Kuinka nopeuttaa dataan perustuvien teollisuuspalvelujen tuontiaikaa markkinoille?

Analytiikan sujuvoittaminen ja nopeuttaminen on yksi keskeisimmistä tavoista vauhdittaa dataan perustuvien teollisuuspalvelujen tuontiaikaa markkinoille. Lue blogista parhaat vinkit tähän!

Tulevaisuuden kilpailukyvyn kannalta on oleellista, kuinka nopeasti ja laadukkaasti yrityksesi pystyy jalkauttamaan analytiikkaa liiketoimintaympäristöön. Analytiikan avulla data saadaan tehostamaan yrityksesi prosesseja ja tuotantoa sekä tuottamaan arvoa asiakkaille ja kumppaneille.

Analytiikka onkin muodostunut keskeiseksi osa-alueeksi dataan perustuvien teollisuuspalvelujen tuottamisessa. Analytiikan hyödyntäminen käytännössä sisältää kuitenkin paljon muutakin kuin puhdasta matematiikkaa tai R/Python-kirjastojen soveltamista.

Koska analytiikka on keskeinen ja kasvava osa teollisuuden datapalveluja, kannattaa arvokas analyytikon työ kohdistaa sinne, missä se luo mahdollisimman paljon asiakasarvoa ja kilpailuetua – eli itse analytiikan kehitykseen.

Tähän pääset parhaiten nopeuttamalla kahta paljon aikaa vievää, mutta kriittistä analytiikan vaihetta: tiedonkeruu ja tiedon valmistelu. 

Kun yrityksesi on tunnistanut, missä analytiikka tuottaa parhaiten strategian mukaista arvoa, on seuraavaksi edessä pohdinta siitä, mistä data löytyy ja miten se kerätään. Erään arvion mukaan data-analyytikon työstä noin 20 prosenttia kuluu tiedon keräämiseen.

Tuotantolaitoksissa dataa muodostuu tuhansista eri laitteista, laitteiden valvomoista, etäkäyttöpäätteistä, älykkäistä sensoreista ja erilaisista ohjauslogiikoista.

Teollisuusympäristössä datan kerääminen saattaa itsessään olla jo suuri haaste, sillä tuotanto- ja automaatiojärjestelmiä voi olla monilta eri vuosikymmeniltä ja toimittajilta.

Jos käytössäsi on erilaisia ja erillään sijaitsevia taulukoita ja/tai manuaalisia työvaiheita, kuvio monimutkaistuu entisestään.

Analytiikan sujuvoittamisen kannalta on siis ensisijaisen tärkeää miettiä, kuinka tarvittava data saadaan omasta tai asiakkaan järjestelmästä käyttöön mahdollisimman automaattisesti ja laadukkaasti.

Tiedonkeruun komponenttien on hyvä olla laadukkaita, moniin eri järjestelmiin integroituvia ja korkean saatavuuden (esim. puskurointi, redundanssi) mahdollistavia. Näin varmistetaan, että data on luotettavaa, eivätkä mahdolliset tietokatkokset tai vastaavat ongelmat vaikuta analytiikan kehittämiseen tai luotettavuuteen.

Kun tieto on kuvattu selkeästi ja on laadukkaasti saatavilla, myös analyytikon ja substanssiosaajan yhteystyön määrä minimoituu.

Koneista, laitteista ja automaatio- ja ohjausjärjestelmistä saatava tapahtuma- ja aikasarjapohjainen data vastaa kuitenkin harvoin sellaisenaan liiketoiminnan tarpeisiin.

Kun dataa saadaan kerättyä, huomataan usein, että valtaosaa siitä ei ole kuvattu tai yhdistelty järkeviin kokonaisuuksiin. Monissa tilanteissa voi olla jopa niin, että dataa ei tunnisteta tai tunneta.

Teollinen data onkin usein sekalaista ja epäjohdonmukaista, jolloin pyritään käsittämään sitä koskeva konteksti: mistä data on peräisin, mitä se tarkoittaa ja miten se yhdistyy osaksi prosesseja.

Suuri määrä data-analyytikon työajasta kuluukin tyypillisesti tiedon valmisteluun, jossa dataa pyritään ymmärtämään, kuvaamaan, siirtämään ja yhdistelemään. Tätä työvaihetta kutsutaan kuvainnollisesti ”data cleaning”.

Markkinoille tuoduilla uusilla teknologioilla tietoa voidaan yhdistellä ja kuvata mahdollisimman aikaisessa vaiheessa. Niiden avulla tämä vaihe ei enää ole jatkossa pullonkaulana tietoa hyödyntävissä palveluissa ja kehitysprojekteissa.

Näin voidaan varmistua tiedon laadusta – analytiikan sykli lyhenee, kun tietoa ei tarvitse kuvata tai järjestellä useissa eri palveluissa erikseen.

Edgellä tapahtuvaan kommunikointiin ja datan mallintamiseen on valmiita ratkaisuja, joita hyödyntämällä nopeutat teollisten digipalvelujen markkinoille saattamista.