{"id":5346,"date":"2018-02-14T06:00:45","date_gmt":"2018-02-14T05:00:45","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.blogs.yokogawa.de\/chemical-pharma\/unkategorisiert\/daten-analyse_control\/"},"modified":"2022-06-17T07:52:57","modified_gmt":"2022-06-17T05:52:57","slug":"daten-analyse_control","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/chemical-pharma\/de\/daten-analyse_control\/","title":{"rendered":"Analysieren Sie Ihre Daten – Schritt 5: Control"},"content":{"rendered":"

Der Schritt Improve im R\u00fcckblick<\/h2>\n

Im Schritt Improve<\/a> haben wir uns mit der Umsetzung der Analyseergebnisse aus dem Schritt Analyse<\/a> besch\u00e4ftigt. Hier gilt es zwischen “einfachen” Ma\u00dfnahmen und der Online-Anbindung von Modellen f\u00fcr eine Datenanalyse zu unterscheiden. Ma\u00dfnahmen wie die Anpassung oder Erweiterung des Regelkonzepts beispielsweise lassen sich h\u00e4ufig mit verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig geringem Aufwand umsetzen, die K\u00f6nigsdisziplin Online-Optimierer erfordert hingegen einen ungleich h\u00f6heren Aufwand – es sei denn, man hat f\u00fcr einen bestimmten Prozess eine allgemeing\u00fcltige L\u00f6sung gefunden, die man nur noch geringf\u00fcgig an die jeweilige Anlage anpassen muss.<\/p>\n

Kontrolle ist alles<\/h2>\n

Sie haben alle Ma\u00dfnahmen erfolgreich im Prozess umgesetzt und es ist bereits eine gewisse Zeit vergangen? Dann beurteilen Sie den Erfolg Ihrer L\u00f6sung.<\/p>\n

\"BigData_Grafik_komplett_control\"<\/p>\n

Ernten Sie die Fr\u00fcchte Ihrer Arbeit: Control<\/h2>\n

Jetzt wollen Sie wissen, ob es ordentlich in Ihrer Kasse klingelt? Das wollen wir doch hoffen! Aber bevor wir dazu kommen, m\u00f6chte ich Sie doch kurz in Ihrer Ungeduld bremsen. Wenn Sie ein Online-System umgesetzt haben, sollten Sie gerade in der Zeit nach Inbetriebnahme kontinuierlich die Genauigkeit des Systems pr\u00fcfen. Achten Sie auch auf die Akzeptanz seitens der Personen, die die L\u00f6sung verwenden. Sonst k\u00f6nnen Sie die beste L\u00f6sung haben – die hilft Ihnen auch nichts, wenn sie keiner nutzt. Kl\u00e4ren Sie daher auf, wie das System funktioniert, legen Sie die Verantwortlichkeiten fest und pr\u00fcfen Sie die L\u00f6sung in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden. Nur so stellen Sie sicher, dass diese f\u00fcnf Schritte der Datenanalyse<\/a> auch tats\u00e4chlich zum Erfolg f\u00fchren. Gerade bei Online-Optimierern, habe ich des \u00d6fteren erlebt, dass Vorschl\u00e4ge ausgegeben wurden, die auf den ersten Blick jeglichen Erfahrungen der Operators widersprachen. Mal genauer dar\u00fcber nachgedacht, waren Sie aber am Ende doch logisch und richtig. Manchmal muss an dieser Stelle auch die eine oder andere \u00dcberzeugungsarbeit geleistet werden.<\/p>\n

