Apa yang Saya Lakukan dengan Data?!

Ini adalah inti dari Internet Keandalan. Dalam mempersiapkan serangan informasi baru yang memasuki operasi keandalan Anda, Anda mungkin menyadari bahwa Anda tidak memiliki staf untuk mengikutinya. Pelajari cara memaksimalkan kekuatan dan efektivitas data penting agar Anda tetap terdepan dan fokus pada hal yang penting.

Apa yang Harus Dilakukan dengan Semua Data

Selamat datang kembali di seri web baru Noria yang disebut “Internet Keandalan.” Saya adalah tuan rumah Anda, Jeremy Drury dengan Diagnostik IoT, dan kami di sini untuk membantu memandu Anda ke dalam operasi keandalan berbasis data yang terhubung ke internet.

Saya punya kabar baik. Kami berada di urutan ketiga dalam seri video ini. Kami telah pergi ke level tinggi, level menengah dan masuk ke gulma, tetapi satu hal yang belum banyak kami bicarakan dan mungkin bagian terpenting dari seri ini adalah apa yang Anda lakukan dengan semua data. Bagaimana Anda mengelola semuanya? Bagaimana Anda mengelola semua informasi baru yang datang kepada Anda? Jika Anda tetap bersama saya di video ini, kami memiliki beberapa jawaban tentang cara melakukannya.

Memahami Kuantitas Data belaka

Anda pernah mendengar saya mengatakan sebelumnya di video sebelumnya bahwa kami telah memanfaatkan dan menggunakan data sensor dan informasi kuantitatif selama hampir satu dekade untuk membantu mengelola operasi keandalan kami. Perbedaan dengan migrasi ke Industri 4.0 ini adalah banyaknya data yang masuk ke organisasi kami. Ketika semuanya terhubung, seolah-olah spigot dihidupkan dan informasi masuk ke organisasi dengan kecepatan penuh. Semuanya tergeser, dan itu menjadi masalah, karena kebanyakan dari kita tidak akan mendapatkan banyak staf baru, jika ada staf, untuk membantu kita memahami dan menavigasi semua ini.

Mudah-mudahan, Anda akan menghabiskan lebih sedikit waktu di mesin dan lebih banyak waktu melihat data untuk menilai mesin secara akurat untuk kemudian melayani mereka saat mereka perlu dilayani. Di mana ini jatuh adalah jika Anda menghabiskan lebih banyak waktu untuk memasukkan data Anda dan bahkan tidak punya waktu untuk berurusan dengan pemeliharaan dan servis peralatan Anda yang sedang berlangsung. Jadi, kita harus menemukan keseimbangan yang tepat.

2 Lensa Data

Saya ingin berbicara tentang dua lensa data yang berbeda dan kekuatan data untuk Anda. Ada dua cara berbeda untuk melihat data. Di satu sisi, saya ingin menunjukkan kepada Anda kekuatan dari satu titik data. Di sisi lain, saya ingin menunjukkan kepada Anda ketidakberdayaan data. Mari kita mulai dengan yang kedua.

Seseorang pernah mengatakan kepada saya bahwa jika Anda hanya menatap data, Anda hanya mengagumi masalahnya. Sangat menyenangkan untuk melihat grafik tren dan visual, tetapi dengan sendirinya itu tidak memecahkan masalah bagi Anda karena data adalah sekop bukan solusi. Anda perlu menggali informasi untuk memahaminya dan mendasarkan keputusan Anda pada informasi yang Anda berikan. Tidak pernah merupakan ide yang baik untuk hanya mengukur dan memantau semuanya jika Anda tidak dapat menentukan apa yang paling penting bagi organisasi Anda dari sisi data.

Ini membawa saya ke poin kedua, di mana saya akan menghabiskan lebih banyak waktu untuk membantu Anda memahami apa yang bisa Anda dapatkan dengan satu titik data. Saya melihat hal-hal sebagai data di tengah panggung dan data di belakang layar. Data tahap tengah melihat pengungkit penting dari proses atau aset tertentu dari mana Anda dapat membuat keputusan komparatif langsung. Data di balik layar adalah operasi sehari-hari yang berkelanjutan yang membantu menggantikan kesimpulan yang Anda buat, tetapi mereka tidak memiliki cukup kekuatan untuk menunjukkan jauh ke dalam operasi Anda.

Studi Kasus

Sepanjang seri ini kita telah berbicara banyak tentang pompa hidrolik, jadi mari kita lanjutkan narasi itu. Pabrikan sering merekomendasikan bahwa pompa hidrolik harus beroperasi pada efisiensi volumetrik 85 persen. Apa artinya ini? Jika Anda berpikir tentang pompa, itu telah merencanakan kebocoran. Saat pompa bergerak, cairan perlu dipompa ke sana agar semuanya tetap berjalan. Beberapa cairan selalu dilewati melalui saluran pembuangan. Ini adalah contoh yang baik untuk memahami seberapa sehat atau efisien pompa dengan memantau cairan yang keluar.

Namun, Anda dapat mengukur banyak hal dalam hal pompa, seperti suhu, tekanan, getaran, dll. Tetapi bagaimana jika Anda hanya mengukur efisiensi volumetrik? Jika Anda mencari penyedia platform IoT yang tepat, Anda dapat menemukan peluang untuk mendapatkan gambaran makro tentang kesehatan aset. Jika Anda mengetahui bahwa pabrikan merekomendasikan efisiensi volumetrik 85 persen dan memiliki kemampuan untuk mengetahui secara real time bahwa Anda berada pada efisiensi volumetrik 78 persen, itu menandakan inefisiensi dalam proses Anda dengan segera. Bahkan itu, dengan sendirinya, adalah tambang emas dalam gelombang data massal yang akan Anda alami di dalam internet of things.

