Von der Datensphäre zur Entscheidung

Herausforderung

Eine Befragung von 1.500 Führungskräften in Unternehmen weltweit im Jahr 2020 ergab, dass die Unternehmensdaten in den nächsten zwei Jahren zwar voraussichtlich um mehr als 42 % jährlich wachsen werden, aber 68 % der verfügbaren Daten derzeit ungenutzt bleiben. Unternehmen müssen der Bereitstellung von zugänglichen, unternehmensweiten Analysen Priorität einräumen und die Lücke zwischen Daten und Geschäftseinblicken schließen.

Lösung

Die Führungskräfte von Seagate Technology, einem Anbieter von Datenspeicherlösungen, ermutigen jeden Mitarbeiter, der mit Daten zu tun hat, zur Verwendung von Werkzeugen für eine robuste Analyse und Untersuchung. JMP ist eines der wichtigsten Tools unter den von ihnen empfohlenen. JMP® und JMP® Pro sind inzwischen ein fester Bestandteil von weitreichenden Datenanalysetechniken, statistischer Prozesskontrolle, Zuverlässigkeitsanalyse, Versuchsplanungen und Modellierung.

Ergebnisse

In den Händen von Ingenieuren im gesamten Unternehmen unterstützt JMP Seagate dabei, Geschäftseinblicke aus ungenutzten und unzureichend genutzten Datenströmen zu gewinnen. Die Software ermöglicht es Ingenieuren, Daten zu untersuchen – selbst wenn sie noch nicht wissen, wonach sie suchen –, was letztlich das Produkt- und Prozesswissen des Unternehmens auf strategische Weise vertieft.

Es dürfte nicht überraschen, dass Seagate, Architekt der modernen Datensphäre, ein Unternehmen mit einer zutiefst datenzentrierten Kultur ist. Bei Seagate zieht sich das Streben nach einer evidenzbasierten Entscheidungsfindung durch alle Bereiche des Unternehmens, von der Entwicklung über das Marketing bis hin zu Partnerschaften mit Industriegiganten auf der ganzen Welt. Die Führungskräfte des Unternehmens, überwiegend ehemalige Ingenieure und Wissenschaftler, haben daran gearbeitet, ein sehr fachkundiges Unternehmen zu kultivieren, indem sie die Auseinandersetzung der Mitarbeiter mit Daten vertieft haben.

Auch wenn Seagate mit seiner ausgefeilten Dateninfrastruktur gut für den Übergang in eine KI-gestützte Zukunft positioniert ist, gibt es in jedem Unternehmen datenbezogene Herausforderungen. Eine von Seagate in Auftrag gegebene und von IDC im Jahr 2020 durchgeführte unabhängige weltweite Studie ergab, dass die Unternehmensdaten zwar voraussichtlich um mehr als 42 % jährlich wachsen werden, aber 68 % der verfügbaren Daten derzeit ungenutzt bleiben.

Der Bericht Rethink Data identifiziert mehrere Fehlerpunkte, an denen der Großteil des Datenwerts verloren geht: Erstens gibt es verpasste Gelegenheiten in der Messtechnik. Unternehmen versäumen es oft, sicherzustellen, dass die benötigten Daten gesammelt werden und dass die gesammelten Daten auch benötigt werden. Zweitens schmälert eine schlechte Verwaltung der Datenspeicherung und -sicherheit unmittelbar den aus den Unternehmensdaten gezogenen Wert. Und zuletzt isolieren viele Unternehmen unbewusst Datenströme und schaffen so interne blinde Flecken für diejenigen, die globale Abläufe optimieren möchten.

Eine Lösung für diese Fehlerpunkte ist die aufkommende Disziplin DataOps, die Datenersteller mit Datenkonsumenten verbindet. Dies ist eine sehr wichtige Philosophie bei Seagate: Dort sind die Ingenieure, die diese Lektionen vor vielen Jahren gelernt haben, jetzt Geschäftsführer und Vizepräsidenten. Datenkommunikation verbindet Technologie und Arbeitskräfte miteinander und eine robuste Richtlinie zur Datenklassifizierung auf Unternehmensebene sortiert, was von den verschiedenen Datentypen verlangt wird und stellt sicher, dass die Daten diese Ziele erfüllen.

Es genügt jedoch nicht, einfach nur ein Wissensfundament für die Datenanalyse aufzubauen; man muss sie auch gut analysieren können und dafür braucht man die richtigen Werkzeuge. Aus diesem Grund haben alle Ingenieure bei Seagate Zugriff auf die JMP®-Software zur statistischen Datenanalyse und einige wenige auf JMP Pro.

