By Debra Evans, Kepner-Tregoe
 
 
Technologische Entwicklungen in den Bereichen von IoT, maschinelles Lernverfahren und künstliche Intelligenz haben zurzeit eine enorme revolutionäre Auswirkung auf Betriebsvorgänge, und darauf, wie Produktion und IT in modernen Unternehmen gehandhabt werden. Die richtig spannenden Veränderungen finden jedoch darin statt, wie Automatisierung die Art und Weise beeinflusst, in der wir Probleme lösen. Man kann darüber diskutieren, ob Problemlösung eher Kunst oder Wissenschaft ist. Wir sind uns aber alle einig, dass, wenn der Künstler oder der Wissenschaftler über Spezialwerkzeug verfügt, er effektiver sein Handwerk ausüben kann.
 
Hier finden Sie 4 Möglichkeiten, wie Technologie und Automatisierung moderne Problemlösung beeinflusst
 
  1. Operators in der Sekunde warnen, in der etwas falsch läuft:Es spielt keine Rolle, wie hochentwickelt und präzise Ihre Problemlösungsprozesse sind. Sie können ein Problem nicht lösen, wenn Sie nicht wissen, dass es existiert. Technologische Fortschritte in den Bereichen von IoT, eingebauten Sensoren, zusammen mit besserer Netzverbindung und cloudbasierten Analysen, ermöglichen es Firmen Ihre Prozesse und Anlagen besser zu überwachen (sowohl in der Tiefe, wie in der Vielfalt) – sodass bei einer Störung mindestens ein Sensor den Fall meldet. Maschinelles Lernen und cloudbasierte Analysen ermöglichen es, große Datenmengen der Sensoren in Echtzeit zu verarbeiten. So lassen sich die Vorfälle schneller und besser identifizieren und einordnen.
     
  2. Der Grundursache des Problems auf die Schliche kommen:Die erhöhte Verfügbarkeit von Sensorendaten, kombiniert mit weniger Operators und komplexeren Systemen, können das Finden der eigentlichen Ursache erschweren. Automatisierung in Form von maschinellem Lernen, diagnostischen Fähigkeiten, und Analyse liefert zwar Echtzeit-Informationen über den Zustand des Systems, aber erhöht auch die Komplexität der Systeme und daher auch die Ursachenfindung.
     
  3. Begrenzung der Auswirkungen:Automatisierung hilft nicht nur bei der Identifizierung der Grundsache eines Problems, sondern auch bei der Bewertung der Auswirkungen eines Problems auf Betriebsvorgänge. Maschinelles Lernen wird eine Selbstdiagnose und automatische Fehlerbehebungen ermöglichen – durch automatische Musteridentifizierung um Ausfallsicherung zu implementieren, System re-boots und Isolierung von Komponenten, damit End-User Services weiter zur Verfügung stehen, während bestehende Probleme behoben werden.
     
  4. Simulation und das Testen von Lösungen:Die Simulation und das virtuelle Testen von alternativen Lösungen sind vielleicht die faszinierendsten Gebiete, bei denen durch Automatisierung modernes Problem-Solving ermöglicht wird. Hier bietet man Problemlösern die Gelegenheit multiple Vorgehensweisen zu testen und eine schnelle Beurteilung über die Auswirkungen (und potenziellen Risiken) zu erhalten, ohne den realen Betriebsablauf zu beeinträchtigen. Die gleichen Simulationsmöglichkeiten können angewandt werden, um die Auswirkungen von durchgeführten Veränderungen in der realen Umgebung zu testen und die Umsetzung der Lösung über einen Zeitraum zu überprüfen. 
Automatisierung ist bahnbrechend für moderne Problemlösung – nicht nur, weil dadurch in Echtzeit Betriebsvorgänge wahrnehmbar werden, sondern auch wegen der Fähigkeit des effektiven Vorausberechnens der Auswirkungen der potentiellen Lösungen. Je besser Problemlöser mit den neuen Werkzeugen vertraut sind, umso mehr wird das Unternehmen in der Lage sein, effektiv seine Probleme zu isolieren (und zu vermeiden), damit Betriebsabläufe nicht beeinträchtigt werden und Probleme nachhaltig behoben werden können. 
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