Modernisierung Ihres Unternehmens-Asset-Management-Systems durch die Einführung von IBM Maximo Anwendungssuite (MAS) ist eine wichtige Gelegenheit, die Zuverlässigkeit zu verbessern, Kosten zu senken und vorausschauende Einblicke in Ihren gesamten Betrieb zu ermöglichen. MAS führt modulare Anwendungen wie Health, Monitor, Predict, Visual Inspection und Assist ein, die weit über das herkömmliche Arbeits- und Anlagenmanagement hinausgehen.
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Diese fortschrittlichen Funktionen sind jedoch mit einer oft unterschätzten Voraussetzung verbunden: saubere, strukturierte und zuverlässige Daten.
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Datenintegrität war bei Maximo zwar schon immer wichtig, aber der Übergang zu MAS, insbesondere bei der Expansion in modulare Anwendungen, macht sie entscheidend. Modulare Dienste und APIs sind spröde, wenn sie mit inkonsistenten Werten oder kaputten Beziehungen konfrontiert werden.
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Schlechte Datenqualität verursacht nicht nur Lärm, sondern untergräbt auch die Logik, die Lernmodelle und die Automatisierung, für die MAS konzipiert ist. Insgesamt wird Ihre Investition in ein modernes Vermögensverwaltungssystem verwässert und ist schwer zu verwalten.

Saubere Daten sind strategisch, keine technische Bereinigungsaufgabe

Wenn Unternehmen MAS planen, konzentrieren sich die meisten Bemühungen auf die technischen Aspekte der Bereitstellung: Lizenzierung, Infrastruktur, Containerisierung, Integrationen. MAS ist aber auch eine datengesteuerte Suite. Ihr Erfolg hängt von der Qualität, Vollständigkeit und Konsistenz der aufgenommenen Daten ab.
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Mit Blick auf die Nutzung von Modulen, die über MAS Manage hinausgehen, hängt Ihre Fähigkeit, den Nutzen der Suite zu nutzen, davon ab, wie gut Ihre Daten diese Anwendungen unterstützen.

Wie modulare MAS-Anwendungen auf gemeinsam genutzten Daten basieren

Alle MAS-Anwendungen nutzen eine gemeinsame Datenschicht und tragen zu ihr bei. Diese gemeinsame Architektur ist leistungsstark, bedeutet aber auch, dass sich Lücken oder Inkonsistenzen in Ihren Daten auf die gesamte Suite auswirken.
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Schauen wir uns an, wie wichtige MAS-Module von den Kerndatendomänen abhängen:

MAS Gesundheit

Berechnet den Zustand der Anlagen anhand der Ausfallhistorie, der Zählerstände und der Wartungsmuster. Wenn die Aufzeichnungen unvollständig oder schlecht klassifiziert sind, werden die Zustandsindizes unzuverlässig.

MAS-Prognose

Erstellt KI-Modelle zur Erkennung früher Ausfallzeichen auf der Grundlage historischer Trends und Sensordaten. Eine inkonsistente oder spärliche Historie reduziert die Modellgenauigkeit erheblich.

MAS Sichtprüfung

Verbindet KI-basierte Bildanalysen mit bestimmten Anlagendatensätzen und Teilen. Ohne klare Anlagenreferenzen und Dokumentbeziehungen fallen Bildkennzeichnung und Defektidentifikation auseinander.

MAS-Monitor

Nimmt Echtzeit-Telemetrie auf und ordnet sie bekannten Ressourcen und Parametern zu. Unorganisierte Anlagenhierarchien oder nicht zugeordnete Geräte führen zu Alarmgeräuschen und zur Überwachung blinder Winkel.

MAS-Assist

Erzeugt KI-gestützte Empfehlungen auf der Grundlage historischer Arbeitsdaten. Schlecht dokumentierte Arbeitsaufträge und Lösungsprotokolle schwächen die Fähigkeit des Assistenten, Techniker effektiv zu unterstützen.

