Wat moet ik doen met de gegevens?!

Dit is de kern van het Internet of Reliability. Bij het voorbereiden op de aanval van nieuwe informatie die uw betrouwbaarheidsactiviteiten binnenkomt, realiseert u zich misschien dat u niet het personeel heeft om bij te blijven. Leer hoe u de kracht en effectiviteit van kritieke gegevens kunt maximaliseren, zodat u voorop blijft lopen en u zich kunt concentreren op wat belangrijk is.

Wat te doen met alle gegevens

Welkom terug bij Noria's nieuwe webserie genaamd 'The Internet of Reliability'. Ik ben uw gastheer, Jeremy Drury met IoT Diagnostics, en we zijn hier om u te helpen bij een gegevensgestuurde, met internet verbonden betrouwbaarheidsoperatie.

Ik heb goed nieuws. We worden derde in deze videoreeks. We zijn op hoog niveau, middelhoog niveau gegaan en zijn in het onkruid geraakt, maar het enige waar we niet veel over hebben gesproken en misschien wel het belangrijkste onderdeel van deze serie is wat je doet met alle gegevens. Hoe regel je alles? Hoe ga je om met alle nieuwe informatie die op je pad komt? Als je bij me blijft in deze video, hebben we een aantal antwoorden over hoe je dat precies kunt doen.

De enorme hoeveelheid gegevens begrijpen

Je hebt me eerder in een vorige video horen zeggen dat we al bijna tien jaar sensorgegevens en kwantitatieve informatie gebruiken en gebruiken om onze betrouwbaarheidsoperatie te helpen beheren. Het verschil met deze migratie naar Industrie 4.0 is de enorme hoeveelheid data die onze organisatie binnenkomt. Als alles met elkaar verbonden is, is het alsof de kraan aan staat en de informatie op volle toeren de organisatie binnenkomt. Alles is in een stroomversnelling geraakt, en dat wordt een probleem, omdat de meesten van ons niet heel veel nieuw personeel zullen krijgen, of geen personeel, om ons te helpen dit alles te begrijpen en te navigeren.

Hopelijk besteedt u minder tijd aan de machines en meer tijd aan het bekijken van de gegevens om de machines nauwkeurig te beoordelen om ze vervolgens te bedienen wanneer ze moeten worden bediend. Waar dit naar beneden komt, is als u meer tijd besteedt aan het verkrijgen van uw gegevens en niet eens de tijd heeft om het voortdurende onderhoud en de service van uw apparatuur af te handelen. We moeten dus de juiste balans vinden.

2 datalenzen

Ik wil het voor je hebben over twee verschillende lenzen van data en de kracht van data. Er zijn twee verschillende manieren om naar gegevens te kijken. Aan de ene kant wil ik je de pure kracht van een enkel datapunt laten zien. Aan de andere kant wil ik je de machteloosheid van data laten zien. Laten we beginnen met de tweede.

Iemand vertelde me ooit dat als je alleen maar naar de gegevens staart, je alleen maar het probleem bewondert. Het is leuk om naar trendgrafieken en visuals te kijken, maar op zich lost het geen problemen voor je op, omdat data een schop is en geen oplossing. U moet in de informatie duiken om deze te begrijpen en uw beslissingen baseren op de informatie die u wordt verstrekt. Het is nooit een goed idee om alles zomaar te meten en te monitoren als u niet kunt bepalen wat het belangrijkste is voor uw organisatie vanuit de gegevenskant.

Dit brengt me bij het tweede punt, waar ik behoorlijk wat meer tijd aan ga besteden om je te helpen begrijpen wat je kunt krijgen met een enkel datapunt. Ik kijk naar dingen als centrale data en data achter de schermen. Center-stage data kijkt naar kritieke hefbomen van bepaalde processen of activa van waaruit u onmiddellijke, vergelijkende beslissingen kunt nemen. Gegevens achter de schermen zijn de doorlopende, dagelijkse operaties die helpen om de gevolgtrekkingen die u maakt te verdringen, maar ze hebben niet echt de kracht om u diep in uw operaties te laten zien.

Een casestudy

In deze serie hebben we veel gesproken over hydraulische pompen, dus laten we dat verhaal voortzetten. Fabrikanten adviseren vaak dat een hydraulische pomp moet werken met een volumetrisch rendement van 85 procent. Wat betekent dit? Als u aan een pomp denkt, heeft deze een lekkage gepland. Terwijl de pomp beweegt, moet er vloeistof doorheen pompen om alles draaiende te houden. Er wordt altijd wat vloeistof omgeleid via de afvoer van de behuizing. Dit is een goed veelbetekenend voorbeeld om te begrijpen hoe gezond of efficiënt een pomp kan zijn door de vloeistof die eruit komt te controleren.