Aber jetzt zum eigentlichen: Im Schritt Define<\/a> haben Sie bereits das Potential f\u00fcr die Datenanalyse abgesch\u00e4tzt. Die Kenngr\u00f6\u00dfen, die Sie hier ausgew\u00e4hlt haben, k\u00f6nnen Sie auch hier wieder zugrunde legen. Vergleichen Sie einen Zeitraum vor Einsatz der L\u00f6sung – soweit m\u00f6glich mit vergleichbaren Gegebenheiten – mit einem aussagekr\u00e4ftigen Zeitraum nach Umsetzung der L\u00f6sung. Wie hat sich Ihre KPI ver\u00e4ndert? Durch die Gegen\u00fcberstellung beider Zeitr\u00e4ume sollten Sie hoffentlich einen Erfolg verzeichnen, beispielsweise im Sinne einer Verbesserung Ihrer Produktqualit\u00e4t oder einer Minimierung der Betriebskosten.<\/p>\n

Noch mal einen Schritt zur\u00fcck<\/h2>\n

Wenn Sie ein valides Modell haben, k\u00f6nnen Sie aber noch mehr tun. Dann k\u00f6nnen Sie n\u00e4mlich schon vorab pr\u00fcfen, welche Auswirkungen – \u00fcblicherweise Einsparungen – durch den Einsatz Ihrer L\u00f6sung zu erwarten sind. Hierzu nehmen Sie einen repr\u00e4sentativen Zeitraum und berechnen mit Ihrem Modell eine entsprechende KPI. Durch die Einteilung Ihrer Daten in manipulierbare Variablen und St\u00f6rgr\u00f6\u00dfen im Schritt Measure<\/a> k\u00f6nnen Sie nun die KPI unter Zugrundelegung der optimalen manipulierbaren Variablen erneut berechnen. Diese erhalten Sie, indem Sie einen nichtlinearen Optimierer einsetzen. Sie k\u00f6nnen nat\u00fcrlich das Modell auch nutzen, um die Anpassung von Sollwerten zu testen. In dem Fall geben Sie einfach diesen Wert f\u00fcr den entsprechenden Parameter vor. Durch Vergleich der KPI des repr\u00e4sentativen Zeitraums mit der KPI mit optimierten Variablen k\u00f6nnen Sie das Potential Ihrer L\u00f6sung vorab bestimmen. Hierdurch k\u00f6nnen Sie auch absch\u00e4tzen, inwieweit sich der Einsatz eines Online-Optimierers wie im Schritt Improve<\/a> beschrieben lohnt.<\/p>\n

Sollte die KPI nicht der Ausgang Ihres Modells sein, aber Ausgangsgr\u00f6\u00dfen aus dem Modell enthalten, berechnen Sie diese Werte in jedem Fall durch das Modell. Jedes Modell weist eine gewisse Unsch\u00e4rfe auf.  Damit diese sich nicht auf das Ergebnis Ihrer Potentialabsch\u00e4tzung auswirkt, macht es Sinn, wenn Sie sowohl den Ursprungszustand als auch den optimierten Zustand mit dem Modell berechnen.<\/p>\n

Fassen wir zusammen<\/h2>\n

\"Zusammenfassung_Control\"<\/p>\n

Nun sind wir am Ende dieser Serie angekommen. Ich hoffe, ich konnte Ihnen einige wertvolle Hinweise geben und Sie zu einer Datenanalyse ermutigen. Denn wenn Sie Daten haben, lassen Sie sie nicht einfach liegen. Zu gro\u00df ist das Potential das hier schlummert. Als weitere Lekt\u00fcre m\u00f6chte ich Ihnen noch einmal den VDI-Statusreport<\/a> empfehlen, in dem ich viele meiner Erfahrungen wiedergefunden habe und der sicher noch den ein oder anderen praktischen Tipp enth\u00e4lt. Gerne unterst\u00fctzen wir Sie auch mit unserer Projekterfahrung. Sprechen Sie uns einfach an!<\/p>\n

Haben Sie etwas gelernt? – Wir auch!<\/h2>\n

Ich m\u00f6chte Sie aber jetzt noch nicht gehen lassen, ohne Ihnen nicht noch ein paar Worte zum Thema “Lessons learned” mit auf den Weg zu geben. Eine Datenanalyse ist eine ziemlich komplexe Geschichte, in der viele Disziplinen aufeinander treffen. Vielleicht werden Sie sich fragen: Wieso denn, es braucht doch nur das richtige Analysewerkzeug?! Klar gibt’s hierf\u00fcr Spezialisten, die alle erdenklichen Methoden anwenden k\u00f6nnen. Vielleicht kennen sie sich auch noch gut mit Datenbanken aus.<\/p>\n

