Die 12 Herausforderungen bei der Verarbeitung von industriellen Prozessdaten!

Wir alle möchten das Beste aus unseren Prozessdaten herausholen, aber gelegentlich gibt es Einschränkungen. Schauen Sie sich unsere Liste an die 12 Herausforderungen bei der Verwendung von Prozessdaten!

Wir denken, dass Sie mit einigen sicher schon zu tun hatten.

1. Mangelnde Neugier

Bleibt das blinde Vertrauen in alte Vermutungen und Annahmen über das Prozessverhalten in Ihrem Team weiter bestehen oder hat sich eine große Datenmenge in ein beängstigendes Schreckgespenst verwandelt?

Sein Sie mutig. Wenn Sie nichts suchen oder zu suchen wagen, werden Sie auch nichts finden. Eine neugierige und mutige Einstellung ist unbedingt notwendig!

2. Mit Fakten kann man alles beweisen…

Sogar Homer Simpson weiß, dass man mit Fakten alles beweisen kann. Das gilt auch für die Prozessanalyse. Eine ausreichend große Datenmenge ist wie ein weiches Stück Modellierwachs, das Sie in die gewünschte Form bringen können.

Seien Sie kritisch und hinterfragen, wenn Sie Daten verarbeiten. Akzeptieren Sie teilweise Rückschläge in den frühen Phasen, definieren Sie genaue Erwartungen, wie das Problem angegangen werden soll; dies wird Frustration vermeiden helfen.

3. Was genau ist Ihr Problem?

Die Daten werden eifrig analysiert, ohne dass man sich die Zeit nimmt, über ein klar definiertes Ziel nachzudenken. Auf diese Weise werden Sie sicherlich auch neue Dinge über den Prozess erfahren, aber die Ergebnisse bleiben eher dürftig.

Stelle die die richtigen Fragen. Um den Nutzen der Ergebnisse zu maximieren, halten Sie eine Weile inne, bevor Sie mit der Verarbeitung der Daten beginnen, und überlegen Sie, auf welche Frage Sie vor allem eine Antwort finden möchten. Je besser die Frage definiert wird, desto besser sind Ihre Voraussetzungen für den Erfolg.

4. Festhalten an Bekanntem

Anders als in Punkt 2 analysieren Sie die Daten ernsthaft und sind bestrebt, Antworten zu finden. Trotzdem können die stillschweigenden Annahmen des Teams den Analyseprozess fast unmerklich zu einer alten Schlussfolgerung leiten, die als gut angesehen wird.

Wagen Sie es, sich mit neuen Methoden zu befassen, neue Variablen in die Analyse einzubeziehen und achten Sie darauf, dass die untersuchten Messungen weiterhin ausreichend breitgefächert sind. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass noch Raum für neue Schlussfolgerungen bleibt.

5. Es gibt eine Wunderwaffe

Ein komplexes Thema wird nur in der Rede eines Populisten einfach. Glauben Sie nicht, dass die Datenanalyse eine Ausnahme von dieser Regel machen würde! Selbst der schönste Datensatz gibt Ihnen keine einfache Antwort auf alles (oder vielleicht schon, aber die Antwort ist wahrscheinlich nutzlos) – nicht einmal mit Wedge.

In der Praxis lernen Sie mit jedem Analysedurchgang mehr und nähern sich Schritt für Schritt der Lösung. Ihre ursprüngliche Frage wird auf dem Weg dorthin oft verfeinert und Sie erhalten schließlich die richtige Antwort auf Ihre neu formulierte Frage.

6. Jemand anderes wird sich darum kümmern, Zeitdruck, Problembewältigung, Entscheidungen

– Sie sind so beschäftigt, Ihr Moped zu schieben, dass Sie keine Zeit mehr haben, auf den Sattel zu springen und den Motor zu starten. Aber die Welt ist voller Berater – warum geben Sie ihnen nicht einfach die Daten zur Analyse? Das würde den Beratern natürlich gefallen! Und obendrein erhalten Sie eine hohe Rechnung und eine Zukunft als „Cash Cow“, der man bei Problemen immer eine Rechnung schicken kann.

Sicherlich möchten Sie das Wissen von Prozessverhalten und Prozesskompetenz nicht aus der Hand geben. Lagern Sie also die Analyse von Prozessdaten nicht aus. Sie ist ein wichtiger Bestandteil Ihrer Kernkompetenz.

7. Wer kann Mist in Diamanten verwandeln?

Wenn die zu analysierenden Daten nicht gut sind, sind die Ergebnisse ebenfalls schlecht. Prozessdaten als solche sind fast immer wertlos, aber sie sind trotzdem das beste verfügbare Rohmaterial. Schließlich bestehen auch Diamanten aus Kohlenstoff.

