Na stronę główną
Skontaktuj się
Visual of master data management

Jak zarządzanie danymi głównymi(MDM) przekłada się na wzrost w środowiskach przemysłowych

Obecnie pod lupę brane są nowe strategie, zmiany organizacyjne, proces cyfryzacji. A co z danymi w fabrykach i na liniach produkcyjnych?

Dzisiaj przemysł stoi w obliczu zalewu danych. Maszyny generują ogromne ilości informacji z czujników IoT, zespoły konserwacyjne monitorują stan sprzętu, a systemy produkcyjne gromadzą dokumentacje, związane z procesami. Niestety, wiele z tych danych pozostaje niewykorzystanych. Właściwość danych bywa niejasna, a ich uporządkowanie niewystarczające, by utrzymać przewagę konkurencyjną. W tym artykule przyjrzymy się, jak MDM może rozwiązać problemy zarządzania danymi w środowiskach przemysłowych i stać się fundamentem dla rozwoju biznesu.

1. Nowe Strategie i Cyfryzacja Przemysłu – Jak Utrzymać Dane w Obiegu?


Wprowadzenie cyfrowych metod zarządzania produkcją lub ekspansja w obszary usług wymaga skutecznego zarządzania danymi:

  • Właściciel danych: Kto jest właścicielem danych, generowanych przez czujniki maszyn – produkcja, serwis czy IT?
  • Źródło danych: Potrzeby wykorzystania danych mogą się różnić – dane z IoT z monitorowania w czasie rzeczywistym, historia konserwacji sprzętu, dokumentacja komponentów i wyniki kontroli jakości.
  • Działanie na piechotę: Wiele procesów nadal opiera się na ręcznych wpisach lub Excelu, co może spowolnić przepływ danych.


Wskazówka: Opracuj przejrzysty model zarządzania danymi, określając źródła (np. SCADA, ERP, systemy konserwacji) i przypisując właścicieli. To zapewnia klarowność w zakresie odpowiedzialności za jakość danych.

2. Jak Efektywniej Wykorzystać Dane IoT i Dokumentację Sprzętu?


Fabryki mają dziesiątki, a nawet setki urządzeń produkujących dane, takie jak temperatura, poziom wibracji, cykle użytkowania, zużycie energii. Posiadanie dokumentacji sprzętu, jak rysunki techniczne czy instrukcje konserwacji, jest niezbędne. Kluczowe działania w tym zakresie to:

  1. Zdefiniowanie brakujących danych: Czy posiadamy wszystkie kluczowe informacje o stanie lub wydajności sprzętu, które wspierają konserwację predykcyjną?
  2. Opracowanie systematycznego podejścia do zarządzania danymi: Jak najlepiej wykorzystać dane z IoT? Czy potrzebujemy chmury danych lub scentralizowanego systemu MDM?
  3. Połączenie dokumentacji i danych: Zespoły konserwacyjne zyskają, gdy rekordy serwisowe i dane o wydajności będą w jednym miejscu.
    Wskazówka: Planuj kontrolę dostępu i bezpieczeństwo danych od samego początku. W środowiskach IoT bezpieczeństwo cybernetyczne jest kluczowe – upewnij się, że tylko upoważniony personel ma dostęp do danych krytycznych.

3. Fragmentacja Raportów Produkcyjnych i Konserwacyjnych – BI Potrzebuje Solidnej Podstawy


W wielu firmach dane o produkcji są rozproszone: jakość interpretuje wyniki testów, serwis monitoruje stan sprzetu, a produkcja potrzebuje wglądu do procesów w czasie rzeczywistym. Problemy pojawiają się, gdy:

  • Raportowanie jest fragmentaryczne: Każdy dział korzysta z różnych narzędzi.
  • Dane są oderwane od systemu: Systemy IoT nie komunikują się z ERP czy systemami konserwacyjnymi.
  • Podejmowanie decyzji stają się trudne: Niespójne dane prowadzą do różnic w interpretacji wyników.

