Die Implementierung eines Datenmanagementsystems erfordert ein methodisches Vorgehen, spezifische Fachkenntnisse und eine klar definierte Vision. Jede Projektphase beinhaltet strategische Entscheidungen, die sowohl die Prozesseffizienz als auch die Qualität der für das Business verfügbaren Daten beeinflussen.
Daher ist es entscheidend, alle operativen Phasen, die zu vermeidenden Fehler und die benötigten Ressourcen im Vorfeld zu kennen.
Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren und eine solide Grundlage für das Datenmanagement in Ihrem Unternehmen zu schaffen.
Leitfaden zur Implementierung von Datenmanagement: wesentliche Schritte
Das richtige Verständnis und die sorgfältige Planung der einzelnen Schritte bei der Einführung von Datenmanagement ermöglicht es, Risiken zu reduzieren, Verzögerungen zu vermeiden und interne Ressourcen optimal einzusetzen.
Hier die wichtigsten Schritte, die zu berücksichtigen sind:
- Definition der Ziele
Klarstellen, was mit dem System erreicht werden soll: Kontrolle, Effizienz, Rückverfolgbarkeit, Analyse usw.
- Mapping der Datenquellen
Alle verfügbaren Quellen identifizieren – von Maschinen bis zu bereits genutzten IT-Systemen, einschließlich Protokollen und Datenformaten.
- Analyse der technischen Anforderungen
Volumina, Frequenzen, Datentypen und erforderliche Zuverlässigkeitsstufen abschätzen.
- Auswahl der am besten geeigneten Software
Die passende Softwarekategorie auswählen (z. B. Historian, IIoT-Plattform, Data Hub) entsprechend den betrieblichen Anforderungen und Zielen.
- Systemdesign
Festlegen, wie die Daten gesammelt, verwaltet und gespeichert werden, mit einem vollständigen Überblick über die Architektur.
- Strukturierung der Daten
Daten konsistent modellieren, um ihre Nutzung und Lesbarkeit zu erleichtern.
- Integration mit bestehenden Systemen
Das neue System mit den bereits im Unternehmen vorhandenen Systemen verbinden, um einen effektiven Informationsaustausch zu gewährleisten.
- Datenqualitätskontrolle
Überprüfen, dass die erfassten Daten korrekt, vollständig und konsistent sind.
- Sicherheitsmanagement
Festlegen, wer auf die Daten zugreifen darf und wie sie vor unbefugter Nutzung geschützt werden.
- Tests und Betriebsstart
Die Funktionsfähigkeit des Systems prüfen und es kontrolliert in Betrieb nehmen.
- Monitoring und kontinuierliche Verbesserung
Die Leistung im Laufe der Zeit überwachen und das System an neue Anforderungen anpassen.
Kritische Punkte, die während der Implementierung auftreten können
Bei der Einführung eines Datenmanagementsystems können verschiedene Herausforderungen auftreten, die im Vorfeld bekannt sein sollten, um sie rechtzeitig anzugehen.
Eine der größten Schwierigkeiten ist die starke Heterogenität der Datenquellen und die Notwendigkeit, mehrere Kommunikationsprotokolle zu handhaben. Die Daten stammen von Geräten, Maschinen und Softwarelösungen, oft mit uneinheitlichen Standards und Formaten, was die Integration erschwert.
Eine weitere häufige Herausforderung ist das Vorhandensein von Systemen im Feld, die auf veralteten Technologien basieren. Diese Altkomponenten können die Anschlussmöglichkeiten einschränken und erfordern spezielle technische Lösungen, um den Datenzugriff und -transfer sicherzustellen.
In vielen Fällen ist es zudem notwendig, die Anbieter der bereits im Unternehmen eingesetzten Systeme einzubeziehen, um detaillierte Informationen zum Datenzugang zu erhalten. Dieser Schritt kann zeit- und abstimmungsintensiv sein, insbesondere wenn aktuelle Dokumentationen fehlen.
Schließlich stellt eine geringe oder fehlende Datenkultur im Unternehmen ein reales Hindernis dar. Wenn Mitarbeitende es nicht gewohnt sind, mit verlässlichen und strukturierten Daten zu arbeiten, besteht das Risiko, dass selbst das beste System nicht voll ausgeschöpft wird. Bewusstsein und Schulung sind daher entscheidend für den Erfolg des Projekts.
Best Practices für ein neues Datenmanagement im Unternehmen
Um typische Fehler bei der Einführung eines Datenmanagementsystems zu vermeiden, lohnt es sich, bewährte Best Practices zu berücksichtigen. Sie tragen dazu bei, die Projektdurchführung abzusichern und die definierten Ziele zuverlässig zu erreichen.
Ein erster zentraler Faktor ist der Einsatz erprobter Industrieplattformen mit umfassenden Technologien, die die Heterogenität und Komplexität von Felddaten bewältigen können. Solche Lösungen sind auf reale Szenarien ausgelegt und haben sich auch bei unterschiedlichen Systemen und Protokollen als zuverlässig erwiesen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Zusammenarbeit mit Branchenexperten, die Erfahrung im Umgang mit Feld-Assets besitzen, einschließlich älterer Systeme. Ihre Expertise sorgt für einen technisch fundierten Ansatz und ein strukturiertes Projektmanagement. Dadurch lassen sich kritische Punkte frühzeitig abfangen und die Integration wird deutlich erleichtert.
Darüber hinaus empfiehlt es sich, das operative Personal von Beginn an einzubeziehen, insbesondere bei der Definition von Anforderungen und bei der Gestaltung von Reports oder Dashboards. Auf diese Weise orientiert sich das System enger an den tatsächlichen Bedürfnissen der Anwender und die Akzeptanz steigt.
Schließlich ist es sinnvoll, mit konkreten, bereits im Feld erprobten Anwendungsfällen zu starten, dabei jedoch eine langfristige Perspektive einzunehmen. Ziel sollte der Aufbau eines skalierbaren Systems sein, das sich schrittweise weiterentwickeln kann, bis es die gesamte Produktionsstätte abdeckt.
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