Analytics & Observability
Erweiterte Insights mit maschine Learning und AI
Neue Potentiale durch innovative Technologien
Analytics & Observability
Analytics
- Durch den Einsatz von Analytics werden Effizienzsteigerungen im EAM erzielt und fundierte strategische Entscheidungen auf Basis von Daten getroffen
- Gewinnung von wertvollen Erkenntnissen für die Optimierung der Asset-Leistung mithilfe der Analyse von Rohdaten
- Verschiedene Analysetechniken wie deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analytics werden im EAM angewendet, um vergangene Ereignisse zu betrachten, Ursachen zu untersuchen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und Handlungsempfehlungen abzugeben
- Verlängerte Lebensdauer von Assets dank der datengesteuerten Instandhaltungsstrategien mit der Integration von Analytics in EAM.
Observability
- Observability ermöglicht eine externe Messung und Beurteilung des Zustands von Assets und Systemen im Bereich des Enterprise Asset Management (EAM).
- Observability-Lösungen im EAM können Anomalien und Fehlverhalten identifizieren und visualisieren, um eine effektive Instandhaltungsstrategie zu entwickeln.
- Mithilfe von Observability erhält man Einblicke in den Status und die Performance von Assets, um deren Leistung und Zuverlässigkeit zu optimieren.
- Angesichts der steigenden Komplexität verteilter Assets und Systeme gewinnt die Observability im EAM zunehmend an Bedeutung. Umso wichtiger wird es Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer der Assets zu maximieren.
- Es ist ein ganzheitlicher Ansatz für das Monitoring und die Überwachung von IT-Systemen.
Observability
3 Säulen von Observability
Metrics
Die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Metriken wie Verfügbarkeit, Ausfallzeiten, Wartungsintervallen und Ersatzteilbedarf ermöglicht eine Bewertung der Effizienz der Asset-Management-Strategien. Durch diese detaillierte Auswertung werden potenzielle Verbesserungen identifiziert und umgesetzt, um die Leistung und Zuverlässigkeit der Anlagen zu steigern.
Protokollierung
Protokollierung im EAM bezieht sich auf die Erfassung von Ereignissen, Fehlermeldungen und Protokolldaten von Assets, die normalerweise im Rahmen ihrer OT in Datenbanken oder Prozesssysteme geschrieben werden. Die Analyse identifiziert mögliche Störungen, Ausfälle oder Anomalien in den Assets und ergreift dementsprechend Maßnahmen, um die Instandhaltung oder Reparatur durchzuführen.
Transaktionen
Transaktionen bieten eine detaillierte Verfolgung von Abläufen und Interaktionen im EAM-System. Die Analyse von Transaktionen ermöglicht es, Engpässe, Inkonsistenzen und ineffiziente Prozesse in Bezug auf Wartungsaktivitäten, Reparaturen und Ersatzteile zu identifizieren. Daraufhin werden gezielte Verbesserungen im Asset-Management vorgenommen.
Metrics
Die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Metriken wie Verfügbarkeit, Ausfallzeiten, Wartungsintervallen und Ersatzteilbedarf ermöglicht eine Bewertung der Effizienz der Asset-Management-Strategien. Durch diese detaillierte Auswertung werden potenzielle Verbesserungen identifiziert und umgesetzt, um die Leistung und Zuverlässigkeit der Anlagen zu steigern.
Protokollierung
Protokollierung im EAM bezieht sich auf die Erfassung von Ereignissen, Fehlermeldungen und Protokolldaten von Assets, die normalerweise im Rahmen ihrer OT in Datenbanken oder Prozesssysteme geschrieben werden. Die Analyse identifiziert mögliche Störungen, Ausfälle oder Anomalien in den Assets und ergreift dementsprechend Maßnahmen, um die Instandhaltung oder Reparatur durchzuführen.
Transaktionen
Transaktionen bieten eine detaillierte Verfolgung von Abläufen und Interaktionen im EAM-System. Die Analyse von Transaktionen ermöglicht es, Engpässe, Inkonsistenzen und ineffiziente Prozesse in Bezug auf Wartungsaktivitäten, Reparaturen und Ersatzteile zu identifizieren. Daraufhin werden gezielte Verbesserungen im Asset-Management vorgenommen.
Analytics
Predictive Maintenance
Die vorausschauende Analyse von Daten aus Sensoren und anderen Quellen führt zu Vorhersagen und Verhinderungen von Maschinenproblemen, bevor sie auftreten. Das Ergebnis ist eine Verringerung von Ausfallzeiten und eine Steigerung der Effizienz von Wartungsprozessen.
Qualitätskontrolle
Muster und Trends in Produktionsprozessen werden erkannt und Qualitätsprobleme frühzeitig identifiziert, indem Daten analysiert werden. Diese Fähigkeit ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Probleme und eine Verbesserung der Produktqualität.
Energieeffizienz
Analytics spielen eine wichtige Rolle bei der Überwachung und Optimierung des Energieverbrauchs von Assets. Sie helfen, ineffiziente Prozesse zu erkennen und ermöglichen die Umsetzung von Verbesserungen, die zu Kosteneinsparungen und der Erreichung von Nachhaltigkeitszielen führen.
Supply Chain Management
Um eine exakte Planung und Optimierung der Lieferkettenprozesse zu gewährleisten, werden umfassende Daten in der gesamten Lieferkette erfasst und gründlich analysiert. Durch diese detaillierte Auswertung ist es möglich, die Lagerbestände effektiv zu reduzieren und die Lieferzeiten erheblich zu verbessern. Die resultierende gesteigerte Effizienz und Effektivität der gesamten Lieferkette führt zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit und optimierten betrieblichen Leistung.
Personalmanagement
Im Personalmanagement kommen Analytics zum Einsatz, um Daten zu sammeln und zu analysieren. Auf diese Weise werden Mitarbeiterfluktuationen vorhergesagt und verhindert. Zudem werden diese Daten genutzt, um den Schulungs- und Entwicklungsbedarf der Mitarbeiter zu erkennen und gezielte Maßnahmen zur Kompetenzentwicklung umzusetzen.
Arten von Analytics
Descriptive Analytics
Im Kontext des Enterprise Asset Management (EAM) werden historische Daten analysiert, um wertvolle Erkenntnisse über die Leistung der Assets zu gewinnen. Durch die Identifizierung von Mustern, Trends und Zusammenhängen hilft diese Analyse, Wartungspläne zu optimieren, die Verfügbarkeit der Assets zu steigern und ineffiziente Prozesse aufzudecken.
Diagnostic Analytics
Durch umfassende Datenanalysen und den Einsatz statistischer Modelle lassen sich potenzielle Ausfälle, Wartungsbedarfe und Anomalien frühzeitig erkennen. Dies ermöglicht die Ableitung proaktiver Maßnahmen zur Minimierung von Ausfallzeiten und die Entwicklung effektiver Wartungsstrategien. Solche datengestützten Entscheidungen tragen zur kontinuierlichen Verbesserung des Asset Managements bei.
Predictive Analytics
Fortgeschrittene Analysen liefern tiefe Einblicke in die Ursachen von Problemen und Abweichungen bei der Leistung von Assets. Dadurch können gezielte Maßnahmen zur Problemlösung ergriffen werden, um die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die langfristige Asset-Leistung zu optimieren.
Prescriptive Analytics
Präskriptive Analysen liefern datengesteuerte Empfehlungen und Handlungsempfehlungen. Sie basieren auf der Auswertung vergangener Daten und aktueller Informationen, um die Asset-Leistung zu optimieren, Risiken zu minimieren und die Effizienz zu steigern.
