Artikel
Gør det komplekse enkelt
De fleste moderne forsyninger har adgang til masser af ydelses- og statusdata fra deres vandforsynings- og/eller spildevandssystemer og fra eksterne kilder. Men hvordan tilgår I dataene? Og hvad der er endnu vigtigere: Hvordan kombinerer, analyserer og anvender I dataene til optimering?
Hvis I ikke effektivt kan navigere i de ufiltrerede data, risikerer I at spilde masser af penge. Lad os se på hvorfor:
1. Tid er penge
Manuel datahåndtering er tidskrævende, og den tid, I bruger på at gennemgå data manuelt, kan bruges på andre opgaver, der giver mere værdi for jer.
2. Forspildte muligheder
De forskellige afdelinger indsamler forskellige data. Og uden et system, hvor alle disse data centraliseres, går I glip af muligheden for at spotte vigtige mønstre og tendenser, som kan give værdifuld viden om ledningsnettets tilstand og ydeevne.
3. Alarmer uden ende
Selv med et standard-dataindsamlingssystem risikerer I at bruge dyrebar tid på at løse unødvendige alarmer, hvis alarmerne ikke er skræddersyet til jeres behov.
4. Menneskelige fejl
Manuel databehandling øger risikoen for menneskelige fejl, hvilket breder sig som ringe i vandet til andre afdelinger, som så får dem til at prioritere deres tid forkert.
Hvor meget tid bruger I på unødvendig datahåndtering?
Hvis en medarbejder bruger en time dagligt på datahåndtering, svarer det til mere end syv ugers fuldtidsarbejde om året.
Løsning: Sørg for, at de rette personer altid har adgang til data af høj kvalitet på det rette tidspunkt.
For at udnytte jeres data effektivt skal I først og fremmest sikre, at data fra alle afdelinger er tilgængelige for alle de medarbejdere i organisationen, der kan bruge dem.
For det andet skal I sørge for, at dataene præsenteres på en let tilgængelig måde, så I kan bruge jeres tid på at løse problemer i stedet for at lede efter data. I kan spare masser af tid og penge på at automatisere datafiltreringsprocessen med dataanalysesoftware, der kan fange unormale situationer og ændringer i mønstre over tid og kun udløser alarmer ved hændelser, som kræver jeres opmærksomhed.
Når I automatiserer jeres dataanalyse, reducerer I også risikoen for menneskelige fejl og sikrer, at jeres beslutninger og prioriteringer er baseret på data af høj kvalitet, uanset om I søger efter lækager eller prioriterer, hvilke ledninger det bedst kan betale sig at udskifte.