Tiedon analysointi

Reaaliaikaisen datan kerääminen ja visuaalinen näyttäminen herättää organisaatiossa paljon kysymyksiä. Mistä johtuu koneidemme tai tuotantolinjojemme nykyinen käyttöaste ja kuinka siihen voidaan vaikuttaa. Kuinka kokonaisuus saadaan toimimaan tehokkaammin ja parhaat tulokset käytössä olevista resursseista. Power Bi:n käyttöönotto suunnitelmallisesti yrityksissä auttaa lisäämään ymmärrystä kehittää oikeita asioita oikein. Power Bi:lle koneseuranta data ja yrityksen erp tieto yhdistettynä on nykypäivää tiedolla johtamisesta ja kehittämisestä. Power BI:n työkaluvalikoimista löytyvät tarkemmat analysointityökalut, joilla pyritään erityisesti helpottamaan ja nopeuttamaan esimiesten ja johdon päätöksentekoa.

Tiedon jalostaminen

Yritysten tietojärjestelmät tuottavat nykyään valtavan määrän dataa, eikä se ole ainakaan vähenemään päin. Teollisuus 4.0:n yksi osa-alue on tiedon hallintaan liittyvät järjestelmät, tietovarastot, Big data sekä sen datan analysointi.

Datalla ei kuitenkaan ole mitään merkitystä, jos se ei ole ihmiselle ymmärrettävässä muodossa. Jos valtavasta massasta ei erotella niitä asioita, joilla on oikeasti merkitystä, se on vain dataa, ei tietoa. Eikä sekään vielä riitä: jonkun täytyy lukea raportit sekä pystyä tulkitsemaan niitä, mielellään oikein, ja tekemään niiden pohjalta johtopäätöksiä sekä toimia niiden mukaisesti.

Eri tietolähteiden yhdistäminen

Ennakoiva analyysi on jo paljon sivistyneempää teknologiaa. Siinä voidaan käyttää mm. tekoälyratkaisuja apuna ennustamiseen mitä ehkä on tapahtumassa mitatun datan perusteella. Tällaisia voivat olla esim. koneistusparametreistä tehtävä työkalun eliniän ennustaminen.

Ohjaileva analytiikka onkin jo vaikea laji. Siinä analyysijärjestelmien pitäisi olla oppivia, että ne pystyisivät antamaan käyttäjälle toimenpideohjeita. Esimerkkinä voisi olla esim. edellisessä kohdassa viitattu työkalun eliniän ennustaminen. Sen lisäksi, että ohjelmisto kertoo miten työkalulle tulee käymään tietyn ajan kuluessa, se osaa ehdottaa käyttäjälle toimenpiteitä millä työkalun elinikää voidaan pidentää. Näitäkin järjestelmiä on jo olemassa.

Monia analytiikan tasoja kuitenkin yhdistää se, että dataa tulee monista eri lähteistä. Ohjailevaan analytiikkaan sitä voidaan saada esim. koneen värähtelyantureista, lämpötilasta, valosta, ERP:n materiaali- ja työtiedoista, jne. Niistä tekoälymoottori etsii syy-seuraussuhteita, toistuvia ilmiöitä, ym.