Mehrwerte aus Daten

In vielen Projekten, in denen Unternehmen Möglichkeiten und Vorteile der Digitalisierung nutzen wollen, ist meist im Vorfeld noch nicht klar, ob das Vorhaben erfolgreich umgesetzt werden kann und wie hoch die Vorteile sein werden. Das führt sehr oft dazu, dass Projekte gar nicht erst gestartet werden. Um dem entgegenzuwirken, beschloss ein Kunde aus der Gesundheitsbranche, mit Hilfe unseres OC|labs® eine Vorab-Evaluation zu starten. Würden die Ergebnisse unserer Datenanalyse den zusätzlichen Einbau von Kommunikationstechnik im Unternehmen rechtfertigen, um schneller auf Ausfälle zu reagieren?

Im Auftrag des Kunden testete unser Team, ob man in den Daten der Logfiles verschiedener Geräte bestimmte Muster erkennen kann, um auf einen Ausfall vorbereitet zu sein oder andere Geräte der gleichen Baureihe vorrausschauend zu warten. Oder ganz allgemein: Welche Muster lassen sich überhaupt erkennen, von denen man vorher noch nicht weiß, welche Erkenntnisse sie unter Umständen ermöglichen. Da die Geräte nicht remotefähig waren, wurden die Logs während eines Wartungseinsatzes manuell ausgelesen. Die Files konnten dabei lediglich auf eine SD-Karte exportiert werden. Es handelte sich um CSV-Dateien, die wir dann in Excel betrachteten. Somit war die erste Frage, die sich uns stellte: Lohnt sich eine Verbesserung der Geräte, um diese online-fähig zu machen?

Wir besorgten uns also die Log-Daten und machten uns an die Arbeit. Den Großteil unserer Arbeit steckten wir in das Parsen der Daten, da diese semistrukturiert und teils in unterschiedlichen Formaten vorlagen. Mit Hilfe des Elastic Stack konnten wir die Daten schnell einlesen, verarbeiten und visualisieren. Die Daten waren nun filterbar und durchsuchbar. Der Elastic Stack umfasst mehrere Werkzeuge: Elasticsearch wird oftmals als Suchserver bezeichnet. In Kibana kann man die Logdateien durchsuchen (z. B. Logs für ein Gerät mit einer bestimmten Seriennummer in einem bestimmten Zeitraum), was zuvor bei Hunderten von Textdateien nicht möglich war.

Neben den Logdateien erhielten wir auch eine Kundenliste mit Adressen und Seriennummern zu den Gerätestandorten. Darauf haben wir ein Geo-Mapping angewendet und damit die Logdateien angereichert. So konnten wir Logdateien einer Geo-Location zuordnen und auf einer Karte visualisieren.

In unserer Analyse haben wir allerdings keine Muster gefunden, die ein Predictive Maintenance befürworten. Jedoch konnten wir mit Hilfe der Visualisierung aufzeigen, dass eine Analyse der Log-Daten beschleunigt werden kann. So beschleunigt eine Visualisierung und Anzeige von Mustern in den Log-Daten, z. B. auch zum Vergleich mit historischer Daten oder im „normalen“ Betrieb eines Gerätes, die Analyse.

Eine weitere Erkenntnis ergab sich während des Parsens und Analysierens der Log-Daten. Aus den Probleme, auf die wir hier stießen, gewannen wir wichtige Hinweise für den Kunden, beispielsweise darüber, wie er die Struktur seiner Log-Dateien verbessert, um sie leichter verarbeiten bzw. überhaupt verarbeiten zu können.

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