📊 Mitlaufende Daten statt Zetteln – Vorteile und Stolpersteine Mitlaufende Daten statt Zetteln: Wo Daten helfen – und wo sie nur „digitaler Zettel“ sind 📋➡️📊 Digitale Erfassung klingt nach der…
📊 Verfügbarkeiten automatisch messen In vielen Betrieben wird die Anlagenverfügbarkeit noch mit Bauchgefühl oder manuellen Excel-Listen bewertet. Das führt zu Streit über „gefühlte“ Stillstandszeiten, unklare Verantwortlichkeiten und unsichere Investitionsentscheidungen. Automatisches…
📊 Warum gute Daten selten ein Silvesterprojekt sind Datenprojekte starten in vielen Unternehmen zwischen Weihnachten und Silvester: „Heuer bauen wir endlich ein Dashboard.“ 🎆 Doch gute Datenqualität, verlässliche Kennzahlen und…
📊 Wie man mit einfachen Mitteln Stillstände sichtbar macht Stillstände „fühlen“ sich im Alltag oft klar an: „Die Maschine steht dauernd“, „Wir kommen nicht auf Takt“. Ohne Zahlen bleibt das…
Von der Wartung zur Analyse: Predictive Maintenance schafft planbare Verfügbarkeit, weniger Stillstände und bessere Ressourcennutzung – datenbasiert statt kalendergetrieben. ⚙️📈 Was ist Predictive Maintenance? Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) nutzt Zustandsdaten…
Power BI in der Technik: schnell zu belastbaren Kennzahlen – ohne Datendschungel Use-Case: Shopfloor-Board mit verlässlichen Tageszahlen Ziel: Entscheidungen im 15‑minütigen Morgenmeeting absichern. Ein Power-BI-Dashboard verdichtet Produktions- und Instandhaltungsdaten zu…
Prozessdaten sichtbar machen – ein Praxisbeispiel, das Entscheidungen verbessert 📈 Use-Case: Eine Fertigungszelle ohne verlässliche Transparenz In einer diskreten Fertigungszelle (Bearbeitung – Waschen – Prüfen) gibt es Lieferverzug und Ausschussspitzen,…
Wenn das Bauchgefühl „stimmt“ und das Dashboard „falsch“ wirkt, kippt Vertrauen – mit Folgen für Entscheidungen, Akzeptanz und Wirksamkeit von Digitalprojekten. Das Problem ist selten „die Daten an sich“, sondern…
Excel ist schnell, flexibel – und ein stiller Effizienz-Killer auf dem Shopfloor. Was als „temporäre Lösung“ beginnt, wird oft zum Schatten-MES: Berechnungen werden fehleranfällig, Versionen unklar, Entscheidungen wackelig. ⚠️ Dieser…
Data Science im Betrieb bedeutet: aus vorhandenen Betriebs-, Qualitäts- und Maschinendaten wiederholbar Erkenntnisse zu gewinnen, die Entscheidungen und Kennzahlen verbessern – mit schlanken Mitteln wie Python, SQL und klar definierten…