不要乱七八糟:在迁移到 MAS 之前清理遗留数据


采用 IBM 实现企业资产管理系统的现代化 Maximo 应用程序套件 (MAS) 是增强可靠性、降低成本并在整个运营中提供预测性洞察的重要机会。MAS 推出了诸如健康、监测、预测、视觉检查和辅助等模块化应用程序,这些应用程序远远超出了传统的工作和资产管理。
但是这些高级功能有一个经常被低估的先决条件:干净、结构化和可靠的数据。
尽管数据完整性在 Maximo 中一直很重要,但向 MAS 的过渡,尤其是在扩展到模块化应用程序时,使其变得至关重要。面对不一致的价值观或破裂的关系,模块化服务和API会变得脆弱。
糟糕的数据质量不仅会产生噪音;还会破坏 MAS 旨在提供的逻辑、学习模型和自动化。总体而言,您在现代资产管理系统中的投资会被稀释且难以管理。
当组织规划 MAS 时,大多数工作都集中在部署的技术方面:许可、基础架构、容器化、集成。但是 MAS 也是一个数据驱动的套件。它的成功取决于它摄取的数据的质量、完整性和一致性。
当您展望启用 MAS Manage 以外的模块时,您从该套件中获得价值的能力将取决于您的数据对这些应用程序的支持程度。
所有 MAS 应用程序都使用共享数据层并为其做出贡献。这种共享架构非常强大,但也意味着数据中的差距或不一致会波及整个套件。
让我们来看看关键的 MAS 模块如何依赖于核心数据域:
使用故障历史记录、仪表读数和维护模式计算资产运行状况分数。如果记录不完整或分类不当,健康指数就会变得不可靠。
构建 AI 模型,根据历史趋势和传感器数据检测早期故障迹象。历史记录不一致或稀疏会大大降低模型的准确性。
将基于 AI 的图像分析连接到特定的资产记录和部件。如果没有明确的资产参考和文档关系,图像标签和缺陷识别就会分崩离析。
采集实时遥测数据并将其映射到已知资产和参数。无组织的资产层次结构或未映射的设备会导致警报噪音和监控盲点。
使用历史工作数据显示 AI 指导的建议。记录不当的工作单和解决方案记录会削弱助理有效支持技术人员的能力。
虽然模块化应用程序提高了标准,但数据质量同样重要 管理。预防性维护计划、资产成本、库存准确性和监管合规性等核心运营流程也依赖于结构化、可信的数据。
即使在 Manage 中,不良的数据也会导致:
当您迁移到 MAS 时,您将有宝贵的机会来改进数据,然后再将其深深地嵌入到新的工作流程、自动化和 AI 模型中。
以下是一些需要重点关注的关键领域:

你不需要一次清理所有东西。与您的MAS推出路线图一致的分阶段、按优先顺序排列的方法既可管理又有效。
首先评估哪些地方存在数据差距和不一致之处。查看最重要的资产类别的完整性、重复性、引用完整性和现场使用情况。
为必填字段、分类结构、命名惯例和值范围建立商定标准。这些规则确保了未来的一致性。
选择地点、资产类别或地区来测试您的规则。在扩大规模之前,与利益相关者一起验证结果。
将规则应用于更广泛的数据集。记录更改、跟踪转换,并将清理后的数据加载到暂存环境中以进行测试和 UAT。
选择迁移到 MAS 是重要的一步,但这仅仅是你的开始 资产管理 转型。MAS 的真正力量在于启用其全套应用程序,如人工智能、自动化、洞察和智能协助,所有这些都取决于您的数据。
借助 MAS,您可以为自动洞察、可扩展处理和集成驱动的工作流程奠定基础。
Naviam Cloud 提供:
Naviam还为希望在迁移到MAS之前提高数据质量的IT专业人员提供数据清理项目(MOD),但需额外付费。干净的数据补充 Naviam Cloud,不是因为云 “需要” 它,而是因为干净的数据有助于最大限度地提高您在 MAS 功能上的投资回报。云支持灵活性。数据质量赋予价值。
要使数据清理与云就绪保持一致,请执行以下操作:
不要将数据质量视为清理任务,而是将其视为战略推动力。将其与您的路线图保持一致。像一项关键举措一样为其提供资源。并确保你今天正在构建的系统能够支持你明天做出的运营和财务决策。
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