Rozwiązanie:

  • Jedna strategia BI: Zapewnij wspólny model dla zbierania i raportowania danych we wszystkich obszarach.
  • Napraw integracje: Upewnij się, że platformy IoT, ERP i rozwiązania MDM współpracują ze sobą.
  • Scentralizowanie głównych danych: Uczyń system MDM „jednym źródłem prawdy”, aby raporty opierały się na spójnych danych.

4. Współpraca jest kluczowa - Potrzeby Biznesowe Definiują Rozwiązania w Zakresie Danych

IT obsługuje systemy i transfer danych, podczas gdy zespoły produkcji, konserwacji i jakości mają wiedzę na temat sprzętu. Wyzwanie to znalezienie wspólnego mianownika dla wszystkich:

  • Zacznij od potrzeb: Jakie informacje są potrzebne? Czy dane z czujników mogą optymalizować zużycie energii lub redukować przestoje?
  • Promuj współpracę: Twórz przestrzeń do dialogu, gdzie będą omawiane perspektywy różnych działów.
  • Edukuj i zadbaj o szkolenia: Zrozumienie analityki powinno obejmować również menedżerów procesów.

5. Ochrona Danych i Zarządzanie Ryzykiem – Jak Zabezpieczyć Systemy IoT?

Zarządzanie informacjami o sprzęcie wiąże się z ryzykiem bezpieczeństwa danych, które mogą zagrażać zarówno własności intelektualnej, jak i ciągłości produkcji:

  1. Przeprowadź ocenę ryzyka: Jakie zagrożenia mogą wystąpić, jeśli dane z czujników zostaną zmanipulowane?
  2. Zainwestuj w bezpieczeństwo: Zapory ogniowe, segmentacja sieci i zarządzanie dostępem są kluczowe w środowiskach IoT.
  3. Miej plan awaryjny: Jakie kroki należy podjąć w przypadku awarii systemu?

Cyfryzacja przemysłu zwiększa efektywność, ale niesie też nowe zagrożenia. Kluczowe jest identyfikowanie i aktywne zarządzanie ryzykiem.

Zalety MDM - Zacznij Już!

  • Lepsze podejmowanie decyzji: Centralne zarządzanie danymi umożliwia wiarygodne raportowanie w czasie rzeczywistym.
  • Konserwacja predykcyjna: Połączenie danych z czujników z MDM przewiduje serwisy i redukuje przestoje.
  • Podniesienie poziomu konkurencyjności: Nowe analizy podniosą poziom konkurencyjności na rynku, przyczynią się do optymalizacji produkcji i redukcji kosztów.
  • Zarządzanie ryzykiem i transparentność: Dobre zarządzanie danymi minimalizuje zakłócenia i chroni zasoby.

Gotowy na Krok w Kierunku MDM?

Aby skuteczniej wykorzystać dane, zredukować ilość wykonywanej pracy "na piechotę" i poprawić raportowanie, rozważ te kroki:

  1. Ustanów model zarządzania danymi: Określ odpowiedzialność i standardy jakości.
  2. Zmapuj obecny stan: Zidentyfikuj dane, ich lokalizację i zastosowanie.
  3. Opracuj strategię MDM: Zidentyfikuj dane, ich lokalizację i zastosowanie.
  4. Postaw na współpracę: Zaplanuj wdrożenie w fazach, integrując dane i dokumentację.
  5. Zapewnij bezpieczeństwo cybernetyczne: Opracuj protokoły zapobiegające naruszeniom.

Podsumowanie

Ten artykuł podkreślił kluczowe wyzwania w przemyśle: niejasna własność danych, brak współpracy między działami, fragmentacja narzędzi oraz zarządzanie ryzykiem. Solidne fundamenty zarządzania danymi i dobrze zaplanowana strategia MDM, z uwzględnieniem potrzeb produkcji i kontroli jakości, wspierają biznes całościowo, umożliwiając podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i tworząc przewagę konkurencyjną.

O autorze

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.