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IndustrieDigital – Industrieblog der ccc

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Big Data- Vor- und Nachteile für die Instandhaltung

5. Dezember 2022 by Jan Eric Traub Kommentar verfassen

Big Data- ein relativ neuer Begriff, der seit Jahren für viele Kontroversen sorgt und nicht ansatzweise erahnen lässt, was für bedeutende Auswirkungen die Thematik dahinter schon jetzt für uns alle hat.

Laut „oracle cloud infrastructure“ versteht man unter Big Data Daten, die in großer Vielfalt, in großen Mengen und mit hoher Geschwindigkeit anfallen. Dies ist auch als die sechs V-Begriffe bekannt (Variety, Volume, Veracity, Velocity, Value, Validity) [1].

Einfach gesagt: Mit Big Data bezeichnet man größere und komplexere Datensätze, vor allem von neuen Datenquellen. Diese Datensätze sind so umfangreich, dass herkömmliche Datenverarbeitungssoftware sie einfach nicht bewältigen kann. Mit diesem massiven Datenvolumen und einer professionellen Auswertung können Sie jedoch geschäftliche Probleme angehen, die Sie bislang nicht lösen konnten. Ganz frei von Kritik und Bedenken ist das nicht, weshalb im Folgenden die Vorteile und Risiken von Big Data, insbesondere unter dem Gesichtspunkt der Instandhaltung, beleuchtet werden sollen.

Vorteile

Zeitersparnis

Wie der Name treffend beschreibt, ist Big Data vor allem eines: eine umfangreiche Menge an Daten, die es erst einmal zu sammeln und dann zu analysieren gilt. Was anfangs wie ein enormer Aufwand wirkt, kann sich auf Dauer als echte Zeitersparnis erweisen. Wenn man sich in der Instandhaltung dazu entschließt, das umfangreiche Sammeln von Daten mit der Nutzung von genügend Sensoren und Fühlern möglich zu machen, so kann im 2. Schritt die richtige Auswertung dafür sorgen, dass potenzielle Probleme und Gefahren frühzeitig erkennbar sind. Der Zeitaufwand für die Wartung bzw. Reparatur kann so signifikant verringert werden, was zum zweiten Punkt führt:

Kostenersparnis

Wenn beispielsweise die Dringlichkeit der Anpassung an einer Produktionsstätte erkennbar wird, bevor Schäden entstehen, werden ungeplante Produktionsstillstände reduziert und die Laufzeit einzelner Komponenten erhöht sich. Damit verringern sich auch entstehende Anschaffungskosten sowie Opportunitätskosten durch Stillstand.

Bessere Steuerung

Umsatz- und Gewinnströme werden besser analysierbar. Verschiedene Ausgaben und Einnahmen lassen sich deutlich unkomplizierter als zuvor kategorisieren und zuordnen. Auch der Überblick über die Wirksamkeit verschiedener Vertriebskanäle oder eine Echtzeit- Analyse der Verkaufsentwicklung im Online Shop sorgen für optimale Produktionssteuerung und Einsparpotenziale. Auch ist durch die Analyse von Kundendaten erkennbar, welche Trends zukünftig eine Rolle spielen könnten oder wie die derzeitige Stimmung bezüglich des eigenen Unternehmens ist.

Entscheidungsfindung

Jeden Tag treffen Manager Entscheidungen, die für die Zukunft des Unternehmens eine Rolle spielen. Mit den täglich anfallenden Informationen und Daten lassen sich unter Zuhilfenahme von Big Data versteckte Muster erkennen. Diese können bei der Entscheidungsfindung von großem Vorteil sein. So lassen sich strategische Ausrichtungen auf Basis einer besseren Gesamtübersicht über die derzeitige Situation anpassen. Auch in der Instandhaltung spielt diese Mustererkennung eine Rolle. Schwer auszumachende Optimierungspotenziale werden entdeckt und umgesetzt.

Nachteile

Eingriff in die Privatsphäre

Wie oben bereits geschildert, lassen sich unter Zuhilfenahme von Big Data sehr genaue Analysen erstellen und zukünftige Entwicklungen vorhersagen. Was in vielen Bereichen von enormem Vorteil ist, stellt im Bereich der Privatsphäre eines jeden Einzelnen ein Problem dar. Denn auch hier lassen sich über personenbezogene Daten Rückschlüsse auf Gewohnheiten und charakterliche Züge des Menschen ziehen. Bei Mitarbeitern kann das übertriebene Sammeln von Daten zu Unmut führen. Entsprechende Datenschutzverordnungen existieren bereits, trotzdem kam es bei diversen Großkonzernen zu Missachtung und damit Vertrauensbrüchen gegenüber den Mitarbeitern.

Unüberschaubarkeit

Durch die schiere und immer noch weiter steigende Menge an Daten bleibt es eine große Schwierigkeit, die Daten zielsicher und mit dem richtigen Algorithmus auszuwerten. Nicht alle Daten sind für jeden Anwendungsfall von Nutzen. Bei falscher Eingrenzung können sie das Endergebnis verfälschen oder sogar komplett unbrauchbar machen. Die Schwierigkeit des richtigen Filterns macht es teils überflüssig, auf Big Data zurückzugreifen.

Hacker

Fast alle Daten werden in großen Rechenzentren überall auf der Welt verteilt gespeichert. Jedes dieser Rechenzentren ist theoretisch der Gefahr ausgesetzt, dass Hacker es attackieren und Datensätze entwenden. Auch im Bereich der Instandhaltung sind diese Daten teils sensibel. So findet wohl kein Unternehmen Gefallen daran, wenn Produktionsprozesse oder Informationen über den Zustand diverser Maschinen öffentlich zugänglich sind.

Fazit

Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts- dieser Satz fällt immer häufiger und lässt sich wohl mit den Chancen und Möglichkeiten erklären, die Big Data sowie Data Analytics eröffnen. Ob es um schnellere und besser fundierte Entscheidungsfindung, optimierte Systeme oder erhöhte Transparenz geht, die Vorteile sind enorm und für beinahe jeden von Nutzen. Trotzdem sollte man sich auch der Risiken bewusst sein. Datenmissbrauch, eine falsche Nutzung oder unzureichender Schutz können für unangenehme Rückschläge im Unternehmen sorgen.

Was also gefragt ist, ist das richtige Maß zwischen einer guten Nutzung des Potenzials von Big Data und einem gleichzeitig verantwortungsvollen Umgang aller Beteiligten.

Big Data dient auch als entscheidende Grundlage für sogenannte Predictive Maintenance, die Instandhaltungsmaßnahmen erkennen soll, bevor sie wirklich nötig werden. Um für die mögliche Implementierung den Grundstein zu legen, bietet es sich an, schon jetzt eine ausgereifte Instandhaltungssoftware wie imaso® maintenance für Ihr Unternehmen zu nutzen. Eine Anforderungscheckliste dazu finden sie hier.

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