„Wenn Sie ein Bauunternehmen sind und Häuser bauen, bekommen Ihre Arbeitskräfte dann Hämmer?“ Ja“, sagt Ted Ellefson, Managing Principal Engineer in Mechanical R&D bei Seagate. „Wenn unsere Ingenieure Daten analysieren, dann verwenden sie in der Regel JMP.“

Die intelligente Fertigung hat die Datenlandschaft grundlegend verändert

Als Six Sigma Master Black Belt und mit 25 Jahren Erfahrung in der Forschung und Entwicklung bei Seagate ist Ellefson nun Teil eines Teams, das für die Design- und Entwicklungsorganisation in der Niederlassung von Seagate in Minneapolis verantwortlich ist. Dies beinhaltet die Unterstützung bei der Anleitung und Beratung zur Datenanalyse, bei der Versuchsplanung, bei der Verwaltung von Geschäftsprozessen und bei der Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten in allen Geschäftsprozessen. Auch wenn er in der Prozessverbesserung das Sagen hat, betont Ellefson, dass er in die Leitung der F&E-Organisation eingebunden ist; die Analyse-Expertise bei Seagate ist integriert und nicht in verschiedenen Abteilungen oder Regionen isoliert.

„Die Menge an Daten, die wir produzieren, wächst sehr, sehr schnell“, sagt Ellefson. „Aber wir nutzen vielleicht nur ein Drittel dieser Daten. Denken Sie also nur an die Möglichkeiten, wenn Sie in der Lage wären, die anderen zwei Drittel der Daten, die Ihnen zur Verfügung stehen, zu untersuchen und zu verstehen – wie viele weitere Dinge Sie für Ihr Unternehmen und für die Gesellschaft tun könnten.“

Ellefson arbeitet nun mit den F&E-Ingenieuren in allen Bereichen von Seagate daran, diese Chance zu nutzen und noch nicht genutzte oder unzureichend genutzte Daten zu erschließen. Institutionelles Wissen von Experten zu diesem Thema und Technologie-Teams spielt eine entscheidende Rolle dabei, zu verstehen, welche Daten verfügbar sind und welche Datenbanken abgefragt werden müssen, um sie zu finden. Diese Synergie zwischen Fach- und Ingenieurswissen ist entscheidend für den Erfolg der Integration von Analysen.

Fachwissen wird durch KI ergänzt, nicht ersetzt

Vor zwei Jahrzehnten trug Six Sigma dazu bei, eine datenbasierte Kultur zu institutionalisieren. Heute stehen Automatisierung und maschinelles Lernen im Mittelpunkt. Aber die menschliche Interaktion ist bei der Erstellung validierter Modelle immer noch entscheidend. Die Fachleute bei Seagate kennen und verstehen die wissenschaftlichen Grundlagen für ein robustes Modell, auf dem unter anderem die Fabriksteuerung, Designentscheidungen, Produktmerkmale und Produktdesign basieren.

Die Rolle der Fertigungsingenieure besteht darin, auf ihr umfassendes Prozesswissen und ihre Intuition zurückzugreifen, um die entscheidenden Eingabe- und Ausgabevariablen des Prozesses zu identifizieren und ein Modell zu erstellen, das die zu überwachenden Parameter zeigt. „Wir können dann ein automatisches Informationssystem einrichten, um es in Echtzeit zu überwachen“, erklärt Ellefson. „Diese KI in unserer Fabrik kann die Faktoren überwachen, die wir aus einem mehrdimensionalen Blickwinkel für wichtig halten, und uns benachrichtigen, wenn etwas anders als erwartet ist. Dann können wir das untersuchen und entscheiden, was zu tun ist.“

Ellefson nennt eine nützliche Analogie: Datenautomatisierungssysteme funktionieren ähnlich wie die Rüttelstreifen am Fahrbahnrand der Autobahn. Wenn Sie beginnen, von Ihrer Fahrspur abzukommen, spüren Sie das Ruckeln, das Ihnen signalisiert, dass Sie eine Korrektur vornehmen müssen, um nicht im Graben zu landen. Dank dieser sanften Warnhinweise können Sie eine Korrektur vornehmen, lange bevor Sie gegen die Leitplanke fahren.

Das Gleiche gilt für die KI-Systemarchitektur von Seagate. Die Standorte von Seagate auf der ganzen Welt sind jetzt mit robusten Manufacturing Execution Systems (MES) ausgestattet, die den Ingenieuren die Möglichkeit geben, eine mehrdimensionale statistische Prozesskontrolle (Statistical Process Control, SPC) anzuwenden. Automatisierte SPC-Diagramme ermöglichen es dem Fertigungspersonal, ein Dashboard zu führen, das eine stetige 24-Stunden-Überwachung der Produktionsabläufe und -anlagen ermöglicht. Diese Dashboards können dann Fachleute per SMS oder E-Mail auf mögliche Unregelmäßigkeiten in den Daten hinweisen.

