{"id":12441,"date":"2019-07-31T09:31:00","date_gmt":"2019-07-31T07:31:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/renewables\/datenintegritaet\/"},"modified":"2022-09-13T10:54:36","modified_gmt":"2022-09-13T08:54:36","slug":"datenintegritaet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/renewables\/de\/datenintegritaet\/","title":{"rendered":"Wie kann ich meinen Daten vertrauen?"},"content":{"rendered":"

W\u00e4hrend meiner digitalen Transformationsreise zusammen mit unseren Kunden erhalte ich jede Menge Fragen.\u00a0 Erst k\u00fcrzlich bin ich dabei auf eine neue Herausforderung gesto\u00dfen:<\/p>\n

„Wie kann ich meinen Daten vertrauen?“<\/strong><\/p>\n

Die Frage unserer Kunden klingt simpel und ist doch von gro\u00dfer Bedeutung. Mit der Einf\u00fchrung neuer Technologien wie Machine Learning (ML) und langfristig Artificial Intelligence (KI) werden wir immer mehr von unseren Prozessdaten abh\u00e4ngig.<\/p>\n

Woher wissen wir, ob die erhobenen Prozessdaten korrekt sind?<\/strong> Was ist, wenn es sich um Messfehler handelt? Messungenauigkeiten? Haben wir wirklich alle Daten gesammelt? Denn in der Praxis ist es oft folgenderma\u00dfen: Sobald die Daten sich im „System“ befinden, werden sie oft als wahr angesehen und nicht mehr validiert.<\/p>\n

\"Data<\/p>\n

Eine alternative Formulierung f\u00fcr den Begriff „Vertrauen“ ist „Integrit\u00e4t“, in diesem Zusammenhang: „Datenintegrit\u00e4t“. Datenintegrit\u00e4t<\/strong> bezieht sich auf die Vollst\u00e4ndigkeit, Genauigkeit und Konsistenz der Daten<\/a>. In der Pharmaindustrie ist es bereits seit Jahren von entscheidender Bedeutung, dass die Endprodukte den geforderten Qualit\u00e4tsstandards entsprechen. Datenintegrit\u00e4t ist f\u00fcr die Prozessindustrie eher neu, wird aber wie bereits erw\u00e4hnt immer wichtiger.<\/p>\n

Die Validierung von Prozessdaten<\/h2>\n

Die Validierung der Prozessdaten beginnt am Messger\u00e4t. Die Zuverl\u00e4ssigkeit und Integrit\u00e4t der Messdaten kann erh\u00f6ht werden durch:<\/strong><\/p>\n

Option Nummer 1: Verwendung mehrerer Sensoren f\u00fcr die gleiche Messung oder<\/strong>
\nOption Nummer 2: Verwendung der proaktiven Sensordiagnose.<\/strong><\/p>\n

Mehrere Sensoren<\/h2>\n

Herk\u00f6mmliche, mehrfache Sensoren sind aus finanziellen Gr\u00fcnden oft nicht m\u00f6glich. Sofern es sich nicht um Sicherheit handelt, entscheiden sich Unternehmen nicht f\u00fcr den Kauf mehrerer Sensoren zur Messung. Der Grund f\u00fcr diese Entscheidung ist einfach: Ein Sender (Kosten: 500 Euro), der in der Steuerung verkabelt, angeschlossen, konfiguriert und f\u00fcr verschiedene Nutzer zur Verf\u00fcgung gestellt wird, endet in einer Gesamtrechnung von 5000,- Euro oder mehr.<\/p>\n

Schon bald wird es einen Wendepunkt geben. Die Erh\u00f6hung der Zuverl\u00e4ssigkeit der Messdaten wird sich mit der Einf\u00fchrung des Industrial Internet of Things (IIoT)<\/strong> mit einfacher Installation und Anbindung \u00e4ndern. Wie wird die zuk\u00fcnftige Situation aussehen? Stellen Sie sich vor, alle Manometer w\u00fcrden durch IIoT-Ger\u00e4te ersetzt und \u00fcber LoRaWAN mit der Cloud verbunden<\/strong>. Sie w\u00fcrden dem Anwender direkt zur Verf\u00fcgung stehen. Auf diese Weise k\u00f6nnen Daten durch Mehrfachmessungen einfach und kosteng\u00fcnstig verifiziert werden.<\/p>\n