Aber dann setzen Sie mal einen mathematisch gepr\u00e4gten Analysten mit einem Schichtmeister zusammen, der \u00fcber extrem viel wertvolles Prozesswissen verf\u00fcgt. Und im Laufe des Projekts holen Sie noch einen IT-Spezialisten dazu, der die L\u00f6sung nachher umsetzen soll. Hier treffen oftmals Welten aufeinander. Aber genau diese m\u00fcssen Sie zusammenbringen, um die Daten prozesstechnisch zielgerichtet analysieren und interpretieren, sowie die Ergebnisse in praktikable L\u00f6sungen umsetzen zu k\u00f6nnen. Das mag jetzt ziemlich \u00fcberspitzt klingen, zeigt aber dennoch: Datenanalyse erfordert gerade vom Analysten ein hohes Ma\u00df an Flexibilit\u00e4t und Kommunikationsf\u00e4higkeit. Was ich damit noch sagen will: Setzen Sie auf Co-Innovation! Eine Person alleine kann nur schwerlich alle Bereiche abdecken. Bringen Sie die richtigen Leute zusammen. Nur so erreichen Sie den maximalen Erfolg.<\/p>\n

Ach ja, da war doch noch was: Datenanalyse funktioniert nur mit validen Daten. Schaffen Sie hierf\u00fcr die notwendige Infrastruktur! Aber darauf habe ich schon genug rumgeritten, oder?! Daher bleibt mir nur noch, Ihnen f\u00fcr Ihr Interesse zu danken und mit einem Gru\u00df zu verbleiben:<\/p>\n

co-innovating tomorrow!<\/p>\n

\n

Einen Beitrag verpasst?<\/strong>
\nKein Problem, hier finden Sie alle Serienbeitr\u00e4ge aufgelistet:
\n<\/strong>\u2013 1. Beitrag: \u201cAnalysieren Sie Ihre Daten \u2013 in 5 Schritten zum Erfolg<\/a>\u201c
\n\u2013 2. Beitrag: \u201cAnalysieren Sie Ihre Daten \u2013 Schritt 1: Define<\/a>\u201d
\n\u2013 3. Beitrag: \u201cAnalysieren Sie Ihre Daten \u2013 Schritt 2: Measure<\/a>\u201d
\n\u2013 4. Beitrag: \u201cAnalysieren Sie Ihre Daten \u2013 Schritt 3: Analyse<\/a>\u201d
\n\u2013 5. Beitrag: \u201cAnalysieren Sie Ihre Daten \u2013 Schritt 4: Improve<\/a>\u201d
\n\u2013 6. Beitrag: \u201cAnalysieren Sie Ihre Daten \u2013 Schritt 5: Control<\/a>\u201d <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In diesem letzten Schritt “Control” der Datenanalyse k\u00f6nnen Sie den wirtschaftlichen Erfolg Ihrer L\u00f6sung \u00fcberpr\u00fcfen. Wie, erfahren Sie hier. <\/p>\n

Analysieren Sie Ihre Daten – Schritt 5: Control<\/span> Weiterlesen »<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":115,"featured_media":1513,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_uag_custom_page_level_css":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"","footnotes":""},"categories":[957,958,959],"tags":[223,134,1097,1110,1111,979,1055,968,994,998,167],"coauthors":[222],"acf":[],"yoast_head":"\nAnalysieren Sie Ihre Daten - Schritt 5: Control - Chemical Pharma Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem letzten Schritt "Control" der Datenanalyse k\u00f6nnen Sie den wirtschaftlichen Erfolg Ihrer L\u00f6sung \u00fcberpr\u00fcfen. 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