Dołącz do czytelników
Brak wyników

Okiem inspektora

8 listopada 2022

NR 71 (Październik 2022)

Niewykorzystany potencjał analizy danych

0 42

Rudyard Kipling powiedział kiedyś, że słowa są najpotężniejszą bronią, jaką się ludzkość posługuje. Czym są jednak słowa w dzisiejszym niespokojnym świecie. To często interpretacje, komentarze, fakty, dane. liczba programów informacyjnych, social mediów, kanałów wideo czy różnych treści, jakie w nas uderzają, jest po prostu powalająca. Nie jesteśmy w stanie tych informacji prosto przetworzyć.

Szukamy skrótów, streszczeń, a coraz częściej memów (nie zawsze mądrych) tylko po to, by przekaz, jaki niesie ze sobą słowo, był zrozumiały, by dane, które możemy wyczytać z medialnego – słownego świata, zostały przez nas zapamiętane. Ciekawe, tak na marginesie, że łacińskie słowo logos i dzisiejsze popularne logi (na stronach WWW, social mediach czy komunikatorach) mają wspólną podstawę słowotwórczą. Skoro tyle danych otacza nas w codziennym życiu, to tak samo (lub nawet bardziej) przesycona jest sytuacja w naszych firmach. Myśląc „militarnie” za Kiplingiem – zadaję sobie pytanie, dlaczego tego oręża nie wykorzystujemy wystarczająco dobrze w naszych zakładach produkcyjnych? Potrafimy oczywiście pięknie mówić i używać słów do komunikacji (pozdrawiam wszystkich dyrektorów, prezesów czy członków zarządu – coś o tym wiem z własnego doświadczenia), ale już słowa zapisane na naszych twardych dyskach, serwerach czy chmurach cieszą nas tylko dlatego, że są, że je mamy. Skąd bierze się niewykorzystany potencjał danych w naszych firmach i co można z tym zrobić?

POLECAMY

Dane, Fakty, Liczby – często to MIT

Gdy zaczynałem moją przygodę w pracy w zakładach przemysłowych, często słyszałem w różnych językach, że najważniejsze są dane, a podejmowanie decyzji można opierać tylko na faktach i liczbach. Firmy anglojęzyczne mówiły „Facts & data”, niemieccy koledzy wskazywali „Daten, Fakten, Zahlen”, a i w zakładach z polskim kapitałem mówiło się „bazujmy na faktach”. Tak mocno skupiliśmy się więc na pozyskiwaniu tych danych i faktów, że w pewnym momencie zatracił się sens ich gromadzenia, gdyż nie byliśmy w stanie właściwie ich przeanalizować i wyciągnąć wartościowych wniosków. 

W jednym z zakładów, w jakich miałem przyjemność pracować, w służbach utrzymania ruchu wszelkie awarie czy przeglądy były zapisywane na specjalnych formularzach, z których w zasadzie najważniejszą informacją był czas służący do wyliczenia wskaźników przestoju czy przeglądu. Inne dane, takie jak przyczyna awarii czy sposób rozwiązania problemu, ginęły w opasłych segregatorach działu. Rozwiązaniem na tę bolączkę miał być komputerowy system zarządzania utrzymaniem ruchu – CMMS. Rzeczywiście w pierwszych dniach czy tygodniach fascynacja zapisem informacji do CMMS-a była ogromna, a potencjał informatyzacji wprost nieograniczony. Dość szybko jednak sytuacja gromadzenia danych stała się ideą samą w sobie, a wartością dodaną stosowania systemu komputerowego zarządzania SUR-em było niestety znów tylko określanie czasu awarii czy przeglądu. Oczywiście przeszukiwanie zasobów komputerowych stało się o wiele sprawniejsze, a audytorzy na audytach systemów zarządzania chwalili takie rozwiązanie. Z mojej perspektywy jednak nie zmieniło się wiele. W dalszym ciągu budowanie bazy wiedzy ze zgromadzonych danych było niezautomatyzowane i nie pozwalało wyciągać właściwych wniosków, a nawet czasami jakichkolwiek konkluzji. Przypomniało to trochę sytuację z filmu Bruce Wszechmogący, gdzie główny bohater próbuje skatalogować modlitwy przy użyciu szaf i segregatorów, następnie karteczek samoprzylepnych, aż wreszcie udaje się mu zapisać je w komputerze. Efekt niestety jest taki, że ich ilość jest taka wielka, że najlepiej jest wszystkie spełnić. Do czego doprowadziła ta sytuacja – można zobaczyć w filmie (żeby nie spojlerować), ale ja na własne oczy widziałem, jak brak właściwych analiz, możliwości standardowych zapisów, ustalenia kodów awarii i wyników przeglądów powodował straty czasu i powtarzanie tych samych błędów wiele razy przez tych samych operatorów czy pracowników służb utrzymania ruchu. Obserwując takie sytuacje, zastanawiałem się nad…

