Etusivulle
Ota yhteyttä
Visual of master data management

Kuinka Master Data Management (MDM) ratkaisee teollisen ympäristön kasvukivut?

Uusi strategia, organisaatiomuutokset, digitalisaatio – mutta entä data tehtaassa ja tuotantolinjoilla?

Teollisuusyritykset seisovat tänä päivänä datan tulvan edessä: koneet ja laitteet tuottavat valtavasti IoT-sensoreihin perustuvaa dataa, huoltotiimit keräävät tietoa laitteiden kunnosta, ja tuotannonohjausjärjestelmiin kertyy dokumentaatiota eri prosesseista. Usein merkittävä osa tästä tiedosta jää kuitenkin hyödyntämättä. Lisäksi on epäselvää, kuka omistaa minkäkin tiedon, ja miten se tulisi järjestää, jotta yritys voi pysyä kilpailukykyisenä. Tässä blogipostauksessa käyn läpi, kuinka MDM auttaa ratkaisemaan teollisen ympäristön datan hallintaan liittyviä haasteita ja luomaan vakaan pohjan liiketoiminnan kehittämiselle.

1. Uusi strategia ja digitalisaatio teollisuudessa – Miten data pysyy mukana muutoksessa?

Kun teollisuusyritys ottaa käyttöön uusia digitaalisia menetelmiä tuotannonohjauksessa tai laajentaa toimintaansa esimerkiksi palveluliiketoimintaan, yksi kriittinen osa-alue on datan hallinta:

  • Dataomistajuus on selvitettävä: Koneiden sensoridataa kertyy valtavia määriä. Kuka omistaa sen – tuotantotiimi, huolto-osasto vai IT?
  • Tunnetaan oikeat datalähteet: Tarpeet voivat olla erilaisia: IoT-data reaaliaikaisesta mittauksesta, laitteiden huoltohistoria, komponenttien dokumentaatio ja laadunvalvonnan tulokset.
  • Manuaaliset vaiheet tunnistetaan: Vaikka teollisuus digitalisoituu, monissa prosesseissa saatetaan vielä kirjata tietoja käsin tai Exceliin, mikä voi hidastaa tehokasta tiedonkulkua.

Vinkki: Luo selkeä data governance -malli, jossa on kuvattu eri datalähteet (esim. SCADA-järjestelmät, ERP, kunnossapitojärjestelmät) ja nimetyt data-omistajat. Näin varmistat, että teollisen datan omistus ja laadunvastuut ovat läpinäkyviä.

2. Miten hyödyntää IoT-dataa ja laitteiden dokumentaatiota tehokkaammin?

Tehtaalla on usein kymmeniä tai satoja laitteita, joista jokainen tuottaa dataa: lämpötila, värinätaso, käyttöjaksot, energiankulutus – lista on loputon. Myös laitteiden dokumentaatiota, kuten teknisiä piirustuksia ja huoltomanuaaleja, tarvitaan jokapäiväisessä työssä. Seuraavat asiat korostuvat:

  1. Tunnista puuttuva data: Onko meillä kaikki keskeinen tieto laitteiden kunnosta tai suorituskyvystä, jota voisimme hyödyntää ennakoivassa huollossa?
  2. Luo järjestelmällinen tapa hallita dataa: IoT-sensorit voivat syöttää tietoa reaaliaikaisesti pilvipalveluihin, mutta riittääkö se? Tarvitaanko data lake -ratkaisuja tai dataa keräävää keskitettyä MDM-järjestelmää?
  3. Yhdistä dokumentaatio ja sensoridata: Kunnossapitotiimi voi hyötyä valtavasti, jos huoltotiedot, laitteiden historiallinen suorituskyky ja tekniset dokumentit ovat samassa paikassa.

Vinkki: Suunnittele pääsynhallinta ja tietoturva heti alussa. IoT-ympäristöissä on yhä kasvavia haasteita kyberturvallisuuden suhteen, joten on tärkeää varmistaa, että vain valtuutetut henkilöt voivat käsitellä kriittistä tuotantodataa.

3. Hajanaiset tuotanto- ja huoltoraportit – BI tarvitsee vankan perustan

Monessa teollisuusyrityksessä tuotannosta kerätty data siirretään eri puolille organisaatiota: laatuosasto tulkitsee koestustuloksia, huolto osaa tulkita kunnonvalvonnan dataa, ja tuotannonohjaus vaatii reaaliaikaista näkymää prosesseihin. Ongelmat syntyvät, kun:

  • Raportointi on hajanaista: Jokainen osasto käyttää omia työkalujaan.
  • Data on siiloutunutta: IoT-järjestelmät eivät keskustele ERP- tai huolto-ohjelmistojen kanssa.
  • Päätöksenteko vaikeutuu: Kun data ei ole yhdenmukaista, syntyy eri tulkintoja koneiden tehokkuudesta ja tuotantoluvuista.

Ratkaisu:

  • Yhtenäinen BI-strategia: Varmista, että kaikki toimialueet (tuotanto, huolto, laatu, myynti) käyttävät yhteistä datan keräämisen ja raportoinnin mallia.
  • Integraatiot kuntoon: IoT-alustojen, ERP-järjestelmien ja MDM-ratkaisun tulee keskustella keskenään.
  • Keskitetty master data: Luo MDM-järjestelmästä “totuuden lähde”, jotta kaikissa raportointijärjestelmissä käytetään samoja perustietoja laitteista, komponenteista ja prosesseista.

