Erfahren Sie, wie unzureichende Anlagen- und Stücklistendaten Ihre Instandhaltung verlangsamen und wie KI-gestützte Lösungen dieses Problem ein für alle Mal lösen können.
Ist Ihr Wartungsteam ständig mit verspäteten Arbeitsaufträgen, fehlenden Stücklisten und reaktiven Reparaturen beschäftigt? Da sind Sie nicht allein. In dieser Folge des Verdantis Einblicke PodcastModeratorin Priyanka Agarwal, Global Marketing Specialist bei Verdantis, setzt sich mit Mohit Mittal, Produktmanager bei Verdantis, zusammen, um die versteckten Ursachen für die Ineffizienz von Arbeitsaufträgen aufzudecken und herauszufinden, wie man sie beseitigen kann.
Von fragmentierten Anlagendatensätzen bis hin zu unverknüpften Stücklisten und doppelten Ersatzteilbestellungen - wir packen die Datenherausforderungen aus, mit denen Branchen wie die Fertigungsindustrie, Versorgungsunternehmen, die Energiewirtschaft und F&B zu kämpfen haben. Mohit berichtet von Beispielen aus der Praxis und erklärt, wie KI-gestützte Lösungen und ein datengestützter Ansatz Ihren Wartungsbetrieb verändern und Ausfallzeiten reduzieren können.
Warum schlechte Anlagen- und Stücklistendaten die Hauptursache für die meisten Ineffizienzen bei der Wartung sind
Wie fragmentierte Aufzeichnungen zu kostspieligen Verzögerungen und ungeplanten Ausfallzeiten führen
Häufige Warnsignale: inkonsistente Beschreibungen, Freitext-Arbeitsaufträge und fehlende Asset-Links
Wie führende Unternehmen das Problem mit KI-gestützten Klassifizierungs-, Anreicherungs- und Governance-Tools lösen
Die Verdantis Ansatz zur Modernisierung von Anlagendaten und zur Automatisierung von Arbeitsaufträgen
Durchführbare Schritte zur Prüfung und Verbesserung Ihrer aktuellen Wartungsdatenlandschaft
Diese Folge sollten Sie sich unbedingt anhören:
Ingenieure für Wartung und Zuverlässigkeit
Manager für Betriebsabläufe
Leiter der Vermögensverwaltung
CMMS- und SAP PM-Benutzer
MRO-Beschaffungsspezialisten
Führungskräfte der digitalen Transformation
Jeder, der für die Betriebszeit, die Einhaltung von Vorschriften oder die Wartungsleistung verantwortlich ist
Technische Daten extrahieren, anreichern und mit ERP-Systemen synchronisieren
KI-gesteuertes Anreicherungstool für die Datenharmonisierung
KI-gestützte Software für Teile- und Bestandsmanagement
Öl- und Gasunternehmen sehen sich mit enormen unerwünschten Kosten in Form von Verlusten, Strafen und Entschädigungen aufgrund von Industrieunfällen konfrontiert, die einen beträchtlichen Teil ihrer Einnahmen kosten. Einer der wichtigsten Gründe für Ausfälle und Unfälle ist der Zusammenbruch wichtiger industrieller Infrastrukturen, der auf ein ineffektives Management der Materialbasis und Ineffizienzen in der MRO-Lieferkette zurückzuführen ist, die für die Produktions- und Wartungszyklen äußerst wichtig sind.
Immer mehr Unternehmen streben mittlerweile die Einführung von Master-Data-Management-Lösungen (MDM) an, um ihre Anlagen durch fundierte, auf zuverlässigen Daten basierende Entscheidungen zu verwalten und unternehmensweit optimale Arbeitssicherheit zu gewährleisten.
Über das Unternehmen:
Diese Das US-Unternehmen ist ein weltweit führendes Unternehmen in der Bereitstellung wesentlicher mechanischer Komponenten für Land- und Offshore-Bohranlagen, kompletter Bohr- und Wartungsanlagen sowie einer umfassenden Palette von Rohrinspektionen, Innenbeschichtungen, Bohrstrangausrüstungen, Hebe- und Fördereinrichtungen und Bohrlochwerkzeugen. Darüber hinaus bietet das Unternehmen Lieferkettendienstleistungen über Vertriebszentren an, die sich strategisch in der Nähe der wichtigsten Bohr- und Produktionsstätten weltweit befinden. Mit mehr als 800 Produktions-, Vertriebs- und Servicezentren auf der ganzen Welt und Jahreseinnahmen von mehr als $12 Milliardenliefert das Unternehmen kundenorientierte Lösungen, die auf die Anforderungen der Energiebranche in Bezug auf Qualität, Produktivität und Umweltschutz zugeschnitten sind.
Das Unternehmen stand im Hinblick auf seine Stammdaten vor erheblichen Herausforderungen.
• Fehlende Einheitlichkeit und Standards bei den Stammdaten
• Falsche, unvollständige, nicht klassifizierte und veraltete Attributfelder im Stammdatenbestand
Daten Große Datenmengen in mehreren Sprachen
• Mehrere ERP- und andere Altsystem-Instanzen im gesamten Unternehmen
• Unübersichtlich strukturierte Materialbeschreibungen
• Fehlende Datenverwaltung und mangelnde Zusammenarbeit zwischen funktionsübergreifenden Abteilungen und Standorten
Lösung: Harmonisierung der Materialstammdaten und laufende Pflege
Das Unternehmen führte Folgendes ein: Verdantis Material Harmonize um seine historischen Materialstammdaten zu bereinigen und anzureichern. Mithilfe von KI-gestützten Tools und der Verdantis-Content-Repository, wobei die Lösung die Materialien klassifizierte, standardisierte und Duplikate beseitigte.
Nachdem die Daten harmonisiert worden waren, Verdantis – Materialintegrität wurde für die laufende Datenverwaltung eingesetzt. Es stellte die kontinuierliche Datengenauigkeit sicher durch Echtzeit-Validierung, KI-gestützte Klassifizierung und Vermeidung von Duplikaten, wobei eine hohe Datenqualität über alle Unternehmenssysteme hinweg gewährleistet wird.
Wichtigste ergriffene Maßnahmen:
Erzielte Ergebnisse:
Durch die Integration Materialabstimmung und Materialintegrität, das Unternehmen erzielte einen skalierbares, KI-gestütztes Framework für das Stammdatenmanagement, wodurch langfristig sichergestellt wird, dass Datenkonsistenz, Effizienz und Einhaltung von Vorschriften.