Sensordiagnose<\/h2>\n

Die bestehende Alternative ist die proaktive Wartung<\/a>. Die Technologie zur Unterst\u00fctzung der proaktiven Instandhaltung ist vor allem nach der Einf\u00fchrung des Device Type Manager (DTM)<\/strong> \/ Field Device Technology (FDT)<\/strong> bereits seit langem verf\u00fcgbar. Der Wechsel von der vorbeugenden Instandhaltung zur proaktiven Instandhaltung ist jedoch ein kultureller Wandel und kein technischer Wandel.<\/strong> Ich habe viele Unternehmen gesehen, die Anlagenerhaltungssysteme kaufen, um Zugang zum DTM von Feldger\u00e4ten zu erhalten, aber ich habe nur wenige Unternehmen gesehen, die in der Lage waren, den tats\u00e4chlichen kulturellen Wandel zu vollziehen und die Anlagenerhaltungssysteme proaktiv zu nutzen.<\/strong> Es ist meine feste \u00dcberzeugung, dass proaktive Wartung die Zukunft ist,<\/strong> weil Zuverl\u00e4ssigkeitsmanagement, Sicherheitsmanagement und nat\u00fcrlich Datenintegrit\u00e4t die Zukunft sind.<\/p>\n

Sobald ein Feldger\u00e4t einen Fehler anzeigt, sammelt das Prozessleitsystem weiterhin die Daten und leitet sie an das Datenhistorikersystem weiter. Sobald sich die Daten im Datenhistorikersystem befinden, wird es immer schwieriger, die Datenintegrit\u00e4t zu \u00fcberpr\u00fcfen. Dies kann teilweise durch ein Qualit\u00e4tskennzeichen<\/strong> gel\u00f6st werden. In der Steuerung k\u00f6nnen die Datenbedingungen schlecht, verd\u00e4chtig oder gut definiert werden<\/strong>. Daten au\u00dferhalb des Bereichs k\u00f6nnen als schlecht angesehen werden, Daten mit bestimmten Alarmen k\u00f6nnen als verd\u00e4chtig angesehen werden und ansonsten werden die Daten als gut angesehen. Dieses Qualit\u00e4tsmerkmal kann bei jeder Daten\u00fcbernahme hinzugef\u00fcgt werden, um die Daten im Datenhistorikersystem zu validieren.<\/p>\n

Produktionsbuchhaltung<\/h2>\n

Eine dritte M\u00f6glichkeit, die Datenintegrit\u00e4t<\/a> auf Sensorebene zu \u00fcberpr\u00fcfen, ist die Produktionsbuchhaltung oder auch Ertragsrechnung genannt.<\/p>\n

Das Herzst\u00fcck dieser Systeme ist ein Massenbilanzmodell, das aus Knoten und Verbindungen besteht<\/strong>, die den gesamten Standort einschlie\u00dflich Prozesseinheiten, Lagertanks und aller Str\u00f6me, die Teil der Produktbewegungen sind, darstellen. Die Eingaben f\u00fcr das Produktionsabrechnungssystem stammen automatisch aus verschiedenen Quellen, wie z.B. Prozessleitsystemen, Datenhistorikersystemen, Laborinformationsmanagementsystem und automatisierter Tankmessung. Sobald alle Daten im System sind, k\u00f6nnen mittels eines Modells und ausgefeilter mathematischer Routinen Massenungleichgewichte erkannt werden. In den meisten F\u00e4llen beziehen sich diese Ungleichgewichte auf falsche oder ungenaue Messungen. Bei t\u00e4glicher Nutzung des Produktionsabrechnungssystems erh\u00e4lt die Instandhaltung t\u00e4glich Anweisungen in Bezug auf Feldger\u00e4te, die zu m\u00f6glichen Fehlmessungen f\u00fchren. Die Kalibrierung oder Reparatur dieser Feldger\u00e4te f\u00fchrt zu genaueren Messungen, die nat\u00fcrlich die Datenintegrit\u00e4t erh\u00f6hen.<\/p>\n

Datenintegrit\u00e4t braucht einen Bewusstseinswandel<\/h2>\n

Obwohl es Datenintegrit\u00e4t schon seit langem gibt, hat sie durch die Verwendung von Daten f\u00fcr verschiedene Zwecke an Bedeutung gewonnen. Die Technologie zur Erh\u00f6hung der Datenintegrit\u00e4t ist verf\u00fcgbar, jetzt muss sich nur noch die Kultur \u00e4ndern<\/a>, um dies zu erreichen. F\u00fchlen Sie sich bereit f\u00fcr den Wechsel?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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