Konforme Arbeitsergebnisse durch regelbasierte Verifikation
Erfolg braucht Qualität Ihrer Daten. Hohe Datenqualität ist einer der am meisten unterschätzten Faktoren für den Erfolg von Engineering-Prozessen. Bei der Engineering Data Compliance werden automatisierte Reviews durchgeführt und potentielle Probleme frühzeitig erkannt sowie rechtzeitig korrigiert. So erfährt die Prozessqualität eine kontinuierliche Überwachung und Verbesserung auf Grundlage der Datenqualität. Abweichungen oder Fehler werden systemübergreifend rasch erfasst, gezielt lokalisiert und damit kostengünstig behoben.
Manuelle Reviews von Engineering Daten sind zeitaufwändig, nicht vollständig und oft fehlerhaft. Menschen machen die Fehler. Unentdeckte Fehler erfordern zusätzliche Arbeitsaufwände und bergen hohe Risiken, die bis zur Produkthaftung führen können. Die Entwicklungsprozesse sind zeitaufwändig, nicht vollständig und oft fehlerhaft. Der Entwicklungsprozess ist zu komplex: Viele Richtlinien, unterschiedliche Anforderungen und eine heterogene Toollandschaft (IT) machen Nachweise kostenintensiv und binden zusätzlich wichtige Ressourcen.
Engineering Data Compliance steht für nachweisbare Qualität, übergreifende Datenkonsistenz im Entwicklungsprozess, die frühzeitige Fehleraufdeckung, korrekt angewandte Richtlinien (Standardkonformität), Nachvollziehbarkeit durch Rückverfolgung und Vorhersagen durch Trendanalysen. In der Automatisierung von formalen Reviews, der Überprüfung von Engineering Daten nach Richtlinien sowie der Dokumentengenerierung (Prüfberichte) wird der Nachweis in kürzester Zeit erbracht, Fehler präventiv vermieden, Zyklen reduziert, Qualität erhöht und Kosten eingespart.
Softwaregestützte Methoden zur automatisierten Datenanalyse
Unsere Lösungen umfassen softwaregestützte Methoden für die automatisierte Datenanalyse, werkzeugübergreifende Datenüberwachung und die Sicherstellung von Informationsqualität durch eine Risikobewertung in den Entwicklungsprozessen:
- Checking: Analysiert, ob alle Daten lesbar, fehlerfrei und regelkonform sind
- Matching: Stellt sicher, dass logisch verknüpfte Informationen konsistent sind
- Parsing: Überprüft, ob Daten geltenden Konventionen entsprechen (Konformität)
- Cleansing: Korrigiert Informationen nach Anforderung, Einschränkung und gültiger Norm, Beispiele sind allgemeingültige Formatvorgaben, Wertebereiche, Normwerte usw.
- Profiling: Analysiert Daten und bereitet Statistiken (Metadaten und Metriken) auf, die Informationen zur Datenqualität beinhalten und Hinweise zur Verbesserung der Datenqualität aufweisen
- Monitoring: Verfolgt die Richtlinienkonformität Ihrer Engineering Daten
Mit Lösungen von Match Technologies vermeiden Sie frühzeitig Risiken und Kosten durch fehlerhafte Daten.