Traditionell gilt \u00d6l als eines der wertvollsten physischen G\u00fcter. Wird dieses wichtige Gut zuk\u00fcnftig durch Daten ersetzt werden?<\/p>\n
Zu Beginn des zwanzigsten Jahrhunderts ver\u00e4nderte das \u00d6l wie kein anderer Rohstoff die Welt<\/strong>: Mit seiner Hilfe fuhren Autos und es trieb die gesamte chemische Industrie und das Wirtschaftswachstum an. Wussten Sie eigentlich, dass viele Alltagsprodukte Erd\u00f6l als Hauptbestandteil verwenden? Darunter fallen Kunststoffe, Schmierstoffe, Gummi und viele Haushaltsgegenst\u00e4nde von Kugelschreibern bis hin zu K\u00f6rperpflegeprodukten wie Shampoo.<\/p>\n Genau wie \u00d6l ver\u00e4ndern Daten die meisten Branchen weltweit mit dem gleichen Effekt.<\/strong> Alles in der heutigen digitalen Welt, welche offensichtlich auf Daten und Informationen angewiesen ist, wird vorangetrieben. Obwohl diese Analogie passt, gibt es subtile Unterschiede: \u00d6l ist eine endliche Ressource, w\u00e4hrend st\u00e4ndig Daten erstellt werden k\u00f6nnen, die mit hoher Geschwindigkeit wachsen und immer wieder verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Heute gelten Daten als ein sehr wertvolles Gut, und genau wie \u00d6l werden Daten erst dann n\u00fctzlich, wenn sie extrahiert, veredelt und dort verf\u00fcgbar gemacht werden, wo sie ben\u00f6tigt werden. \u00a0<\/strong><\/p>\n Der Wert von \u00d6l kann erst dann ermittelt werden, wenn es physisch aus seinem unterirdischen Speicher entfernt und entsprechend aufbereitet wurde. \u00c4hnlich wie bei \u00d6l ben\u00f6tigen Daten auch ein Mittel, um den Wert von Daten zu monetarisieren und zu extrahieren, um ihren finanziellen Wert als Ware vollst\u00e4ndig zu realisieren.<\/p>\n Um dies zu erreichen, m\u00fcssen Daten aus ihrem Rohzustand durch einen Verfeinerungsprozess transformiert und in aussagekr\u00e4ftige und relevante Informationen umgewandelt werden, die \u00fcber mehrere Bereiche des Unternehmens hinweg verwendet werden k\u00f6nnen. Der Wert von Daten kann vollst\u00e4ndig erkannt werden, indem Daten in Informationen, in Wissen, in Einsicht, in Entscheidungen und schlie\u00dflich in Ergebnisse umgewandelt werden.<\/strong><\/p>\n Mit dem rasanten Wachstum der verf\u00fcgbaren Rohdaten sind Unternehmen gezwungen, ihre Aufmerksamkeit auf die Genauigkeit und Konsistenz der Daten \u00fcber den gesamten Lebenszyklus zu richten. Dies ist entscheidend f\u00fcr Systeme, die Daten speichern, verarbeiten oder abrufen, wie beispielsweise im \u00d6l- und Gassektor. Daher ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Daten vollst\u00e4ndig gesch\u00fctzt und jederzeit verf\u00fcgbar sind, unabh\u00e4ngig davon, wann und wo sie ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n Die Prozessindustrie investiert bereits in die Erschlie\u00dfung des Datenpotenzials, da die zunehmende Menge an Informationen von Sensoren und intelligenten Ger\u00e4ten die Notwendigkeit verst\u00e4rkt, diese Informationen optimal zu nutzen. Dies hat zu neuen Ideen und Konzepten gef\u00fchrt, die Analyse- und Datenmanagementtechniken nutzen, um wertvolle Insights anhand der riesigen Datenmengen zu gewinnen. Die verbesserte Vorausschau kann Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, um die Strategie der digitalen Transformation<\/a> zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n Unter Umst\u00e4nden beginnt diese, das Gesch\u00e4ft anzukurbeln. Man k\u00f6nnte den Vergleich mit \u00d6l, welches Maschinen antreibt, wagen, aber das Potenzial von Daten hat eine gr\u00f6\u00dfere Vielfalt und birgt mehr M\u00f6glichkeiten f\u00fcr ein besseres Verst\u00e4ndnis auf Unternehmensebene. Daher sind Softwareanwendungen wie Datenhistoriker, die in der Lage sind den L\u00e4rm von Big Data zu reduzieren, w\u00fcnschenswert. Sie \u00f6ffnen die T\u00fcr zu spezifischem Wissen und verwertbaren Informationen, die die Grundlage f\u00fcr wichtige Gesch\u00e4ftsentscheidungen bilden.