Kekuatan Satu Titik Data

Saya ingin menunjukkan kepada Anda kekuatan yang terus mengalir dari satu titik data. Sebenarnya, saya akan menunjukkan kepada Anda lima cara agar titik data tunggal ini terus dibangun ke dalam organisasi Anda. Mari kita gunakan skenario kasus yang sama. Kami melihat efisiensi volumetrik 78 persen pada aset. Ini memberitahu saya di lantai toko bahwa aset saya beroperasi kurang efisien dari yang seharusnya. Itu akan memicu riak pertama. Saya harus membuat keputusan tentang ini. Saya akan menelepon pemeliharaan. Seseorang dari bagian pemeliharaan akan datang dan menilai situasinya. Mengapa pompa ini beroperasi di bawah efisiensi? Apakah itu melibatkan pernis, semacam kerusakan material atau kurangnya penyaringan? Jadi, pemeliharaan akan mendiagnosis masalah. Kami telah beralih dari aset ke pemeliharaannya. Sekarang, mari kita lihat dari sisi operasinya.

Bagaimana pompa ini dibandingkan dengan semua pompa lain yang akan saya miliki di dalam operasi produksi saya, khususnya di lokasi itu? Apakah ini masalah umum? Apakah saya menemukan bahwa semua pompa saya beroperasi di bawah efisiensi atau mungkin hanya beberapa? Apa yang mendorong faktor inefisiensi itu? Apakah itu ada hubungannya dengan aplikasi, usia, operasi, atau waktu? Ada berbagai macam kesimpulan yang sekarang dapat dibuat oleh departemen operasi tentang bagaimana melakukan produksi secara optimal di dalam lantai toko.

Mari kita melangkah lebih jauh dari itu dan masuk ke sisi perusahaan. Katakanlah Anda adalah perusahaan produksi multinasional dengan operasi di seluruh dunia. Ketika Anda mencapai tingkat chief operating officer (COO) dan memahami efisiensi operasi produksi Anda, Anda dapat mulai mengajukan pertanyaan seperti mengapa satu wilayah berproduksi lebih efisien daripada yang lain. Atau, apakah ada cara untuk memanfaatkan cara Anda melakukan operasi di Amerika Serikat untuk memahami bagaimana Anda dapat meningkatkan efisiensi di Eropa? Sekarang, kami membuat keputusan perusahaan berdasarkan satu titik data tersebut.

Bagian terakhir dari ini adalah bahwa pemasok dan produsen peralatan asli (OEM) Anda sekarang dapat memanfaatkan data ini untuk memahami apakah mereka memberikan peralatan filtrasi atau pelumasan yang tepat pada waktu terbaik. Bahkan produsen pompa dapat memanfaatkan data ini untuk membuat peralatan yang lebih baik untuk Anda bergerak maju. Jadi, satu titik data telah memberikan lima cara di seluruh organisasi. Sekali lagi, jika seseorang hanya ingin berbicara tentang grafik tren, mereka melewatkan sasaran karena titik data yang tepat dapat menyelesaikan semua masalah ini dalam waktu yang sangat singkat.

Mempertahankan Kontrol Data

Hal terakhir yang ingin saya bicarakan adalah kendali Anda atas data. Saya mendorong Anda untuk mempertahankan kontrol dari awal. Apa yang saya maksud dengan itu? Bagaimana Anda ingin data Anda ditampilkan? Apakah Anda ingin data Anda masuk ke pengontrol logika terprogram (PLC) lokal? Apakah Anda menginginkannya secara visual pada kontrol pengawasan dan akuisisi data (SCADA)? Apakah Anda ingin masuk ke sisi jaringan? Apakah Anda menginginkannya di perangkat pintar Anda atau di komputer desktop Anda? Apa jenis frekuensi yang Anda inginkan? Ada penyedia platform IoT yang dapat mengirimi Anda pesan teks setiap 60 detik saat ada alarm trip. Itu mungkin bukan situasi yang tepat untuk Anda.

Mungkin Anda hanya menginginkan informasi setiap dua atau tiga minggu atau hanya mencoba melacak perubahan dalam operasi Anda. Ini tidak hanya dapat membantu Anda mengembangkan kasus bisnis laba atas investasi (ROI) untuk bagaimana Anda menggunakan pengungkit informasi ini, tetapi juga akan menempatkan Anda di kursi pengemudi ketika Anda duduk bersama penyedia platform IoT dan mitra Anda untuk memberi tahu mereka , “Begini cara saya ingin menjalankan operasi saya. Bisakah Anda mengikuti cara yang saya inginkan untuk melakukan ini?”

Singkatnya, temukan informasi yang tepat, data tingkat pusat, yang Anda cari dan gunakan di layar untuk mendorong operasi terpenting Anda. Kemudian, ambil sikap tentang bagaimana Anda ingin menerima pemberitahuan dan informasi untuk melakukan sesuatu tentang data yang Anda gali.

Terima kasih telah bergabung dengan saya hari ini. Sekali lagi, ini adalah seri web baru Noria yang disebut "Internet Keandalan." Saya tuan rumah Anda, Jeremy Drury. Senang berbicara dengan Anda