Definition
Datenqualität beschreibt, wie genau, vollständig, aktuell und einheitlich Daten sind. Das betrifft Anlagenstammdaten ebenso wie Messwerte, Ereignisprotokolle und Arbeitsaufträge. Nur ausreichend gute Daten bilden eine verlässliche Grundlage für Berichte, Analysen und Instandhaltungsentscheidungen.
Key Facts
- Datenqualität umfasst Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität.
- Fehler in Stammdaten, Protokollen oder Messwerten verfälschen Analysen.
- Typische Probleme sind doppelte Anlagen, fehlende Zeitstempel und unkalibrierte Sensoren.
- Vor komplexer Analytik sollte die Datengrundlage überprüft und verbessert werden.
Wie funktioniert Datenqualität in der Instandhaltung?
Gute Daten sind genau, vollständig, konsistent und aktuell. Fehlen Werte oder sind Anlagen falsch zugeordnet, werden auch daraus abgeleitete Entscheidungen unsicher.
Was benötigt Datenqualität?
Vorhersagemodelle und Anomalieerkennung brauchen verlässliche Daten. Fehlende Zeitstempel, falsch kalibrierte Sensoren oder uneinheitliche Kennzeichen können ihre Ergebnisse verfälschen.
FAQ
Häufige Fragen
Wann sind Daten für Instandhaltungsentscheidungen geeignet?
Wenn sie hinreichend genau, vollständig, konsistent und aktuell sind. Schlechte Daten führen auch bei aufwendiger Analyse zu unzuverlässigen Ergebnissen.
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