Zbieraniem danych – tylko po co?

Przede wszystkim konieczne jest określenie tego, co chcemy osiągnąć dzięki zebranym logom i gigabajtom danych. Jakie dane mogą zostać przez odpowiednie służby przetworzone i co z nich wyniknie dla organizacji? Zadając sobie podstawowe pytania, zaczynamy określać cel zbierania danych oraz możliwość ich interpretacji. Różnego rodzaju czujniki instalowane w naszych maszynach i urządzeniach oraz sterowniki zbierają dane, które w czasie rzeczywistym wspierają podejmowanie decyzji przez urządzenia czy też operatorów sterujących urządzeniami. Coraz więcej nowoczesnych maszyn jest wyposażonych w systemy sterujące, które, dzięki zbieranym danym, sterują procesem w sposób automatyczny. 

Przykładem takiego zastosowania jest chociażby sterowanie linią w zakładzie, w którym pracuję obecnie, gdzie pracownicy ograniczają swoją pracę do nadzoru i reagowania na anomalie pracy automatycznego systemu. Ilość danych zebranych przez poszczególne sterowniki i sieci jest tak duża, że kilka podrzędnych systemów musi przetwarzać zebrane dane, a dopiero te przetworzone z podsystemów służą jako dane wejściowe do systemu nadrzędnego, jaki ma swój interfejs i może przedstawiać pracownikowi właściwe informacje. Dzięki takiemu zastosowaniu automatyki pracownik może obserwować naprawdę kluczowe parametry procesu produkcyjnego i reagować na anomalie, a to i tak wyświetlane jest na kilku monitorach. 

Dane, którymi operują sterowniki maszyn, są „nieistotne” z perspektywy operatora, a wręcz nie byłoby możliwości, by operator był w stanie przetworzyć tak dużą ilość informacji. Niemniej jednak wiele danych nadal jest obserwowanych i przetwarzanych przez człowieka, a wyciągane z nich wnioski są kluczowymi informacjami technologiczno-biznesowymi. Niestety okazuje się, że nadal ta ilość danych, choć bardzo istotnych, często jest zbyt duża, by „ludzki” umysł był w stanie zareagować w odpowiednim czasie i we właściwym kierunku. W sukurs przychodzą w takich przypadkach rozwiązania z dziedziny sztucznej inteligencji, które wspierają decyzje i pozwalają odciążyć człowieka w przetwarzaniu danych i wyciągać tylko esencję, na której podstawie podejmowanie decyzji staje się proste.

Naukowe podejście – rozwój organizacji

Chcąc jednak uzyskać taki efekt wsparcia podejmowania ludzkich decyzji biznesowych przez sztuczną inteligencję, konieczne jest połączenie sił. Z prostych działań inżynierskich należy przejść na poziom bardziej naukowy w podejściu do rozwiązywania problemów, a prz...

Pozostałe 70% treści dostępne jest tylko dla Prenumeratorów

Co zyskasz, kupując prenumeratę?
  • 6 numerów czasopisma "Menedżer Produkcji"
  • Dostęp do wszystkich archiwalnych artykułów w wersji online
  • Dodatkowe dokumenty do pobrania i samodzielnej edycji
  • ...i wiele więcej!
Sprawdź

Przypisy