Làm cho dữ liệu của bạn hoạt động cho bạn

Các chương trình về độ tin cậy tập trung vào tình trạng của tài sản tại các cơ sở công nghiệp và thông báo các chiến lược kinh doanh bằng cách giúp chủ sở hữu/nhà điều hành giảm thiểu rủi ro về an toàn quy trình, tối đa hóa sản xuất và tối ưu hóa chi tiêu vòng đời. Một đầu vào quan trọng cho một chương trình độ tin cậy thành công là dữ liệu. Khi nói đến dữ liệu, một số người tin rằng nhiều dữ liệu hơn có nghĩa là kết quả tốt hơn và suy nghĩ này có thể nguy hiểm. Hơn không phải là luôn luôn tốt hơn. Đôi khi nhiều hơn chỉ đơn giản là… nhiều hơn.

Chúng ta đang sống trong thời đại mà chúng ta có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Điều này bao gồm thiết kế, vận hành, quy trình, hiệu suất tài sản, kiểm tra và dữ liệu mô hình rủi ro. Làm thế nào để chúng tôi biết rằng dữ liệu là dữ liệu chất lượng? Làm cách nào để chúng tôi biết liệu dữ liệu chúng tôi có có giá trị đối với việc ra quyết định hay không? Điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu được lưu trữ trên vô số cơ sở dữ liệu và đơn vị kinh doanh, không được chuyển đổi thành định dạng kỹ thuật số hoặc kiến ​​thức thể chế.

Có rất nhiều chữ “nếu” có thể dẫn đến những trở ngại trong quá trình ra quyết định, bao gồm cả tình trạng tê liệt trong phân tích. Trong các tình huống mà chủ sở hữu/người điều hành không thể tin tưởng vào dữ liệu của họ hoặc dữ liệu của họ tồn tại ở định dạng không sử dụng được, làm cách nào để họ có thể đưa ra quyết định tốt nhất một cách nhanh chóng và tự tin khi vận hành cơ sở của mình?

Đây là một ví dụ về một tình huống có vấn đề. Hầu hết chủ sở hữu/người điều hành thu thập dữ liệu thực nghiệm từ hiện trường. Ví dụ: các chỉ số độ dày được thực hiện trên tài sản ở các khoảng thời gian khác nhau để thiết lập tỷ lệ tổn thất tường. Tỷ lệ tổn thất tường này được sử dụng để dự đoán tuổi thọ còn lại của tài sản và thúc đẩy quá trình ra quyết định xung quanh việc sửa chữa và thay thế. Ngoài các ứng dụng truyền thống, các chỉ số độ dày và tỷ lệ hao hụt thành đo được này được sử dụng trong các chương trình độ tin cậy như Kiểm tra dựa trên rủi ro (RBI). Khi các tỷ lệ được tính toán hoặc đo lường không có sẵn để sử dụng, các chương trình của RBI dựa vào các ước tính từ mã của Viện Dầu mỏ Hoa Kỳ (API) hoặc Chuyên gia về Chủ đề (SME), có xu hướng thận trọng.

Hơn nữa, khi không có sẵn dữ liệu kiểm tra, việc giảm rủi ro trong chương trình RBI do tình trạng tài sản chắc chắn trở nên khó khăn và chủ nghĩa bảo thủ hơn được đưa ra. Nếu không có dữ liệu liên quan đến kiểm tra, các chương trình của RBI sẽ có quá nhiều sự không chắc chắn, điều này có thể dẫn đến sự phức tạp trong việc ưu tiên các nhiệm vụ kiểm tra do các giả định bảo thủ thường là tất cả các tài sản có rủi ro cao đều cần kiểm tra ‘ngay lập tức’. Điều này có thể khiến chủ sở hữu/người vận hành có cùng một câu hỏi trước khi triển khai RBI: tôi cần kiểm tra những gì vào ngày mai?

Vì vậy, làm thế nào để chủ sở hữu/nhà điều hành giải quyết vấn đề dữ liệu của họ? Không có câu trả lời “một kích thước phù hợp với tất cả”. Dưới đây là một số giải pháp để xem xét:

• Bắt đầu với kết thúc trong tâm trí. Đừng thu thập hàng trăm điểm dữ liệu chỉ vì bạn có thể. Xác định mục tiêu của bạn và tập trung vào việc thu thập các điểm dữ liệu cụ thể cho phép bạn đưa ra quyết định chiến lược và đạt được thành công.
• Hợp nhất các hệ thống quản lý dữ liệu. Đánh giá nơi các nhóm trang web dựa trên cùng một dữ liệu được lưu trữ ở nhiều địa điểm. Xác định hoặc tạo ra một nguồn sự thật duy nhất.
• Mang dữ liệu im lặng vào một không gian chức năng. Dữ liệu im lặng có thể có nhiều dạng khác nhau: không ai biết dữ liệu tồn tại, không ai biết Ở đâu dữ liệu tồn tại hoặc dữ liệu tồn tại ở định dạng khiến nó trở nên vô dụng đối với quá trình xử lý quy mô lớn (nghĩa là các chương trình phân tích thống kê và độ tin cậy).
• Khám phá các giải pháp tự động hóa. Triển khai phần mềm đáng tin cậy có thể tự động cập nhật hồ sơ và phân tích từ nhiều nguồn dữ liệu khi có thay đổi hoặc dữ liệu mới được thu thập từ hiện trường. Điều này cho phép có một bức tranh hoàn chỉnh, theo thời gian thực về tình trạng tài sản, thúc đẩy sự nhanh nhẹn trong quá trình ra quyết định. Nó cũng giảm thời gian nhân viên trang web của bạn cần dành để xử lý dữ liệu.
• Phát triển văn hóa thúc đẩy sự hợp tác có chủ ý giữa các nhóm tại chỗ: quy trình, hoạt động, vật liệu, an toàn, bảo trì và tính toàn vẹn, v.v. Cách tiếp cận đa ngành này có thể tạo ra các hệ thống đáng tin cậy, có thể lặp lại để thu thập dữ liệu chất lượng cao, có tác động cao.

Thực tiễn quản lý dữ liệu tốt dẫn đến các chương trình đáng tin cậy hiệu quả mà chủ sở hữu/nhà điều hành có thể tin tưởng để cung cấp thông tin tình báo phù hợp và hỗ trợ đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn.

Bạn đang làm việc cho dữ liệu của bạn? Hoặc là dữ liệu của bạn làm việc cho bạn?