4. Yhteistyö avainasemassa – liiketoiminnan tarpeet määrittävät teollisen datan ratkaisut

Tehdasympäristöissä IT huolehtii usein järjestelmistä ja tiedonsiirrosta, kun taas tuotanto, huolto ja laatuvastaavat ymmärtävät prosessien ja laitteiden erityispiirteet. Haaste on, miten nämä kaksi maailmaa saadaan puhumaan samaa kieltä:

  • Keskustele ensin tarpeista: Mitä datasta halutaan irti? Esimerkiksi voiko sensoridatan avulla optimoida energiankulutusta tai vähentää seisokkeja?
  • Lisää yhteistyötä: Luo foorumit, joissa tuotannon, huollon ja IT-osastojen näkemykset yhdistyvät.
  • Kouluta ja valmenna: Analytiikan ja raportoinnin ymmärtäminen ei saa jäädä vain tekniselle osastolle. Myös prosessipäälliköiden tulee ymmärtää, miten dataa käytetään päätöksenteossa.

5. Data protection ja riskienhallinta – miten suojata IoT-järjestelmät ja laitetiedot?

Kun käsitellään teollisia prosesseja ja laitteiden teknisiä tietoja, tietoturvariskit voivat kohdistua sekä yrityksen aineettomaan omaisuuteen että varsinaiseen tuotannon jatkuvuuteen:

  1. Toteuta riskikartoitus: Mitä riskejä voi ilmetä, jos sensoridataa manipuloidaan tai huoltodokumentteja pääsee vuotamaan?
  2. Varmista kyberturvallisuus: Palomuurit, verkon segmentointi, käyttöoikeuksien hallinta ja lokituksen seuranta ovat IoT-ympäristössä ensiarvoisen tärkeitä.
  3. Luo varasuunnitelma: Mikä on toimenpidemalli, jos tuotannonohjausjärjestelmään kohdistuu tietomurto tai tekninen vika?

Teollinen digitalisaatio avaa ovia uusiin tehokkuusetuihin, mutta samalla lisää kyberuhkia. Kun prosessit ja koneet ovat verkossa, täytyy varmistaa, että niihin kohdistuvat riskit tunnistetaan ja niitä hallitaan aktiivisesti.

MDM:n tarjoamat hyödyt – miksi tarttua toimeen nyt?

  • Parempi päätöksenteko: Kun tuotannon, kunnossapidon ja laadunvalvonnan data on keskitetysti hallittua, se mahdollistaa reaaliaikaisen ja luotettavan raportoinnin.
  • Ennakoiva huolto ja parempi käyttöaste: IoT-sensorit tarjoavat tietoa laitteiden kunnosta, ja yhdistettynä MDM:ään voidaan ennakoida huoltotoimenpiteitä sekä lyhentää seisokkeja.
  • Parempi kilpailukyky: Edistyneet analytiikkaratkaisut tuovat uusia näkökulmia tuotannon optimointiin, laadun parantamiseen ja kustannusten säästöön.
  • Riskienhallinta ja läpinäkyvyys: Hyvin toteutettu datan hallinta vähentää häiriöitä tuotannossa ja suojaa tärkeää tietopääomaa.

Haluatko ottaa seuraavan askeleen MDM:ssä teollisessa ympäristössä?

Jos tavoitteenasi on hyödyntää teollista dataa tehokkaammin, vähentää turhia manuaalisia työvaiheita ja tehostaa raportointia, suosittelen seuraavaa:

  1. Perusta Data Governance -malli: Määrittele eri teollisten datalähteiden omistajuus ja yhteiset laatustandardit.
  2. Tee nykytilan kartoitus: Selvitä, mitä dataa on, missä sitä säilytetään ja miten eri osastot käyttävät sitä.
  3. Laadi MDM-strategia: Suunnittele vaiheittain etenevä toteutus, jossa IoT-data, laitedokumentaatio ja muut tärkeät tiedot kytketään yhteen.
  4. Panosta yhteistyöhön: Rakenna silta IT:n, tuotannon, huollon ja muiden avainosastojen välille – vain yhdessä voitte onnistua.
  5. Varmista kyberturvallisuus ja riskienhallinta: Luo selkeät protokollat, joilla ehkäistään haitalliset tietomurrot ja taataan tuotannon jatkuvuus.

Yhteenveto

Artikkelissa nousi esiin joukko tärkeitä teemoja teollisesta näkökulmasta: dataomistajuuden epäselvyys, puutteellinen yhteistyö eri osastojen välillä, hajanaiset raportointityökalut sekä arkaluonteisen data- ja laitedokumentaation riskienhallinta. Keskeistä on rakentaa vahva data governance -pohja ja sen päälle suunniteltu MDM-strategia, jossa huomioidaan niin tuotannon, huollon kuin laadunvalvonnan tarpeet. Kun nämä perusasiat ovat kunnossa, teollinen data palvelee liiketoimintaa kokonaisvaltaisesti, mahdollistaa reaaliaikaisen päätöksenteon ja luo aitoa kilpailuetua.

Kirjoittajasta

Jonne Sjöholm

Data Architect

I specialize in hands-on data integrations, data warehouse development, data modeling, data architecture, master data management, analytics, business intelligence, and data visualizations. In the expansive field of Data, BI, and AI, I contribute by supporting presales, leading workshops, driving projects, creating and delivering internal training sessions, writing blogs, and presenting to diverse audiences.