DQ-Step – Verbesserung der Datenqualität bei AREVA NP / Abteilung NEM-G

DQ-Step - Verbesserung der Datenqualität bei AREVA NP / Abteilung NEM-G

(Third Party Funds Single)

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Start date: 15/01/2009
End date: 15/02/2012
Acronym: DQ-Step
Funding source: Industrie
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Abstract

Der Einsatz IT-gestützter Prozesse im Kraftwerksbau in den Bereichen Engineering, Procurement and Construction (EPC) nimmt immer mehr zu, wodurch derQualität der Daten in den IMS (Information Management Systems) immer mehr Bedeutung zukommt. Unter IMS werden in diesem Zusammenhang im Wesentlichen die Software-Produkte Vantage Plant Engineering (VPE), Vantage Plant Design (VPD)und Vantage Project Resource Management (VPRM) sowie die angrenzenden Tools(z.B. MOM, PIS, DM, etc.) verstanden. Die genannten Information-Management-Systeme (IMS) stehen vor einer Reihe von Herausforderungen: Die Datenvolumina steigen, die Integration der Werkzeuge ist nicht optimiert und systembedingt heterogen. Die Qualität der Deliverables (Dokumente, Stücklisten, Zeichnungen usw.) wird oft manuell sichergestellt, wobei z.T. Korrekturen und Ergänzungen nicht sofort an die Quellen zurückgeführt, sondern nur im Dokument vorgenommen werden. Datenquellen sind teilweise redundant vorhanden, Datenströme bzw. -flüsse nicht eindeutig definiert und angewendet. Das Forschungsprojekt soll zu einer Reihe von Techniken und Maßnahmen führen, die zu einer Verbesserung der Datenqualität beitragen. Konkret sollen dazu die im Rahmen der IMS-Datenverarbeitung bei AREVA relevanten Merkmale der Datenqualität sowie entsprechende messbare Qualitätsindikatoren bestimmt werden. Zur nachhaltigen Optimierung der Datenqualität soll eine Systemarchitektur erarbeitet werden, die auf der Basis dieser Qualitätsindikatoren eine Kontrolle der Datenqualität ermöglicht. Grundsätzlich wird angestrebt, qualitätssichernde Maßnahmen so früh und automatisiert wie möglich im Prozess der Datenerhebung zu etablieren. Das Forschungsprojekt soll neben den spezifischen Lösungsansätzen für die gegebene Situation bei AREVAzugleich auch Erkenntnisse liefern, die darüber hinaus Bedeutung haben und auf andere Bereiche übertragen werden können. Hierbei ist auch dir Frage zu klären, wie man optimalerweise Standard-Software ertüchtigen kann, um nachhaltig die Qualität der Daten zu verbessern. Die Untersuchungen sollen auch die weltweite Nutzung der IMS-Tools berücksichtigen.

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