<\/p>\n Um intelligentere, effizientere Anlagen und Lieferketten zu schaffen, nutzen Unternehmen aus der Prozessindustrie das Industrial Internet of Things (IIoT). Durch die Verbindung von Sensoren, Instrumenten und anderen Ger\u00e4ten, die miteinander vernetzt sind, k\u00f6nnen Daten autonom ausgetauscht werden. IIoT ist die Konvergenz von Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnik (OT), die Produktions- und Steuerungssysteme mit Gesch\u00e4ftsplanung und Logistik kombiniert.<\/p>\n Die Fusion von IT und OT er\u00f6ffnet einen enormen Bereich von M\u00f6glichkeiten, in dem vernetzte Ger\u00e4te Informationen sammeln, empfangen und senden. Die meisten dieser Ger\u00e4te werden Industriemaschinen sein – von der Produktionslinienausr\u00fcstung bis hin zu Pipelinepumpen und Monitoren -, die es uns erm\u00f6glichen, Ereignisse und Prozesse zu \u00fcberwachen, um die Fertigungs- und Prozessautomatisierung zu transformieren.<\/p>\n Verbundene Ger\u00e4te liefern einen konstanten Datenstrom, der Prozessinformationen von einzelnen und mehreren Standorten zusammenf\u00fchrt.<\/strong> Dies hat dazu gef\u00fchrt, dass Anwendungen f\u00fcr die Datenanalyse entwickelt wurden, um Erkenntnisse und wichtige KPIs zu gewinnen, die es Unternehmen erm\u00f6glichen, Ineffizienzen und Probleme fr\u00fcher zu erkennen. Infolgedessen k\u00f6nnen Anpassungen auf Unternehmens- und Betriebsebene vorgenommen werden, um verbesserte Prozess- und Reaktionszeiten zu erreichen und so das Umsatzpotenzial zu maximieren.<\/p>\n Vor dem Hintergrund sich rasant \u00e4ndernder Marktbedingungen, erh\u00f6hter Wettbewerbsf\u00e4higkeit, neuer digitaler Technologien und neuer Datentrends w\u00e4chst die Nachfrage nach Cloud-basierten Anwendungen, so dass Unternehmen die Vorteile der \u00dcbertragung von Betriebs- und Prozessdaten in die Cloud nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n Cloud-basierte Datenhistoriker machen Informationen leicht zug\u00e4nglich und sind in der Lage, Prozessdaten von mehreren Standorten zu sammeln, um verwertbare Informationen f\u00fcr eine tiefere Analyse zu liefern und mehr Wissen zu erwerben.<\/strong> In den meisten Branchen nutzen bestehende Wettbewerber und Neueinsteiger gleicherma\u00dfen diese Datenanalysestrategien, um zu konkurrieren, zu innovieren und Werte aus ihren Daten zu gewinnen.<\/p>\n Der Datenhistoriker von Yokogawa kann angewandt werden, um ein agiles Gesch\u00e4ft zu verbessern, erh\u00f6hte Datenmengen zu nutzen, Vorlaufkosten zu senken und die Gesamtbetriebskosten zu senken.<\/strong> Das Filtern gro\u00dfer Datenmengen gibt Kunden Leistungseinblicke durch organisierte und gut strukturierte Daten und verbessert die Transparenz wichtiger und wertvoller Werksinformationen.<\/p>\n Key Stakeholders sind dadurch gut informiert und bereit, sich der n\u00e4chsten Herausforderung zu stellen. Die Entscheidungstr\u00e4ger werden in die Lage versetzt, kosteneffiziente Ma\u00dfnahmen f\u00fcr einen optimalen Gesch\u00e4ftsbetrieb<\/a> zu ergreifen. Yokogawa bietet eine umfassende Suite leistungsstarker Tools, die Einblicke in die verschiedenen Facetten operativer Anlagen geben, um den Wert von Daten zu maximieren – die richtigen Tools, um die Gesch\u00e4ftsentwicklung zu optimieren.<\/p>\n <\/p>\nDer Wert von Daten<\/h2>\n
Daten und Digitale Transformation<\/h2>\n
Den wahren Wert von Daten sinnvoll nutzen<\/span><\/h2>\n