Verwende die passenden Werkzeuge. Die Vorverarbeitung der Daten ist einer der wichtigsten Schritte in der Analyse. Wie bereinigen Sie fehlerhafte Daten, kompensieren Sie Prozessverzögerungen und fokussieren Ihre Analyse ausschließlich auf das gewünschte Endprodukt? Ein Tool hilft Ihnen dabei.

Wenn Sie bei diesem Teil Kompromisse eingehen, können Sie die gesamte Analyse vergessen. Akzeptieren Sie die Qualität des Rohmaterials und verhalten Sie sich so, dass Sie ein diamantenähnliches Endergebnis erhalten.

8. Sie versuchen, Ecken abzuschneiden

Ohne geeignete Mittel ist es schwierig, Ecken abzuschneiden. Deadlines verursachen Druck und die Arbeit geht langsam voran.

Vielleicht sollten Sie einen begrenzten Datensatz auswählen und die Labordaten vollständig ignorieren? Sie bereinigen die Daten nur oberflächlich und ignorieren die Verzögerungen. Sie machen schnelle und eingeschränkte Analysen. Sie akzeptieren, dass das Verständnis von Kausalzusammenhängen sehr gering bleibt.

Vorsicht, schnell und nicht bereinigt reicht nicht. Investieren Sie in geeignete Tools, mit denen Sie bessere und vielseitigere Analysen durchführen können – so sparen Sie wirklich Zeit.

9. Qualvoller Tod durch Ertrinken

Es gibt Mengen an Daten. Zehntausende von Messungen wurden sekündlich und über mehrere Jahre durchgeführt. Die Zielsetzungen sind in der Tat hoch. Das Ziel ist klar.

Sie möchten Ihre Daten gründlich bereinigen und bei Ihrer Analyse einen ausreichend großen Satz Messungen berücksichtigen. Sie iterieren, fügen der Analyse Messungen hinzu, verfeinern den Einfallswinkel und schwitzen. Die Datenmassen beginnen Sie zu überfluten, und gleichzeitig stellen Sie fest, dass die Messdaten nicht vollständig sind. Alpträume dringen in die Tagträume ein.

Verwenden Sie leistungsstarke Werkzeugezur Erhebung der wesentlichen Daten.  Analysieren Sie die Phänomene aus verschiedenen Perspektiven und ändern Sie bei Bedarf schnell die Richtung, um sicherzustellen, dass Sie auf dem Weg zum Ziel auf der richtigen Spur bleiben.

10. Einfache Tools zur Lösung komplexer Probleme

Die Messung der Qualität des Endprodukts ist ein Auf und Ab. Das Auge erkennt periodische Abweichungen, Sie können aber die Ursache nicht quantifizieren oder erkennen.

Die 2D-Profildaten sind außer der Toleranz, aber wie verhalten sich die Prozessdaten im Verhältnis zu den 2D-Daten?

Wandle komplexes in Einfaches um.Was ist, wenn das Phänomen, das Sie untersuchen, wirklich komplex ist? Oftmals müssen Sie auf robustere Tools zurückgreifen, wenn Sie Ergebnisse erzielen möchten.

11. Mangelndes Prozessverständnis

Daten, Daten, Daten. Daten sagen jedoch nicht alles aus, und niemand wird jemals in der Lage sein, alles zu erfassen. Selbst im besten Fall kann ein Analysewerkzeug nur die möglichen Kandidaten für die Ursachen oder Auswirkungen vorschlagen. Maschinelle Lernsysteme lassen sich leicht als allmächtig vermarkten, aber ohne das Wissen und die Kompetenz des Prozessverantwortlichen ist jedes Ergebnis einer Datenanalyse wertlos.

Der Mehrwert liegt in den Schlussfolgerungen, nicht im Analyseprozess!

12. Mangelnde Datenanalysekompetenz

Selbst der beste Prozessexperte wird ratlos sein, wenn er Daten ohne ausreichende Datenverarbeitungskompetenz und benutzerfreundliche Tools analysieren soll.

Je besser die Analysewerkzeuge sind, desto weniger Aufwand wird für eine erfolgreiche Analyse benötigt!  Aus diesem Grund haben wir Wedge zu einem anwenderfreundlichen Werkzeug entwickelt, bei dem der Benutzer nicht über die Fähigkeiten eines Datenanalysten verfügen muss, um Ergebnisse zu erzielen.

Danke für Ihr Interesse!

 

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