„Die Rolle von JMP besteht darin, uns bei der anfänglichen Untersuchung der Daten zu unterstützen … um festzustellen, welche Parameter und Wechselwirkungen am wichtigsten sind“, erklärt Ellefson. „Und dann untersuchen sie, welche Arten von SPC-Überwachungsfunktionen besonders effektiv sein könnten … Wenn Sie das herausgefunden haben, können Sie jetzt ein bestimmtes Verfahren mit einem automatisierten Informationssystem oder MES-System bereitstellen, das dann dauerhaft in Echtzeit laufen kann.“

JMP® bietet Ingenieuren einen Startpunkt, selbst wenn sie noch nicht wissen, wonach sie suchen.

Bei Forschung, Design, Entwicklung und Prozessplanung sind die datenbezogenen Herausforderungen in der Anfangsphase oft am schwierigsten zu bewältigen, wenn die Experten möglicherweise noch nicht wissen, wonach sie suchen müssen. Obwohl ihr wissenschaftliches Urteilsvermögen sie zu den entsprechenden Datenbanken führen kann, besteht laut Ellefson ein wesentliches Hindernis darin, zu wissen, wo man mit der Datenuntersuchung und -abfrage beginnen soll.

„Als Entwicklungsingenieurteam wissen wir manchmal nicht, welches Design besser funktionieren wird oder welcher Faktor wirklich wichtig sein wird.“ Wir wissen vielleicht aus dem Physikunterricht, was wir für wichtig halten sollten … aber sobald man sich in der Realität wiederfindet und mit Murphys Gesetz und der Fabrik-Interaktion konfrontiert ist, weiß man nicht mehr so genau, was passieren könnte“, sagt Ellefson und merkt an, dass die eigentliche Stärke der Entwicklungsingenieure in der Fähigkeit liegt, schnell eine Vielzahl von Parametern zu überprüfen, die entscheidenden Parameter herauszufiltern und Versuche mit ihnen durchzuführen.

„JMP spielt bei dieser Untersuchung eine zentrale Rolle, indem es Ihnen hilft, Ihre Daten schnell und effizient zu untersuchen und zu verstehen … Mit dem System brauchen Sie noch nicht zu wissen, was Sie tun möchten. JMP ist ein großartiges Werkzeug – Sie können Ihre Daten untersuchen, um wirklich zu verstehen, was funktioniert und was nicht.“

Ellefson nennt dies „von wenig Wissen zu viel Wissen gelangen“; Maschinen für die bestmögliche Leistung zu optimieren und von den Grundlagen in den neuen Designraum zu extrapolieren. JMP, fügt er hinzu, fördert den Wissenserwerb. „Und genau darum geht es in der Entwicklungs- und Prozessplanung! Man versorgt das Unternehmen kontinuierlich mit Wissen. Das kann die Datenanalyse mit JMP leisten.“

Durch Schulungen werden alle Mitarbeiter mit der datenzentrierten Kultur von Seagate vertraut gemacht – es geht darum, geschäftliche Herausforderungen zu lösen und nicht nur Statistiken zu erstellen

JMP senkt zwar die Einstiegshürde für Untersuchungen, aber die Kultur der ständigen Weiterbildung bei Seagate, insbesondere im Analysebereich, ist der eigentliche Grund für den Erfolg der Analyse-Integrations-Engine des Unternehmens. Six Sigma-Schulungen werden bei Seagate für jeden angeboten, der daran teilnehmen möchte, und Ellefson unterstützt Six Sigma-Trainees nach Bedarf bis zu 12 Monate lang.

„Viele Menschen werden [an der Universität] in der Statistik unterrichtet, aber es ist die Anwendung der Statistik, die oft ein wenig zu kurz kommt“, sagt er. „Das ist einer der Gründe dafür, dass wir unser internes Schulungsprogramm haben. Es ist kein Statistikkurs; es ist ein Kurs für angewandte Ingenieurwissenschaft.“ In der Vergangenheit, so Ellefson, haben sogar promovierte Statistiker von Anwendungsschulungen profitiert. Schließlich ist das der Hauptfokus der Engineering-Gruppe: die Mathematik in einem Geschäftsproblem oder einer Geschäftsverbesserungsmöglichkeit darzustellen.

