1. Veri vs. Bilgi.
Bir şirkette üretilen bilgileri analiz ettiğimizde, önemli olmasına rağmen stratejik yönlere karar vermeyenlerin başkalarının zararına yönetilen önemli miktarın farkına varabiliriz. Bu nedenle, Bakım Kaynakları Yönetimi için, bilgi kaynakları ve değerleri arasında sürekli bir ayrım aranmaktadır, çünkü Bakım Fonksiyonunun Yönetimi için, yardım etmekten çok fazla veri, yaptıkları işi zorlaştırmaktır. Bilgi maliyetinin ve maliyetinin çok fazla olduğu fikrinden başlamak, aynı zamanda gerekli veya yanlış bilgileri kullanmamıza ne kadar mal olabileceğini ölçmeye başlamak uygundur. Bu konu hakkında çok şey yazılmıştır, ancak hiçbir zaman tutarlı bir bilgi sistemine ulaşmak için nereden başlayacağınıza ve nereye gideceğinize odaklanma girişimi olmamıştır.
Şirketler, bilgi sistemlerini kurarken, iki ana kriterin elde edildiğinden emin olduklarını düşünerek yazılımlarla güçlendirmeye çalışırlar: doğru sistem (örgütün misyonuna bağlı olarak) ve sistemin (yazılımın özelliklerine bağlı olarak). Bu hususları yerine getirmeyen hiçbir sistem, yönetim veya organizasyon için tamamen yararlı olmayacaktır. Bu iki kriter, bilgisayar sistemlerinin tasarımı (seçimi) ve müteakip programlaması (implantasyonu), bu durumda iyi bilinen GMAC1 üzerine odaklanmaktadır. Şimdi, bir bilginin benim için yararlı olup olmadığını nasıl anlarım? Bu soruyu cevaplamak için, Şekil 1'de belirlenenlere göre Veri ve Bilgi arasındaki ayrımı sunacağız.
Bakım Fonksiyonu Yönetimi içinde, üretilen her şey kesinlikle veri olarak kabul edilir. Örneğin personeli ele alalım. Meslek hastalıklarının seviyeleri, işten devamsızlıklar, geç gelenler, kaybedilen zaman, iş gününün kötü kullanımı, ortaya çıkabilecek diğer problemlerin yanı sıra. Bu büyük veri yelpazesi içinde, Bakım Yönetimi için Yararlı olan verileri ayırmamız gerekir. Yararlı olup olmadıklarını nasıl anlarım? Bu, zamanında yanıtlanacak bir sorudur. Şimdilik bekleyin.
Farklılaştıktan sonra, görebileceğiniz gibi, gösterilen piramidin ucu olan Karar Verme için değer sağlayan bu verileri incelemek ve analiz etmek gerekir. Burada, (mevcut durumda) yararlı olmayan verileri düzenlemek, yapılandırmak ve ortadan kaldırmak ve sadece bilgi rapor edenlerle çalışmak gerekir ve bu nedenle Karar Verme için gereklidirler. Bu noktada, yalnızca tüm bilgi düzeyleri için yararlı olan ve stratejik hedeflere ulaşmada yararlı olduğunu bildiren yönetim raporları üretmemiz gerekir. Yanlış kabul edilmez, kontroller için raporların veya raporların oluşturulması, şirketler için bir sorun olan, gerekli olan “kağıtların” (bürokrasi) fazlalığıdır ve düşünün, birçoğu geride bırakılır.
Bazı yönleri açıklığa kavuşturmak için, Bilgi Sistemi tarafından neyi anladığımızı kavramsallaştırmak, bazı önemli kriterler oluşturmak gerekir. BİLGİ SİSTEMİ, bir şirketin veya işletmenin faaliyetlerini desteklemek için birbirleriyle etkileşim kuran bir dizi unsurdur. Bilgisayar ekipmanı: bilgi sisteminin çalışması için gerekli DONANIM, sistemi kullanan kişilerden oluşan Bilgi Sistemi ile etkileşime giren İNSAN KAYNAKLARI. Ancak buradaki en önemli şey, bir Bakım bilgi sistemi için ne istediğinizi bilmektir. Bir kriter Yönetim Bilgi Sistemlerini (SID) ve Operasyonel Bilgi Sistemlerini (SIO) farklılaştırmaya dayanıyor, ama sadece böyle mi? Bakalım.
