{"id":9215,"date":"2021-08-03T11:12:48","date_gmt":"2021-08-03T09:12:48","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.blogs.yokogawa.de\/chemical-pharma\/unkategorisiert\/gute-daten-gutes-geld\/"},"modified":"2025-03-11T15:46:14","modified_gmt":"2025-03-11T14:46:14","slug":"gute-daten-gutes-geld","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/chemical-pharma\/de\/gute-daten-gutes-geld\/","title":{"rendered":"Gute Daten – gutes Geld?"},"content":{"rendered":"

Der Weg zur industriellen Autonomie<\/a> wird und muss ein schrittweiser sein. Eine zunehmende Autonomie bedeutet gleichzeitig den R\u00fcckgang der menschlichen Intervention. Wurden Entscheidungen bisher vielfach auf Basis von Erfahrungen gef\u00e4llt, r\u00fcckt nun eine weitere Entscheidungsgrundlage st\u00e4rker in den Fokus: Daten. Deren Verwendung ist also erst einmal nichts Neues. Allerdings sind die Anforderungen an die Qualit\u00e4t der Daten ganz andere, sollen sie f\u00fcr einen autonomen Betrieb verwendet werden.<\/p>\n

Daten fallen inzwischen in immer gr\u00f6\u00dferen Mengen an und durch die Digitalisierung und dem IIoT wird deren Menge weiter zunehmen. Ebenso steigt die Bedeutung der Daten f\u00fcr die Gesch\u00e4ftsprozesse der Unternehmen. Wurden Daten fr\u00fcher in einzelnen Datenbanken anwendungsspezifisch gespeichert, wird es zuk\u00fcnftig nicht mehr ohne die Vernetzung und gemeinsame Auswertung gehen. Big Data-Analysen bieten vielfache M\u00f6glichkeiten, die Daten unterschiedlichster Typen miteinander zu verkn\u00fcpfen, um neue Business Modelle zu generieren oder Prozesse effektiver und sukzessive autonomer zu gestalten.<\/p>\n

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Kostentreiber mangelnde Datenqualit\u00e4t<\/h2>\n

Die Qualit\u00e4t der Daten bezieht sich entsprechend nicht nur auf den Datensatz an sich, sondern auch auch auf die Durchl\u00e4ssigkeit \u00fcber alle Gesch\u00e4ftsbereiche eines Unternehmens hinweg sowie deren Abstimmung auf unterschiedliche Anwendungsf\u00e4lle und ihre Darstellung. Selbstverst\u00e4ndlich sollte dies alles unter Einhaltung der Datensicherheit und aller rechtlichen Vorgaben geschehen. F\u00fchrt man sich diese Komplexit\u00e4t vor Augen, ist es nicht verwunderlich, dass nach wie vor viele datengetriebene Projekte extrem kostenintensiv sind oder gar scheitern.<\/p>\n

Kosten entstehen gleich zu Beginn durch den hohen Aufwand, notwendige Daten zusammenzustellen und in die f\u00fcr die Auswertung notwendige Form und Qualit\u00e4t zu \u00fcberf\u00fchren. Liegen gar falsche Daten zugrunde oder fehlen relevante Informationen, ist die Gefahr von Fehlbewertungen gro\u00df. Im weiteren Verlauf entstehen zus\u00e4tzliche Kosten durch Online-Implementierung datengetriebener Anwendungen in ungeeigneten Infrastrukturen. Von der Pflege solcher Systeme einmal ganz abgesehen. Der Aufwand mag bei einzelnen Projekten gegen\u00fcber dem Umbau einer kompletten Datenverwaltung vertretbar sein. Eine weitreichende Autonomie von Systemen ist hiermit aber nicht erreichbar.<\/p>\n

Bereitstellung der notwendigen Infrastruktur<\/h2>\n

Der 3B Reifegrad Benchmark<\/a> des Singapore Economic Development Boards auf Basis des Smart Industry Readiness Index (SIRI)<\/a> verdeutlicht die Bedeutung der Datenverf\u00fcgbarkeit f\u00fcr Unternehmen sehr anschaulich. Ein SIRI Assessment beleuchtet zentrale Bereiche eines Unternehmens hinsichtlich ihres Industrie 4.0-Reifegrads. W\u00e4hrend die Abst\u00e4nde zwischen den drei betrachteten Gruppen “Bottom Performers”, “Broad Middle” und “Best-In-Class” in allen Bereichen relativ konstant sind, sticht die Kategorie Datenkonnektivit\u00e4t deutlich hervor. Hier sind die f\u00fchrenden Unternehmen insbesondere hinsichtlich der Vernetzung der Produktion deutlich weiter als die beiden anderen Vergleichsgruppen. Alle Komponenten und Computersysteme sind interoperabel und sicher vernetzt. Die Kommunikation erfolgt dabei weitestgehend in Echtzeit.<\/p>\n

Vor anderen Aktivit\u00e4ten wie der vertikalen und horizontalen Integration oder des Einsatzes intelligenter Systeme haben die Unternehmen vorrangig in die Bereitstellung der notwendigen Infrastruktur investiert. Denn sichere und schnelle Interoperabilit\u00e4t \u00fcber alle Ebenen hinweg ist genau wie die Datenqualit\u00e4t Grundvoraussetzung f\u00fcr autonome Systeme.<\/p>\n

Kostentreiber hohe Datenqualit\u00e4t?<\/h2>\n

Oft schrecken der Aufwand und auch die Kosten jedoch ab. Ist also die Sicherstellung einer hohen Datenqualit\u00e4t ebenfalls ein Kostentreiber? Schauen wir uns einmal die andere Seite an. Intelligente – datengetriebene Systeme dienen in erster Linie dem Ziel, Einsparungen zu erzielen. Einsparungen stehen also in direktem Zusammenhang mit den in der Anwendung genutzten Daten. Auf eine einfache Formel gebracht, bedeutet dies: Je gr\u00f6\u00dfer die Einsparungen sind, desto h\u00f6her ist auch der Wert der Daten. Und: Je h\u00f6her die Datenqualit\u00e4t ist, desto besser ist die Anwendung und damit h\u00f6chstwahrscheinlich auch die Einsparungen. Auf diese Weise ist eine Bilanzierung der Kosten f\u00fcr die Bereitstellung der Daten gegen\u00fcber den Erl\u00f6sen aus ihrer Verwertung m\u00f6glich. Eine hohe Datenqualit\u00e4t ist also kein Kostentreiber. Vielmehr stellt sie einen Wert dar, der die Kosten zu deren Bereitstellung kompensieren sollte. Es lohnt sich also, in eine gute Datenqualit\u00e4t zu investieren. Denn auf dem Weg in die industrielle Autonomie wird diese unerl\u00e4sslich sein.<\/p>\n

Sicherstellung und Aufrechterhaltung<\/h3>\n

Eine solche Umsetzung sollte immer durch eine gute\u00a0Data Governance<\/a> begleitet werden. Nur die Sicherstellung eines umfassenden Rahmenwerks erm\u00f6glicht die Aufrechterhaltung einer guten Datenqualit\u00e4t nebst deren Pflege, Schutz, Sicherheit und Complience. Unternehmensweite Richtlinien und zentral organisiertes Data Management mit einheitlichen Prozessen und Methoden helfen, die Dateninfrastruktur zu systematisieren. Und damit einen kontinuierlichen Prozess zu schaffen, durch den auch die Kosten planbar und somit ins Voraus bilanzierbar werden.<\/p>\n

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Mit OpreX Managed Service das Entscheidende sehen<\/a><\/p><\/blockquote>\n