U kunt echter veel dingen meten als het om een ​​pomp gaat, zoals temperatuur, druk, trillingen, enz. Maar wat als u alleen het volumetrische rendement meet? Als u op zoek bent naar de juiste aanbieders van IoT-platforms, kunt u een kans vinden om meer macro-informatie te krijgen over de gezondheid van een asset. Als u weet dat de fabrikant een volumetrische efficiëntie van 85 procent aanbeveelt en u in realtime kunt weten dat u een volumetrische efficiëntie van 78 procent had, duidt dat onmiddellijk op inefficiëntie in uw proces. Zelfs dat is op zichzelf al een goudmijn in de massale datastroom die je gaat ervaren in het internet der dingen.

De kracht van een enkel datapunt

Ik wil je de kracht laten zien die uit een enkel datapunt blijft stromen. Ik zal u zelfs vijf manieren laten zien waarop dit enkele datapunt zich blijft uitbouwen in uw organisatie. Laten we hetzelfde casusscenario gebruiken. We zien een volumetrische efficiëntie van 78 procent bij de activa. Dit vertelt me ​​daar op de werkvloer dat mijn asset minder efficiënt werkt dan het zou moeten zijn. Dat zal de eerste rimpel veroorzaken. Ik moet hierover een besluit nemen. Ik ga onderhoud bellen. Iemand van de onderhoudsdienst komt de situatie beoordelen. Waarom werkt deze pomp onder het rendement? Betreft het vernis, een soort materiaalafbraak of gebrek aan filtratie? Dus onderhoud zal het probleem diagnosticeren. We zijn van het actief naar het onderhoud ervan gegaan. Laten we het nu eens vanuit de operationele kant bekijken.

Hoe verhoudt deze pomp zich tot alle andere pompen die ik in mijn productiebedrijf zou hebben, met name op die locatie? Is dit een veelvoorkomend probleem? Merk ik dat al mijn pompen onder de efficiëntie werken of misschien slechts enkele? Wat drijft die factor van inefficiëntie? Heeft het te maken met de toepassing, de leeftijd, de operatie of het tijdstip? Er zijn allerlei conclusies die de afdeling operations nu kan maken over hoe de productie het meest optimaal kan worden uitgevoerd op de werkvloer.

Laten we een vierde stap verder gaan en ons bezighouden met de zakelijke kant. Stel dat u een multinationaal productiebedrijf bent met activiteiten over de hele wereld. Wanneer u het niveau van de Chief Operating Officer (COO) bereikt en de efficiëntie van uw productieactiviteiten begrijpt, kunt u zich afvragen waarom de ene regio efficiënter produceert dan de andere. Of zijn er manieren om uw bedrijfsvoering in de Verenigde Staten te benutten om te begrijpen hoe u de efficiëntie in Europa kunt verbeteren? Nu nemen we zakelijke beslissingen op basis van dat ene datapunt.

Het laatste deel hiervan is dat uw leveranciers en OEM's (Original Equipment Manufacturers) deze gegevens nu kunnen gebruiken om te begrijpen of ze de juiste filtratie- of smeerapparatuur op het beste moment leveren. Zelfs de pompfabrikant kan deze gegevens gebruiken om betere apparatuur voor u te maken. Dus een enkel datapunt is vijf kanten opgegaan in een organisatie. Nogmaals, als iemand alleen maar over trendgrafieken wil praten, heeft hij de plank misgeslagen omdat het juiste gegevenspunt al deze problemen in zeer korte tijd kan oplossen.

Controle over de gegevens behouden

Het laatste waar ik het over wil hebben, is uw controle over de gegevens. Ik moedig je aan om vanaf het begin de controle te behouden. Wat bedoel ik daarmee? Hoe wilt u dat uw gegevens worden weergegeven? Wilt u dat uw gegevens naar een lokale programmeerbare logische controller (PLC) gaan? Wilt u het visueel op een toezichthoudende controle en data-acquisitie (SCADA)? Wil je aan de netwerkkant komen? Wil je het op je slimme apparaten of op je desktopcomputers? Wat voor frequentie wil je? Er zijn aanbieders van IoT-platforms die je elke 60 seconden kunnen sms'en als er een alarmtrip is. Dat is misschien niet de juiste situatie voor jou.

Misschien wilt u de informatie slechts om de twee of drie weken of probeert u alleen wijzigingen in uw bedrijfsvoering bij te houden. Dit kan u niet alleen helpen bij het ontwikkelen van uw businesscases voor het rendement op investering (ROI) voor hoe u deze informatiehefbomen gebruikt, maar het zal u ook aan het stuur zetten wanneer u met uw IoT-platformproviders en partners gaat zitten om hen te laten weten , “Hier is hoe ik mijn operaties wil uitvoeren. Kun je aansluiten op de manier waarop ik dit wil doen?”

Samengevat:vind de juiste informatie, de belangrijkste gegevens, waarnaar u op zoek bent en gebruik deze op uw displays om uw belangrijkste activiteiten aan te sturen. Neem vervolgens een standpunt in over hoe u uw meldingen en informatie wilt ontvangen om iets te doen aan de gegevens waar u naar op zoek bent.

Bedankt dat je vandaag bij me bent geweest. Nogmaals, dit is Noria's nieuwe webserie genaamd "The Internet of Reliability". Ik ben je gastheer, Jeremy Drury. Het was geweldig om met je te praten