mit geschlossenem Regelkreis erstellt und bereitgestellt. Dadurch kann ein Team die Planung und Terminierung über die gesamte Wertschöpfungskette des Unternehmens kalibrieren. Mithilfe eines einheitlichen Lieferketten-Modells können Szenario basierte Berechnungen zur Optimierung von Wartungsplänen und - leistungen verwendet werden, um die Auswirkungen auf einen Betrieb zu minimieren.

Fazit

Die Nutzung von Big Data ist entscheidend, um sich vom Wettbewerb abzusetzen. In den meisten Branchen nutzen sowohl etablierte Konkurrenten als auch Neueinsteiger gleichermaßen datengestützte Strategien. So sind sie innovativ, wettbewerbsfähig und erzielen Mehrwerte.

Um die digitale Transformation innerhalb eines Unternehmens ins Rollen zu bringen, sind im Vorfeld keine größeren Investitionen erforderlich. Laut McKinsey & Company spielen Technologien wie ein intelligentes Datenmanagement, die Cloud, eine fortschrittliche Analytik und der digitale Zwilling eine große Rolle bei der Optimierung von Betriebsmargen und steigern diese um bis zu 20 % – sofern sie als Teil einer organisatorischen digitalen Strategie genutzt werden.

Das Verständnis und die Nutzung der Vorteile von Big Data (und der digitalen Transformation) sind Teil einer fortlaufenden Reise in Richtung einer kontinuierlichen Prozessverbesserung, die die Zusammenarbeit von Menschen, Prozessen und Anlagen durch Technologie umfasst. Dies geschieht nicht auf einmal, sondern gewinnt im Laufe der Zeit an Dynamik, da Menschen, Prozesse und Ressourcen digital zusammengeführt werden müssen. So schließt sich die Lücke zwischen Betriebstechnik und Informationstechnologie.

Literatur

1. Aveva, Cambridge/Großbritannien.
2. Ascend Performance Materials, Houston/Tx/USA: www.ascendmaterials.com