Data Analytics-Projekt in der Fertigung starten: Ein praktischer Leitfaden

Was dieser Artikel abdeckt

• Stefanie Peitzker, Marketing-Spezialistin für Softwarelösungen, beleuchtet häufige Data-Analytics-Fragen, die Fertigungsprofis stellen.

Data Analytics wird oft als das „neue Öl“ der Wirtschaft gepriesen, doch viele bleiben skeptisch bezüglich seiner Zuverlässigkeit. In diesem Leitfaden sammeln wir häufig gestellte Fragen von Produktionsexperten und beantworten sie mit Einblicken von Fertigungs-Analytics-Ingenieuren, IT-Spezialisten und Data Scientists.

1. Wo sollte eine Data-Analytics-Initiative im Unternehmen beginnen?

Es gibt keinen einzelnen „richtigen“ Startpunkt; der Launch hängt von mehreren Faktoren ab:

Ist Data Analytics in Ihrem Unternehmen bereits verstanden? Falls nicht, beginnen Sie mit einem Orientierungsworkshop, der die Möglichkeiten von Analytics vorstellt und potenzielle Use Cases aufdeckt.

Versteht das Management den technischen Workflow? Falls nicht, führen Sie einen Anforderungsworkshop mit Produktionsexperten vor Ort durch. Das Ergebnis ist typischerweise ein Ursache-Wirkungs-Diagramm, das den Problemumfang klärt und die Führungsebene für Buy-in gewinnt.

Liegt ein konkretes Problem vor? Zum Beispiel „End-of-Line-Testaufwand reduzieren“. Wenn ja, kann das Analytics-Team sofort prüfen, ob ein bestehendes Tool anwendbar ist oder angepasst werden muss.

2. Welche Stakeholder-Perspektiven müssen adressiert werden?

Bosch-Forschung deckt drei verschiedene Pflanzen-Experten-Archetypen auf, die jeweils einen maßgeschneiderten Kommunikationsansatz benötigen:

Skeptiker benötigen klare ROI-Evidenz und schnelle, greifbare Ergebnisse, die Vorteile in Ausbringung, Qualität und Kosten demonstrieren.

Offene Operatoren sind neugierig auf neuartige Optimierungsmethoden. Fokussieren Sie auf die Erklärung der gewählten Algorithmen und wie das Modell mit Live-Daten performen wird.

Überzeugte sehen bereits den Wert von Analytics. Starten Sie mit der gemeinsamen Anwendung des CRISP-DM-Frameworks mit ihnen und ihrem Team, um das Projekt zu formen.

In der Praxis fördern Orientierungsworkshops Stakeholder-Buy-in. Indem die Initiative um eine Geschäftsfrage herum gerahmt und technische Constraints iterativ erkundet werden, können Teams komplexe Regressionsanalysen in handlungsleitende Erkenntnisse übersetzen.

3. Welches Wissen ist für ein erfolgreiches Analytics-Projekt essenziell?

Stefanie Peitzker

Ich habe einen Master in Management mit Spezialisierung Geografie (Universität Augsburg, Deutschland). Seit 2003 bin ich bei Bosch.IO und leite das Marketing Solutions Team, das Business Rules Management System-Lösungen weltweit liefert.

Für ein Fertigungs-Analytics-Projekt sollte Ihr Team drei Wissensdomänen beherrschen:

Business – Projektziele und -anforderungen kommunizieren, damit Analysten das Problem präzise definieren können.

Daten – Datenaufbereitung, Modellierung, Evaluation und Deployment verstehen, von einfachem Reporting bis zu Echtzeit-Predictive-Modellen.

Technischer Prozess – Einen klaren Überblick über die Produktionswertschöpfungskette geben (z. B. Schweißen, Lasern, Testen, Schrauben), um dem Analytics-Ingenieur die Ausrichtung der Modelle auf den Fertigungskontext zu ermöglichen.

4. Welche Vorarbeit müssen Fertigungsorganisationen vor Analytics-Deployment leisten?

Datensammlung und -aufbereitung wirken oft einschüchternd. Der Schlüssel ist, Daten in der richtigen Menge, Qualität und Validität verfügbar zu machen. Ein praktischer Data-Quality-Leitfaden kann Kunden helfen, die Data-Prep-Phase effizient zu strukturieren.

5. Wie viele Daten werden für den Analytics-Start benötigt?

Eine gängige Faustregel lautet: 15 Beobachtungen pro Einflussvariable. Um also 30 Prozessparameter zu bewerten, die eine Qualitätsmetrik beeinflussen, bräuchten Sie mindestens 450 Datensätze. Mehr Daten verbessern generell die Modelltauglichkeit, und mit moderner Infrastruktur ist die zusätzliche Rechenlast vernachlässigbar.

Investition in die Data-Quality-Phase zahlt sich aus: Unsere Leitfäden helfen Kunden, einen soliden Datensatz ohne unnötigen Zeit- oder Kostenaufwand aufzubauen.

6. Kann Analytics ohne interne Data Scientists oder großes IT-Team verfolgt werden?

Absolut. Ein kompetenter Partner vereint Fertigungsingenieure, IT-Spezialisten und Data Scientists zu einem schlanken Analytics-Team. Dieses Team übernimmt Workshops, Modellentwicklung und Validierung und befähigt Ihre Organisation, Erkenntnisse anzuwenden, ohne zusätzliches Personal einzustellen.