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Was ist eigentlich Data Science im Betrieb?

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 KPIs. Nicht „KI um der KI willen“, sondern messbarer Nutzen im Tagesgeschäft. 🎯

Kurzdefinition: Data Science im Betrieb

Ein systematischer, iterativer Prozess, der
– betriebliche Fragen in messbare Ziele übersetzt,
– Daten aus Maschinen, ERP/MES, Sensorik und Qualitätssicherung zusammenführt,
– Datenqualität prüft und aufbereitet,
– mit statistischen und analytischen Methoden Muster, Abweichungen und Treiber identifiziert,
– Ergebnisse als KPIs und Visualisierungen in den Arbeitsalltag bringt.

Bewährter Rahmen: CRISP-DM mit den Phasen Business Understanding → Data Understanding → Data Preparation → Modeling → Evaluation → Deployment. Werkzeug-agnostisch, in KMU oft mit Python/pandas, SQL, Jupyter und einem Dashboard (z.B. Power BI) praktikabel.

Typische Use-Cases in KMU (technischer Alltag)

  • Ausschuss/Nacharbeit senken: Prozessfähigkeit (Cp/Cpk), First Pass Yield, Ursachenanalyse.
  • OEE verbessern: Verfügbarkeit/Leistung/Qualität gemäß ISO 22400; Stillstands- und Rüstzeittreiber sichtbar machen.
  • Instandhaltung smarter: Schwingung/Temperatur/Leistungsaufnahme trendbasiert überwachen; einfache Schwellen/Trendmodelle vor ML.
  • Energieeffizienz: kWh/Stück, Lastgänge, Anomalien bei Leerlauf; Optimierung von Start-/Stopp- und Rüstfenstern.
  • Lieferperformance: Durchlaufzeit, WIP, On-Time-In-Full; Engpassanalyse.
  • Prüfprozesse stabilisieren: Streuung und Drift in Messreihen erkennen; Regelkarten einsetzen.

Metriken und Methodik

  • Kern-KPIs
  • OEE, Verfügbarkeit, Leistungsgrad, Qualitätsrate (ISO 22400).
  • MTBF/MTTR, Stillstand pro Ursache.
  • Ausschussquote, First Pass Yield.
  • Prozessfähigkeit Cp/Cpk (ISO 22514-2) für kritische Maße.
  • Energie: kWh/Stück, Grundlast, Lastspitzen.
  • Datenqualität pragmatisch prüfen
  • Vollständigkeit (fehlende Zeitstempel/IDs), Plausibilität (physikalische Grenzen), Synchronität (Uhrzeitquellen), Eindeutige Definitionen (z. B. „Stillstand“).
  • Analytische Bausteine
  • Deskriptiv: Verteilungen, Pareto, Trend/Seasonality.
  • Statistisch: Regelkarten, Fähigkeit, Konfidenzintervalle.
  • Prädiktiv, falls reif: einfache Regressions-/Klassifikationsmodelle auf sauberen Merkmalen.
  • Governance
  • KPI-Definitionen festhalten (Quelle, Formel, Aggregation).
  • Datenschutz prüfen (Personenbezug bei Schicht-/Mitarbeiterdaten → DSGVO beachten).
  • Versionierung und Reproduzierbarkeit (Notebooks, Skripte, Datenstände).

Kompakte Zuordnung: Use-Case → Metrik → Methode

  • Ausschuss senken → Cp/Cpk, FPY → Fähigkeitsanalyse, Pareto, Regelkarten.
  • OEE heben → OEE/Verfügbarkeit → Ereignislogs clustern, Rüstzeit-Boxplots, Engpassanalyse.
  • Energie sparen → kWh/Stück, Grundlast → Lastgang-Analyse, Wochenmuster, Anomalien.
  • Liefertermintreue → Durchlaufzeit, OTIF → Flussdiagramme, WIP vs. Lead-Time, Engpässe.

Beispiel (typischer Ablauf)

Ausgangsfrage: „Warum steigt der Ausschuss bei Artikel X nach Werkzeugwechseln?“
Daten: Maschinenzustände, Werkzeugstandzeit, Messwerte (Durchmesser), Ausschussgründe, Schichtplan.

Vorgehen:
1) Datenmapping und Zeitabgleich (Maschinenlog ↔ QS-Messung ↔ Werkzeug-ID).
2) Datenqualität: Lücken/Outlier markieren, plausibilisieren.
3) Basis-KPIs: FPY, Ausschussquote pro Schicht/Los, Cp/Cpk für kritische Maße.
4) Mustererkennung: Trend des Mittelwerts/der Streuung über Standzeit; Pareto der Ausschussgründe; Korrelation mit Rüstereignissen.
5) Visualisierung: Regelkarte je Werkzeuglebenszyklus; Pareto der Ursachen; OEE-Overlay für Rüstfenster.
6) Umsetzung: klare Wechselkriterien (z.B. Prozessgrenzen statt fixer Stückzahl), Checkliste für Einfahrteile, Alarm bei Drift.

Ergebnisinterpretation:
– Cp/Cpk > 1,33: Prozess tendenziell fähig; bei Drift nahe der Toleranz früh gegensteuern statt nur öfter messen.
– Pareto zeigt fokussiert 1–2 Haupttreiber; Verbesserungen dort bringen meist den größten Effekt.
– Konfidenzen/Regelkarten verhindern Überreaktionen auf Zufallsrauschen.

Praxisleitfaden für den Einstieg

  • Starten Sie mit einer konkreten Frage, nicht mit einem Tool. Beispiel: „Wie viele Minuten Stillstand pro Schicht sind unbegründet?“
  • KPI-Definitionen normnah wählen (ISO 22400, ISO 22514) und schriftlich fixieren.
  • Datenpfad skizzieren: Quelle → Transformation → KPI → Visualisierung. Ein CSV genügt für den Anfang. 🧩
  • Minimal-Stack: SQL/CSV-Export, Python/pandas-Notebook, ein simples Dashboard. Erst wenn es trägt, automatisieren.
  • Regelkommunikation: 10-Minuten Shopfloor-Meeting mit 3 Kerncharts (OEE, Pareto Stillstände, FPY).
  • Datenschutz sauber klären: Personenbezug minimieren, Pseudonymisierung, Zweckbindung (DSGVO-konform).
  • Kompetenzen aufbauen: kurze Schulungen zu Statistik-Grundlagen, Regelkarten, Datenhandling; Vorlagen/Notebooks standardisieren.

Klare nächste Schritte? Wir helfen beim Zuschnitt auf Ihre Linie, KPI-Definitionen und beim schlanken technischen Setup – pragmatisch, nachvollziehbar und messbar. Melden Sie sich – und stellen Sie gern Ihre konkreten Fragen. 📩

Quellen
– ISO 22400-2: Automation systems and integration — Key performance indicators (KPIs) for manufacturing operations management (2014) — iso.org
– ISO 22514-2: Statistical methods in process management — Capability and performance — Part 2: Process capability and performance measures (2017) — iso.org
– CRISP-DM 1.0: Cross-Industry Standard Process for Data Mining (2000) — crisp-dm.org / spss.com (Guide)
– Verordnung (EU) 2016/679: Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) (2016) — eur-lex.europa.eu

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