Portfolio
Datenreview
Review
Analyse der Datenqualität
Alle Digitalisierungsvorhaben fußen auf Daten. Ist dieses Fundament brüchig, scheitern die Projekte. Wir führen für Sie ein Review der Datenqualität in Ihrem Unternehmen durch und legen damit die Grundlage für weitere Digitalisierungsvorhaben.
Hier werden am einfachsten monetäre Potentiale gehoben. Lästige manuelle Schreibarbeit wird reduziert, Doppelarbeit gefunden und beseitigt. Sinnlose Analysen werden gestrichen, defekte Sensoren erkannt, unsinnige Komprimierung oder unsinnige Aufzeichnung behoben.
Prüfen Sie das Fundament auf dem Ihre wichtigsten Entscheidungen fußen.
Unser Vorgehen
Methode
Während unseres Reviews arbeiten wir uns an der Datenerhebungskette entlang und konzentrieren uns auf die neuralgischen Punkte, an denen häufig Fehler gemacht werden. Zusammen mit Ihrer Betriebsmannschaft prüfen wir die unten stehenden Themen.
Datenerhebung
Häufig wird eine Prüfung des Datenursprungs schlicht und einfach vergessen. Dabei lauern hier die tückischsten Fehler. Ist eine Messmethode nicht für den Anwendungsfall geeignet, produziert sie im schlimmsten Fall zwar Daten, aber sie sind falsch. Klassische Beispiele für diese Art des Fehler sind fehlerhaft platzierte Sensoren und unzulässige Messbereiche. Sehr häufig tritt der Fall auf, dass die Betriebsmannschaft die Analyseabläufe anpasst, damit sie besser in den Tagesablauf passen. Aus einer halben Stunde Wartezeit vor einer Messung wird dann eine halbe Stunde, ohne dass es geprüft oder dokumentiert ist.
Metadaten
Man kann es nicht oft genug sagen: Metadaten, Metadaten, Metadaten. Dabei handelt es sich um Informationen die einen Messwert in den Kontext seiner Erhebung setzen. Zu welchem Batch gehört die Probe? Wann wurde die Rohrleitung gewechselt? Wann wurde kalibriert? Häufig werden Analysewerte penibel dokumentiert und gespeichert, aber es wird vergessen, wann genau die Probenahme stattgefunden hat. Derartige Daten ohne Kontext sind wertlos. Die Identifikation und Erfassung der relevanten Metadaten hat deshalb zentrale Bedeutung für die Verwendbarkeit eines Datensatzes.
Datenspeicherung
Über die Jahre gewachsene Strukturen führen dazu, dass Daten auf unterschiedlichen Systemen geführt werden und somit nur mit manuellem Aufwand vergleichbar werden. Verkompliziert wird die Lage durch heterogene Messzyklen (Klassiker: „Am Wochenende messen wir nicht.“) oder unterschiedliche Probenahmearten. In der Analytik unterscheidet man zum Beispiel zwischen Stichproben, zeitproportionalen oder mengenproportionalen Mischproben. Möchte man diese Werte mit anderen Daten vergleichen, sollte dringend auf eine korrekte Behandlung der Daten geachtet werden.
Datenanalyse
In jedem Betrieb gibt es das Betriebsmysterium. Eine Fragestellung, an der sich die Techniker und Ingenieure seit Jahren die Zähne ausbeißen und welches trotzdem unergründlich bleibt. Warum schwankt dieser Wert? Woher kommt dieser Effekt? Häufig liegt die Ursache für derartige Ungereimtheiten an fehlerhaften Daten. Der Klassiker schlechthin ist, dass die Qualität der zugrundeliegenden Daten für die Auswertungen einfach nicht ausreicht. Die Auswertung produziert dann bedeutungslose Zahlen, mit deren Interpretation ganze Betriebsmannschaften Zeit und Energie verschwenden.
Dokumentation
Um all diese Punkte strukturiert erfassen zu können, erstellen wir für Sie eine Datendokumentation, welche die maßgeblichen Aspekte aller relevanten Messwerte enthält. Dazu gehören beispielsweise der Messort, die Einheit des Merkmals, die Erhebungsmethode, Genauigkeit und Messfrequenz.