2. Bilgi Türleri. Düzeyleri.
Uygulamada birçok bilgi sistemi vardır. Genel anlamda, üç temel tanınır: Kuruluşun sonundaki faaliyete dayanan İş Sistemleri; Bilgi Sistemleri, varlık nedenlerinin Karar Verme sürecine katılmaktır (örnek: GMAC Sistemi); ve adından da anlaşılacağı gibi, Stratejik Sistemler rekabet avantajları elde etmek ve kuruluşun kendi içinde gelişmektir. Gördüğünüz gibi, bu sistemlerin çoğu şirketlerimizde çalışıyor, ancak kontrol yönergelerinin ne olduğu ve kime bilgi sağladıkları bilinmemektedir (büyük kısmı).
Bu sınıflandırmadan, şirketlerde kurulan bilgi düzeylerinin, özellikle yararlılıkları, karar alma sorumluluğu ve müteakip iş etkileri nedeniyle ayırt edilebileceği sonucuna varabiliriz. Bu anlamda, şirketlerde iyi işaretlenmiş üç bilgi düzeyi vardır. Yöneticilerle başlarsak, yapılması gereken stratejik değişikliklere odaklanan ve “stratejik” bilgilerle desteklenen bir Kurumsal Düzey olduğunu görüyoruz, çünkü PRE-bilgisi olarak bilinenlere bile hakim olması gerekiyor. Bu kurumsal düzey, şirketin üst düzey yönetimi ile ilgili olan ve işletme-üretim planlarını, ayarlamaları vb. Ayarlamaktan ve tüm yönetim bilgilerini beslemekten sorumlu olan Yönetim Seviyesi ile güçlü bir ilişkiye sahiptir.,Karar Verme sürecinin stratejik hedeflerle tutarlı ve uyumlu olmasını sağlar. Bakım Departmanının bulunduğu Operasyonel Seviye ile ilgili üçüncü seviye, Bakım operasyonlarını yönetmek, görevlerin / eylemlerin yürütülmesini, teftiş, planlama yapmak ve herkes için yararlı değişiklikler ve düzenlemeler sunmaktan sorumludur. organizasyon. Bakım Yönetiminde olduğu gibi günlük, hızlı çalışma ve dinamik karar verme ile bağlantılı operasyonel bilgilere dayanmaktadır.tüm kuruluş için faydalı değişiklikler ve düzenlemeler önermektir. Bakım Yönetiminde olduğu gibi günlük, hızlı çalışma ve dinamik karar verme ile bağlantılı operasyonel bilgilere dayanmaktadır.tüm kuruluş için faydalı değişiklikler ve düzenlemeler önermektir. Bakım Yönetiminde olduğu gibi günlük, hızlı çalışma ve dinamik karar verme ile bağlantılı operasyonel bilgilere dayanmaktadır.
Üç bilgi seviyesini karşılaştırdığımızda, operasyonel seviyelerde verilerin karmaşıklığında bir artış sağlayabiliriz, ancak kurumsal seviyelerde daha büyük bir sorumluluk oluşturabiliriz ve bu durum manipüle edilecek verileri farklılaştırır.
3. Veri Özelliklerinin Türleri.
Bir bakım yönetimi bilgi sistemini tutarlı bir şekilde yapılandırmak için veri türlerine ve özelliklerine hakim olmak gerekir. İlk olarak, verilerin organizasyonu, ölçü birimine veya sağladığı bilgilere bakarak veri türüne bağlı olacaktır; verinin geçerliliğini belirleyen verilerin orijinal bilgi kaynağı ve bu verileri depolayan ve işleyen destek, bilgisayar destekli bilgi sistemlerinin kullanımını önermektedir; ve daha sonra onlara verilen kullanım.
Veri Ölçüm Birimi'ni analiz ettiğimizde, parasal birimlerin tüketimine ve farklı faaliyetlerin yürütüleceği dönem tüketimine bağlı olarak belirli kaynaklara ve zaman verilerine atıfta bulunarak ekonomik veriler arasında gerekli ayrımı vurgular. veya bakım görevleri. Diğer farklı veriler, bakımın eylemleri, görevleri, işleri veya özellikleri ve ekipman veya sistemlerin teknik özelliklerini tanımlamak için ortaya çıkan ve Bakım veya Çalışmaya özgü Teknik veriler gibi olayların tanımlanması ile ilgilidir. bunlar çok ihtiyaç duyulan teknik dosyaların bir parçasıdır.
Bilgi Kaynakları durumunda, Bakım için dokunulmaz bir kaynak vardır ve Bakım Yönetimi içinde temel bir belge olan İş Emri'ne atıfta bulunuruz. Ayrıca, depo yönetim sistemleri, üretim kontrolü, ekonomi, İnsan Kaynakları, Otomatik kontrol sistemleri, On-Line İzleme gibi işletme yönetimi destek sistemlerine de atıfta bulunulabilir. Bir VERİ'nin bize sağladığı her şey bir Bilgi Kaynağı olarak kabul edilir.
