Vorausschauende Analytik in der Entscheidungsfindung bei Maschinenausfallwarten. Workflow

Dieser Schritt im Geschäftsprozess wird als "Daten sammeln" bezeichnet. Dabei handelt es sich um das Sammeln von relevanten Informationen aus verschiedenen Quellen, um Entscheidungsprozesse innerhalb der Organisation zu informieren. Diese Prozedur beginnt typischerweise mit der Identifizierung der wichtigsten Datenpunkte, die für ein bestimmtes Projekt oder eine Initiative erforderlich sind. Der nächste Schritt besteht darin, an Stakeholder wie Kunden, Mitarbeiter und Lieferanten anzuschließen, um diese Informationen durch verschiedene Mittel wie Umfragen, Interviews oder Onlineformulare zu sammeln. Die Daten werden dann überprüft und gesäubert, um sicherzustellen, dass sie genau und vollständig sind, bevor sie für die Analyse und Entscheidungsfindung verwendet werden können. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung bei der Bereitstellung einer soliden Grundlage für informierte Geschäftsentscheidungen und stellt ein wesentliches Element des Gesamtschaffensprozesses dar. Eine effektive Datensammlung ermöglicht es Organisationen, zeitgerechte und fundierte Entscheidungen zu treffen, das Geschäft voranzutreiben und in ihren jeweiligen Märkten konkurrenzfähig zu bleiben.

Bei diesem kritischen Schritt in unserem Geschäftsworkflow spielt die Datenreinigung und -vorbereitung eine Schlüsselrolle bei der Gewährleistung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit unserer Analysen. Hierbei wird das Datenset gründlich überprüft und feinjustiert, um Fehler, Inkonsistenzen und irrelevantes Material zu beseitigen.

Hier werden die einzelnen Datensätze sorgfältig auf fehlende Werte, Ausreißer und duplicate Einträge hin untersucht und notwendige Korrekturen vorgenommen. Außerdem werden Datenformate standardisiert, um eine reibungslose Integration mit anderen Werkzeugen und Prozessen zu ermöglichen.

Die Vorbereitung der Daten ist von gleicher Bedeutung, da sie die Transformation unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten in eine strukturierte Form beinhaltet, die leicht von Maschinen analysiert werden kann. Diese Phase ermöglicht es uns, wertvolle Erkenntnisse aus unseren Daten zu extrahieren und so fundierte Entscheidungen zu treffen sowie strategische Pläne im Unternehmen zu entwickeln. Durch sorgfältige Reinigung und Vorbereitung unserer Daten legen wir den Grundstein für bedeutendes Analysieren und tragen zum Geschäftswachstum bei.

In diesem Schritt wird das vorhersagebare Modell anhand eines Datensatzes trainiert, der in den vorherigen Schritten gesammelt und vorbearbeitet wurde. Der Trainingsprozess beinhaltet die Einfütterung von Daten in das Algorithmus des Modells, das Muster und Beziehungen im Datenbestand erkennen und Vorhersagen treffen kann.

Zu diesem Schritt gehört auch die Auswahl der relevantesten Merkmale aus dem Datensatz, die Definition der Optimierungskriterien fürs Modell sowie die Anpassung von Hyperparametern, um eine optimale Leistung zu erzielen.

Während dieses Schrittes wird das Modell an einer Teilmenge des verfügbaren Datenbestands (Trainingsdatensatz) trainiert, während die übrige Teilmenge (Testdatensatz) zur Überprüfung der Genauigkeit und zum Identifizieren von Verbesserungspotenzialen verwendet wird. Das geschulte Modell kann dann eingesetzt werden, um Vorhersagen für neue, unerwartete Daten zu treffen, was die Erstellung fundierter Geschäftsentscheidungen ermöglicht.

Der Ausgang dieses Schrittes beeinflusst direkt die Qualität und Zuverlässigkeit der folgenden Schritte im Workflow.

Validiere das Modellverhalten

In diesem entscheidenden Schritt des Geschäftsworkflows prüfen wir streng die Leistungsfähigkeit des Modells, um sicherzustellen, dass es unsere Erwartungen erfüllt. Dabei handelt es sich darum, seine Genauigkeit, Präzision und Zuverlässigkeit in realen Szenarien zu beurteilen. Unseren Datenwissenschaftlern obliegt die sorgfältige Bewertung der Fähigkeit des Modells, fundierte Vorhersagen anzustellen, Muster zu klassifizieren oder Ergebnisse zu optimieren.

Wir untersuchen auch die Robustheit des Modells gegenüber verschiedenen Faktoren wie Rauschen, Ausreißern und wechselnden Bedingungen. Indem wir unterschiedliche Eingaben und Szenarien simulieren, validieren wir, dass das Modell unerwarteten Situationen ohne Kompromisse der Leistung gewachsen ist. Diese gründliche Bewertung hilft uns dabei, Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren, die Parameter des Modells zu optimieren und dessen Konfiguration zu feinjustieren, um garantierte optimale Ergebnisse in Produktionsumgebungen sicherzustellen.

Aktualisierung von Vorhersage-Analytics-Bereich

Diese Arbeitsschritt beinhaltet die Aktualisierung des Vorhersage-Analytics-Dashboards, um die neuesten Einblicke und Trends zu widerspiegeln. Der Prozess beginnt mit der Datensammlung und -verarbeitung, bei der neue Datapunkte zum bestehenden Dataset hinzugefügt werden. Als nächstes werden die Vorhersagemodelle erneut unter Verwendung der aktualisierten Daten ausgeführt, wodurch frische Vorhersagen und Prognosen entstehen.