MAS Manage profitiert auch von Datenqualität

Während modulare Apps die Messlatte höher legen, ist die Datenqualität in Managen. Zentrale Betriebsprozesse wie präventive Wartungsplanung, Anlagenkostenrechnung, Bestandsgenauigkeit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hängen ebenfalls von strukturierten, vertrauenswürdigen Daten ab.
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Selbst in Manage führen schlechte Daten zu:

• Verspätete oder falsche Wartungsmaßnahmen

• Ineffizienter Einsatz von Arbeitskräften und Materialien

• Verpasste Garantieansprüche

• Schwaches Berichts- und Prüfungsrisiko

Vorbereitung auf MAS: Was muss gereinigt werden und warum

Wenn Sie zu MAS migrieren, haben Sie eine wertvolle Gelegenheit, Ihre Daten zu verbessern, bevor sie tief in neue Workflows, Automatisierungen und KI-Modelle eingebettet werden.
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Hier sind einige wichtige Bereiche, auf die Sie sich konzentrieren sollten:
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Ein schrittweiser Ansatz zur Datenbereinigung

Sie müssen nicht alles auf einmal reinigen. Ein schrittweiser, priorisierter Ansatz, der auf Ihre MAS-Rollout-Roadmap abgestimmt ist, ist sowohl überschaubar als auch effektiv.

Schritt 1: Datenprofilerstellung

Beurteilen Sie zunächst, wo Datenlücken und Inkonsistenzen bestehen. Schauen Sie sich Vollständigkeit, Duplizierung, referenzielle Integrität und Feldnutzung in Ihren wichtigsten Anlageklassen an.

Schritt 2: Geschäftsregeln definieren

Legen Sie vereinbarte Standards für Pflichtfelder, Klassifikationsstrukturen, Namenskonventionen und Wertebereiche fest. Diese Regeln stellen die zukünftige Konsistenz sicher.

Schritt 3: Führen Sie das Cleanup durch

Wählen Sie einen Standort, eine Asset-Kategorie oder eine Region aus, um Ihre Regeln zu testen. Validieren Sie die Ergebnisse vor der Skalierung mit den Stakeholdern.

Schritt 4: Skala und Bühne

Wenden Sie Regeln auf umfassendere Datensätze an. Dokumentieren Sie Änderungen, verfolgen Sie Transformationen und laden Sie bereinigte Daten für Tests und UAT in eine Staging-Umgebung.

Die Wahl von MAS ist nur der Ausgangspunkt

Die Entscheidung, zu MAS zu wechseln, ist ein wichtiger Schritt, aber es ist nur der Anfang Ihrer Vermögensverwaltung Transformation. Die wahre Stärke von MAS liegt in der Aktivierung seiner gesamten Palette von Anwendungen wie KI, Automatisierung, Erkenntnissen und intelligenter Unterstützung, die alle von Ihren Daten abhängen.
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Mit MAS schaffen Sie die Voraussetzungen für automatisierte Einblicke, skalierbare Verarbeitung und integrationsgestützte Workflows.
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Naviam Cloud bietet:

• Vollständig verwaltetes MAS-Hosting

• OpenShift-Container-Orchestrierung

• Integrierte Überwachung und Skalierbarkeit

• MAS-Upgrade-Management und Lizenzierungsunterstützung
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Naviam bietet gegen Aufpreis auch Datenbereinigungsprojekte (MODS) für IT-Experten an, die die Qualität ihrer Daten verbessern möchten, bevor sie zu MAS wechseln. Ergänzungen zur Datenbereinigung Naviam Cloud, nicht weil die Cloud dies „erfordert“, sondern weil saubere Daten dazu beitragen, die Rendite Ihrer Investition in die MAS-Funktionalität zu maximieren. Die Cloud ermöglicht Flexibilität. Datenqualität schafft Mehrwert.
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Gehen Sie wie folgt vor, um Ihre Datenbereinigung an die Cloud-Fähigkeit anzupassen:

• Minimierung unnötiger historischer Daten, sofern sie nicht mit der Einhaltung von Vorschriften verknüpft sind

• Beziehungen zwischen Eltern- und Kindesvermögen durchsetzen

• Standardisieren Sie Werte, die in Filtern, KPIs und mobilen Apps verwendet werden

• Reduzieren Sie das „Datenrauschen“, das Dashboards verschmutzen kann

• Sorgen Sie für die vollständige Überprüfbarkeit von Transformationen für eine zukünftige Rückverfolgbarkeit
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Behandeln Sie die Datenqualität nicht als Bereinigungsaufgabe, sondern als strategische Voraussetzung. Passen Sie es an Ihre Roadmap an. Stellen Sie die Ressourcen wie eine wichtige Initiative zur Verfügung. Und stellen Sie sicher, dass das System, das Sie heute erstellen, die betrieblichen und finanziellen Entscheidungen unterstützt, die Sie morgen treffen werden.