„Unsere Ingenieure und Wissenschaftler werden nicht dafür bezahlt, Statistiken zu erstellen. Wir werden dafür bezahlt, Empfehlungen auszusprechen und Entscheidungen zu treffen. Wir nutzen also intern unsere Fähigkeit, ihnen beizubringen, wie sie die Daten dafür verwenden können. Damit schaffen wir die Grundlage.“

Demokratisierung von Analysen für Fachleute

Obwohl viele Mitarbeiter von Seagate auf ihrem jeweiligen Gebiet – Physik, Chemie, Magnetik – führend sind, so Ellefson, profitieren sie dennoch vom Zugang zu Analysewerkzeugen wie JMP, die speziell für industrielle Anwendungen entwickelt wurden. Aus diesem Grund hat die Führungsspitze von Seagate JMP für jeden zugänglich gemacht, der mit Daten zu tun hat. Mit JMP können sie Ergebnisse effektiver und effizienter interpretieren, Versuche strategischer planen und den vollen Umfang der heute verfügbaren angewandten statistischen Methoden nutzen.

„Mit einer kleinen Schaltfläche in JMP kann ein Diagramm erstellt werden, das auf Millionen von Codezeilen, 40 oder 50 Dateien mit Daten basiert – das ist einfach erstaunlich. Durch einen Klick auf Ihr JMP-Skript können Sie Ergebnisse und Diagramme erzeugen, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen … Vor 20 Jahren wäre das einfach noch nicht möglich gewesen.“

Die Wirksamkeit des Kreislaufs zwischen Datenerstellern und Datenkonsumenten hängt bei Seagate auch von der Kommunikation ab. Während die „nachgeschalteten“ Experten das Rauschen in den Daten aus der Systemarchitektur der Fabrik auswerten, müssen sie auch alle Erkenntnisse, die sie finden, in leichter verwertbare Informationen übersetzen. Der Schlüssel dazu liegt in der Datenvisualisierung, so Ellefson: „Wenn Sie ein Bild liefern können, das die empfohlene Richtung klar zeigt, sind Sie auf dem besten Weg.“

Ellefson führt ein Beispiel an, bei dem er einem der Vizepräsidenten von Seagate eine Analyse in JMP vorlegte. Dieser studierte schnell die Daten, stimmte Ellefsons Interpretation zu, und die beiden hatten noch vor Ende des Meetings einen Handlungsplan. Der Vizepräsident trug diese Grafiken dann weiter nach oben in der Hierarchie, um die für das weitere Vorgehen erforderlichen Ressourcen zu sichern.

„Ein effektives Diagramm fördert die richtigen Entscheidungen. Eine effektive Visualisierung informiert den Betrachter und hilft ihm dabei, die richtige Empfehlung oder Entscheidung für das Unternehmen zu treffen. Sie müssen die Dinge visuell zusammenfügen, um dem Datenkonsumenten wirklich [eine Bedeutung] zu vermitteln.“

Eine Gemeinschaft von Gleichgesinnten bringt neue Ideen hervor.

Während das Standardpaket von JMP über mehr Funktionen verfügt, als die meisten durchschnittlichen Benutzer verwenden können, bietet Seagate einer Handvoll strategischer Benutzer einen Zugang zu JMP Pro. „Wir haben unser Wissen und die Analysen aus der JMP Standard-Version genommen und einige der fortschrittlicheren Analysetechniken von JMP Pro angewandt, wie die funktionale Komponentenanalyse und die verallgemeinerte Regression“, erklärt Ellefson. Während Standardlizenzen eine Kernressource für die Demokratisierung der Analyse im Unternehmen darstellen, ermöglicht JMP Pro erweiterte Analysen in strategischen Geschäftsbereichen.

Unabhängig vom Erfahrungsstand treffen sich die Benutzer von JMP und JMP Pro einmal im Monat im Rahmen einer internen Benutzergruppe bei Seagate. Ziel dabei ist es, sich auszutauschen und von anderen Fachleuten zu lernen. Personen aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens tauschen sich darüber aus, wie sie JMP einsetzen, um neue Herausforderungen zu meistern. „So können wir voneinander lernen“, erklärt Ellefson und merkt an, dass er auch ein aktives Mitglied einer externen JMP-Benutzergruppe für die Region ist. „Auch dies schafft eine Gemeinschaft von JMP-Benutzern, die zusammenkommen und Best Practices und Ideen austauschen können.“

Die Priorisierung von statistischem Lernen und Analysieren – ein zentraler Wert, der auch von JMP geteilt wird – hat zweifellos eine überragende Rolle bei der anhaltenden Führungsposition von Seagate in der Branche gespielt und wird dies auch in den kommenden Jahren tun.