Die resultierenden Ausgaben werden dann in den Dashboard integriert, das sich visuell aktualisiert, um die neuen Informationen darzustellen. Dazu kann es gehören, Diagramme, Grafiken und andere Visualisierungen zu aktualisieren, um die neuesten Trends und Muster genau darzustellen.

Nach Abschluss dieses Schrittes können Stakeholder auf das geänderte Dashboard zugreifen, um strategische Entscheidungen zu treffen und Betriebsabläufe zu optimieren. Das aktualisierte Dashboard bietet einen umfassenden Überblick über Schlüsselindikatoren (KPIs), mit denen Organisationen in der Lage sind, sich den Marktentwicklungen anzupassen und auf neu entstehende Chancen zuzugreifen.

"Diese Schritt beinhaltet die Erstellung von Wartungsempfehlungen auf der Grundlage der Analyse von Zustand und Leistungsdaten des Vermögens. Der Prozess beginnt mit dem Vergleich der tatsächlichen Leistung gegenüber den erwarteten Standards, wobei Bereiche identifiziert werden, in denen eine Verbesserung erforderlich ist.

Diese Informationen werden dann verwendet, um eine Liste von zielgerichteten Wartungsaktivitäten zu erstellen, die sich auf jedes spezifische Vermögensgut bezieht.

Die generierten Empfehlungen geben an, welche Maßnahmen erforderlich sind, um erkannte Probleme zu beseitigen, einschließlich Reparaturen, Ersatz oder Upgrades. Dazu können die Terminierung von Routinewartung, Durchführung von Vorhersageprüfungen oder Implementierung häufigerer Inspektionen gehören, um potenzielle Probleme vorzubeugen.

Wartungsempfehlungen werden typischerweise in einer klaren und präzisen Form präsentiert, wobei konkrete Schritte für die Stakeholder bereitgestellt werden, die sie umsetzen können. Dies erleichtert das informierte Entscheidungsvermögen und hilft dabei sicherzustellen, dass notwendige Arbeiten in angemessener Zeit abgeschlossen sind, um Störungen zu minimieren und den Einsatz des Vermögens zu maximieren."

Dieser Arbeitsablauf umfasst die Benachrichtigung von Wartungsteams über Probleme, denen ihre Aufmerksamkeit zusteht. Der Prozess beginnt, wenn ein technischer oder Ingenieur eine Störung am Asset oder der Ausrüstung identifiziert. Sie dokumentieren das Problem im Asset Management Software des Unternehmens und wählen die Option "Benachrichtigung an Wartungsteams" aus.

Anschließend wird eine Benachrichtigung automatisch generiert und per E-Mail, SMS oder anderen Kommunikationskanälen an das beauftragte Wartungsteam gesendet. Die Benachrichtigung enthält wesentliche Informationen über die defekte Ausrüstung, wie Standort, Seriennummer sowie einen kurzen Beschreibung des Problems.

Ziel dieses Arbeitsschrittes ist es sicherzustellen, dass die Wartungsteams rechtzeitig Informationen über Probleme erhalten, die sie angehen müssen, um so eine Minimierung von Ausfallzeiten und weitere Schäden zu verhindern.

Unternehmens-Workflowschritt: Aktualisierung der Maschinenaufbereitungsunterlagen

Dieser Schritt beinhaltet die Aktualisierung von Unterlagen für die Aufbereitung von Maschinen, um eine genaue Verfolgung der Wartungsarbeiten, Reparaturen und Ersatzteile sicherzustellen. Der Prozess beginnt mit der Identifizierung der relevanten Maschinen, die Aufmerksamkeit benötigen, und der Terminierung einer Wartungsvisite. Während des Besuchs führen Techniker die erforderlichen Arbeiten durch und dokumentieren ihre Aktionen in der Wartungslaufzeit. Dazu gehören Details über die ausgeführten Arbeiten, ersetzte Teile und mögliche Probleme.

Nach Abschluss des Besuchs wird diese Information in der Maschinenaufbereitungsdatenbank aktualisiert, was ein zentrales Archiv für alle Geräteunterlagen darstellt. Die aktualisierten Unterlagen ermöglichen es Stakeholdern, Wartigungsbedürfnisse zu bewerten, zukünftige Serviceterminpläne zu erstellen und mögliche Verbesserungspotenziale im Wartungsprozess zu erkennen. Dieser Schritt hilft sicherzustellen, dass Maschinen ordnungsgemäß gewartet werden, was einen Rückgang der Standzeit und eine allgemeine Steigerung der betrieblichen Effizienz zur Folge hat.

"Diese Schritt beinhaltet das kontinuierliche Überwachen der Leistung des vorhersagenden Modells im Einsatz. Schlüsselmaße wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score werden erfasst, um die Wirksamkeit des Modells zu bewerten. Ziel ist es, Bereiche zu identifizieren, in denen das Modell verbessert werden kann, sei es durch Anpassungen am Algorithmus oder indem neue Datenquellen eingeführt werden.

Regelmäßige Überprüfung dieser Maße hilft dabei, das Modell im Laufe der Zeit zu schärfen. Dies könnte eine Wiedertrainierung des Modells mit aktualisierten Daten, Änderung von Hyperparametern oder die Erforschung alternativer maschinellen Lernetechniken beinhalten. Durch aktives Überwachen und Feinabstimmung des vorhersagenden Modells können Organisationen sicherstellen, dass es im ständig sich ändernden Geschäftsumfeld relevant und genau bleibt."