GMAC sistemleri, sunucuları, ağları ve bilgisayarları temel alarak bilgi veya veri depolarsak, kendilerine sağlanan sonraki kullanımı düşünmeliyiz. Bunun için kullanımı ekipmanın / sistemlerin çalışmasıyla ilgili verilerde, Bakım planlarındaki verilerde farklılaştırılacaktır; Bakım Yönetiminin durumu, Teknik-Ekonomik Göstergeler hakkında bilgi veren yönetim raporlarıyla ilgili veriler; ve idare özetleri, Karar Verme, Yıllık Analiz ve Bakım Fonksiyonu içerisinde iyileştirme planlarının yürütülmesi ile ilgili veriler. Gördüğünüz gibi, verilerin kendi kişiliği vardır ve bunların çoğu, özellikle yararlı bilgileri rapor etmek için verilen tedaviye bağlıdır.
Ancak, bir verinin faydalı olup olmadığını bilme problemi henüz cevaplanmamıştır. İlk olarak, ne tür bilgiler sağladığını ve hangi düzey için olduğunu düşünmeli ve tedavinizi belirlemeye başlamalısınız. Daha sonra, duruma göre veri toplama kaynaklarının oluşturulması veya oluşturulması ve son olarak veri denklemlerinin oluşturulması gerekir. Ve hazır, zaten bilgimiz var! Bu kadar basit mi olacak? Bunu doğrulamak için kontrol edilecek verilerin Tanım Modelini ve bazı açıklayıcı örnekleri sunuyoruz.
4. Veri Tanımlama Modeli. Örnekler.
Şekil 2'de, temel amacı Bakım Yönetiminde üretilen tüm veriler arasında tek bir ilkeye dayanarak bir ayrım yapmak olan tanım Modeli gösterilmektedir: Bakım hedefleri nelerdir? Bu soruyu cevaplayarak, fazlalık veya eksik önemli veri olmayacağından faydalı Yönetim raporları, az ve verimli veri yönetimi ve iş güvenliği elde edebileceksiniz. Modele bakalım.
Gösterilen akış şeması, hangi verilerin kontrol edilmesi gerektiğini tanımlamak için bir model sunar ve sonucunu, kullanılacak veri kayıtlarının yanı sıra Göstergelerin doğal özelliklerinin belirlenmesine odaklanır. Özel olduğu gibi (bkz. BSC3 Metodolojisi), Bakım Hedefleri turu buradan başlanacak, Kontrol Edilecek Göstergelerin bir tanımı yapılır, burada Veri, Belge ve / veya Ölçüm Noktaları (duruma göre). Bu noktada, Bilgi Kaynaklarının var olup olmadığını sormak gerekir. Yanıt olarak hayır alırsak, Veri Toplama Tabanlarının Oluşturulması gerekli olacaktır; bir evet, onların organizasyonu önünde. Buradan kontrol edilecek veriler tanımlanır,Ölçüm Frekansının araştırılmasına veya değerlerin elde edilmesine olanak tanır.
Göstergelerin tanımı bize önceden kurulmuş bir Hesaplama Temeli sunsa da, bu adım onları incelemek ve şirketin koşullarına uyarlamak için dahil edilmiştir; Dünya Sınıfı Göstergeler'de (ICM) çok yaygın bir sorun. Bu noktada, operasyonel bağlamda ortaya çıkan farklı İşletim ve Bakım anlarını tanımamıza izin veren karşılaştırma için temeller belirlemek amacıyla hesaplanan tüm Değerler arasındaki korelasyonu oluşturan Veri İlişkilerini kurmaya çalışıyoruz. ve çalışmasının, tanımının veya karşılaştırmasının ayrı ayrı mümkün olmadığını.
Bu sistemik analiz, giriş verilerinin delinmesinden sorumlu olan ve takip edilmesi gereken Sayısal Değerler haline gelecek bir veri yapılandırmasını garanti edecektir; ya bir Komut Panosunda (BSC) ya da basitçe bir GMAC sisteminde ve / veya Microsoft Excel®'de Elektronik Tabloda.
Sonunda, bilgilerin (doğrulanabilir) gösterilmesinden sorumlu olan Çıkış Raporlarının tanımını üç temel seviyeye doğru elde ediyoruz: Stratejik, Taktik ve Operasyonel. Model, bu Çıkış Raporları ile Bakım Fonksiyonunun mevcut durumunu gösteren ve belirlenen stratejik hedeflerle uyumlu Göstergeler arasında gerekli yazışma ile sona ermektedir. Herhangi bir yönetim için "bilgilendirme" ihtiyacının hayati olduğunu anlarsak, Modelin yararlılığını doğrulayabiliriz. İnanıyor musun. karmaşık olan nedir? Yararlılığını görmek için iki (2) açıklayıcı örneğe bakalım.
