Nauka i przemysł łączą siły w celu uzyskania wartości biznesowej

W świecie, w którym dane stały się niemal nową walutą, coraz większego znaczenia nabierają ich pozyskiwanie, obróbka oraz inteligentne wykorzystywanie. W ramach unijnego projektu zespół badaczy połączył dziedzinę nauki o danych i sektor przemysłu wytwórczego w celu najlepszego możliwego wykorzystania danych dotyczących konserwacji i utrzymania ruchu.

Gospodarka cyfrowa

Uniwersytet w Sunderland zrealizował interdyscyplinarny projekt badawczy, którego celem było rozwiązanie problemów europejskiego przemysłu związanych z zarządzaniem konserwacją i utrzymaniem ruchu w oparciu o dane, zwracając szczególną uwagę na kwestie takie jak zarządzanie wartością biznesową, niezawodnością oraz inżynierią utrzymania ruchu, a także nauki o danych. Celem finansowanej przez Unię Europejską inicjatywy Lead4Value(odnośnik otworzy się w nowym oknie) była budowa platformy porozumienia pomiędzy inżynierami utrzymania ruchu i decydentami dzięki opracowaniu narzędzi zarządzania oraz metod oceny wartości danych dla poszczególnych organizacji, celów oraz kontekstów. Zespół projektu nawiązał w tym celu współpracę z szeregiem małych i średnich przedsiębiorstw. Jej celem było gromadzenie i analizowanie danych produkcyjnych wykorzystywanych przez kadrę kierowniczą wyższego szczebla na potrzeby planowania zadań związanych z utrzymaniem ruchu. Kolejnym krokiem podjętym przez badaczy było określenie wartości i wpływu danych na dobór zadań konserwacyjnych. Ostatecznym rezultatem miało być zaoferowanie przedsiębiorstwom nowego systemu, którego powstanie stanowi namacalny dowód na możliwość maksymalizacji wartości biznesowej utrzymania ruchu poprzez przyjęcie nowego podejścia do podejmowania decyzji na podstawie danych, opartego na zasadach efektywności kosztowej i efektywności wykorzystania zasobów, pochodzących z metodologii lean.

Dotrzymać kroku przemysłowi

„Na szczęście największym problemem, któremu musieliśmy stawić czoła w czasie projektu, był ograniczony dostęp do firm w czasie przestawiania produkcji lub zmian z udziałem kluczowych pracowników. Tam, gdzie było to możliwe, planowaliśmy nasze działania z wyprzedzeniem sięgającym pół roku. Na szczęście problemy te nie przełożyły się na znaczące opóźnienia”, mówi profesor David Baglee, koordynator projektu i profesor Wydziału Technologii Uniwersytetu w Sunderland.

Współpraca nauki z przemysłem pomaga w rozwiązaniu problemów

Rezultaty badań powstawały dzięki wsparciu ze strony podmiotów przemysłowych, w tym przedsiębiorstwa produkującego żywność i producenta części dla przemysłu motoryzacyjnego, będących organizacjami partnerskimi projektu. Zespół opracował metodę pozwalającą firmom na analizę istniejących i nowych możliwości wykorzystywania danych, określania ich dokładności oraz przydatności. Co więcej, badacze wykorzystali techniki modelowania analitycznego oraz analizy statystycznej w celu opracowania map i narzędzi wspierających podejmowanie decyzji dotyczących zarządzania danymi gromadzonymi w przyszłości. Narzędzia te pozwoliły na ujawnienie realizowanych niepotrzebnie prac konserwacyjnych i niepotrzebnego gromadzenia danych, a także obszarów, w których dane powinny być gromadzone i możliwości zwiększenia wartości biznesowej utrzymania ruchu.

Oszczędność pracy, czasu i pieniędzy

Najważniejsze rezultaty projektu dotyczą samych przedsiębiorstw, które dzięki przeprowadzonym pracom mogły ograniczyć liczbę zadań związanych z utrzymaniem ruchu i powiązane z nimi wydatki, przyspieszyć gromadzenie i analizę danych, a także lepiej określać, które spośród zgromadzonych danych stanowią wartość dodaną w procesie podejmowania decyzji. W związku z projektem powstał również szereg prac naukowych. Studium przypadku przedsiębiorstwa produkującego żywność, skupiające się na konserwacji naprawczej, zostało przedstawione przez Davida Baglee i Sallę Marttonen-Arolę w referacie zatytułowanym „An approach to identifying waste in data management processes”, zaprezentowanym w czasie wydarzenia ICDATA 2018 – 14. edycji międzynarodowej konferencji poświęconej nauce o danych, która odbyła się w Las Vegas w Stanach Zjednoczonych. Ci sami autorzy przedstawili swoje wnioski w referacie zatytułowanym „Implementing a CMMS: an investment appraisal based on value of data” wygłoszonym podczas wydarzenia World Congress on Resilience, Reliability and Asset Management, które odbyło się w 2019 roku w Singapurze. Kolejnym krokiem będzie realizacja projektu kontynuacyjnego, którego założenia są obecne opracowywane przez zespół badawczy – jego celem będzie rozszerzenie opracowanego systemu w celu uwzględnienia produkcji, zapewnienia jakości i innych systemów produkcyjnych generujących duże ilości danych.