ÖRNEK 1: Bir elektrik dağıtım şirketi için, Amaç: Elektrik Taşımacılığının Kullanılabilirliğini Garantilemek amacıyla kurulmuştur. Bunun için% 98 kullanılabilirlik sağlamak için bir Bakım hedefi olarak belirlenmiştir. Bakım hedefleri belirlendikten sonra, bu durumda değeri ayarlarsak, Verilerin Kökeni'ne bakabiliriz. Kullanılabilirlik 4 değerlerini belirlemek için, Bakım tarafından gerçekleştirilecek İş Emirlerinde belirtilen Sistem İşletim süresini (işletim kontrol sisteminden elde edilen) ve sistem kapalı kalma süresini yönetmek gerekir. tüm iletim hattı. Bu özel durumda, her zaman işlenen bilgi oldukları için verilerin kaynakları kökenleriyle birlikte elde edilir. Hemen,Verilerin düzenlenmesi, sistemin durmasına neden olan ve durmayan İş Siparişlerini (OT) ve bakım gerektirmeyen arızaları (varsa) farklılaştırmak için yönergeler oluşturmalıyız. Veriler OT içinde tanımlanır, aylık veya haftalık (şirkete bağlı olarak) olabilen frekans ve kullanılması amaçlanan hesaplama denklemi tartışılır. "Tartışıldığı" söylenir, çünkü Bakım'ın kullanılabilirliği bir şekilde hesaplaması ve İşlemleri başka bir şekilde hesaplaması veya Kullanılabilirliğin varsayımlara dayanarak belirlenmesi olamaz. Dikkatli olun! Elektrik dağıtımı düşündüğünüzden çok daha ciddidir. Sonunda, bu veriler raporlar halinde düzenlenir ve daha iyi anlaşılması için tablo ve şekillerde düzenlenmiş farklı seviyelere rapor vermek üzere Modeller oluşturulacaktır.
Hesaplamanın yolunu ve verinin kökenini açıklığa kavuşturmak gerektiğine dikkat edin, çünkü bir OT'dan gelen veriler olarak "durma zamanının" dahil edilmesinin gerekli olduğuna inanmayan koruyucular hala vardır.
Modelin kullanışlılığını tanımak için, Bakım için gerekli olan verileri kontrol etmenin amaçlandığı ve bir ekibin / sistemin objektif işlevinin yerine getirilmesine bağlı olan bu örneğe bakalım.
ÖRNEK # 2: Bir buhar kazanı için, kesintisiz çalışmasını garanti etmek için kontrol parametrelerini oluşturmak gerekir. Bunun için amaç Su Buharının üretilmesidir: Basınç X; Sıcaklık Y; Z kalitesi 5. Bu durumda, göstergeler kontrol edilecek değerlerle çakışır, çünkü nesnel işlevin yerine getirilmesi onlara bağlıdır ve bu durumda "DONANİK OLARAK EKİPMANA BAĞLANAN ALETLERDEN" elde edilebilir. Bu veriler, Kestirimci Bakım için yararlı olan, ancak aynı zamanda Bakım işlemlerini tam olarak ne zaman yapmanın uygun olduğunu bilmemizi sağlayacak veri korelasyonları oluşturmak için düzenlenecek ve hesaplanacaktır. Burada, modelin avantajlı olmadığını düşünmekten çok, çok açık bir nesnel işlevden bahsettiğimiz açıklığa kavuşturulmalıdır,ve bu ekipmanın tüm Bakımının bu çalışma parametrelerine uygunluğuna bağlı olacağını.
Bu Modelin kullanışlılığı, yalnızca bu önemli verilerin kontrol edilmesi ihtiyacından kaynaklanır ve Bakım Departmanının amaçlarına ulaşmak için bir GMAC sisteminde eksik olmaması gereken verilerin bir örneğinin bulunmasına yardımcı olur. Başka bir konunun unu, Bakım Planlama ve Çizelgeleme Süreci içindeki veriler tarafından oluşturulur, çünkü hedef bir olsa da (ekipman arızasını önlemek için), bu hedefi ölçen stratejik göstergeler çok uzak verilerle beslenir. (kökenine bağlı olarak) ve çok karmaşık kaynaklardan (nerede üretildiklerine bağlı olarak). Sizi denemeye ve kullanışlılığını kontrol etmeye davet ediyorum. Kuruluşunuzun rekabet gücünü kaybetmesine izin vermeyin.
