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Datenqualität für Fertigungsunternehmen sicherstellen

Das Datenqualitätsdilemma: Warum die Fertigungsindustrie vor einer großen Herausforderung steht

Die Fertigungsindustrie steht vor einer großen Herausforderung: dem Datenqualitätsdilemma. Die Bedeutung von qualitativ hochwertigen Daten in diesem Bereich ist enorm, da sie die Grundlage für die Informationen für das Verständnis der Fertigung und ihrer Prozesse, der Qualität und der Kosten darstellt.

Doch die Sicherstellung der Datenqualität stellt Unternehmen vor zahlreiche Herausforderungen, angefangen bei der Erfassung, über die Validierung und Bereinigung bis hin zur Integration und Auswertung der Daten. Schlechte Datenqualität kann gravierende Auswirkungen auf die Fertigungsindustrie haben, da insbesondere bei einer schlechten Datenbasis bzw. niedrigen Datenqualität falsche Schlüsse gezogen werden können.

Die größte Herausforderung moderner Unternehmen?

In der Fertigungsindustrie sind Daten von entscheidender Bedeutung, da sie oft als Grundlage für wichtige Entscheidungen dienen, die Basis von Optimierungen sind und so maßgeblich Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit haben. Wie ein neues Sprichwort treffend formuliert: “Daten sind das neue Gold“

Eine hohe Datenqualität ist daher unerlässlich, um eine erfolgreiche Produktion und Wettbewerbsfähigkeit zu gewährleisten. Leider steht die Industrie jedoch vor einer großen Herausforderung: dem Datenqualitätsdilemma. Denn trotz des Einsatzes modernster Technologien und automatisierter Prozesse und fortschrittlicher Erfassungssoftware bleibt die Sicherstellung einer hohen Datenqualität schwierig.

Was genau ist die Herausforderungen bei der Gewährleistung der Datenqualität in der Fertigungsindustrie und welche Auswirkungen haben schlechte Daten auf die Branche?

Warum ist Datenqualität für die Fertigungsindustrie so schwierig und entscheidend?

Ich habe ein weiteres Sprichwort für Sie:

“Shit in, shit out”.

Warum? Ein entscheidender Faktor für erfolgreiche Fertigungsprozesse ist die Qualität der verarbeiteten Daten. Mit schlechten, unvollständigen oder auch zu wenigen Daten werden schnell falsche Schlüsse gezogen; Kausalitäten erkannt, wo keine sind; Modelle “overfitted” (das Modell lernt dann die Daten “auswendig”) und so keine fundierte Entscheidungsbasis geschaffen.

Die Erfassung und Übertragung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie beispielsweise Maschinen oder Sensoren, in ein gemeinsames System ist eine der Herausforderungen. Bei dieser Datenaggregation und dem Mapping können Fehler oder Verzögerungen entstehen, die zu einer schlechten Datenqualität führen.

Und dann ist noch nicht der menschliche Fehler mit eingerechnet. Auch die manuelle Eingabe von Daten birgt das Risiko von Fehlern und Ungenauigkeiten. Ein weiteres Problem bei der Gewährleistung einer hohen Datenqualität ist die Aktualität der Informationen – veraltete oder unvollständige Daten können zu falschen Entscheidungen führen und somit negative Auswirkungen auf den gesamten Produktionsprozess haben.

Genau an dieser Stelle liegt die Herausforderung. Das Verständnis für die Prozesse, welche Daten dort erzeugt werden (das fängt bereits bei der Unterscheidung von Zeitreihen vs. diskreten Daten an) und welche Bedeutung sie haben – oder auch nicht – steht der Erfassung voran.

Nachdem ein solches Verständnis entwickelt wurde, ist die Aufbereitung und Bereinigung der Daten der schwierigste und aufwendigste Punkt: Bis zu 90 % der Zeit wird für diesen Schritt aufgewandt. Und dabei ist es nicht damit getan, Ausreißer zu identifizieren. Es kann durchaus notwendig sein, die Daten anzureichern, um eine solidere Basis zu erhalten.

Auswirkungen von schlechter Datenqualität auf die Fertigungsindustrie

In der Fertigungsindustrie ist eine hohe Datenqualität von entscheidender Bedeutung. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können schwerwiegende Auswirkungen auf die Produktion haben, insbesondere hohe Kosten:

  • Falsche Schlüsse aufgrund fehlerhafter oder qualitativ minderwertiger Daten
  • Aufwendige Datenaufbereitung und Bereinigung
  • Verzögerungen in der Fertigung
  • Qualitative Einbußen am Produkt

Schlussendlich sind die Implikationen nicht nur auf der Kostenseite relevant. Auch ein damit einhergehender Imageschaden können unvorhersehbare Auswirkungen auf das Unternehmen haben.

Merkmale qualitativ hochwertiger Daten

Eine gute Datenqualität kann anhand mehrerer Merkmale erkannt werden:

  • Genauigkeit (Accuracy): Die Daten müssen korrekt und frei von Fehlern sein, um zuverlässige Ergebnisse liefern zu können.
  • Vollständigkeit (Completeness): Um ein umfassendes Bild zu gewährleisten, sollten alle erforderlichen Datenpunkte erfasst werden.
  • Konsistenz (Consistency): Sowohl innerhalb einer bestimmten Datenquelle als auch über verschiedene Quellen hinweg sollten die Daten widerspruchsfrei und harmonisiert sein.
  • Aktualität (Actuality): Veraltete Daten könnten falsche Schlussfolgerungen zur Folge haben. Daher ist es wichtig, dass die Daten regelmäßig aktualisiert werden.
  • Einheitlichkeit (Continuity): Durch einheitliche Formate und Standards wird die Integration und Analyse der Daten erleichtert.

Mit diesen Kriterien können Unternehmen ihre Datenqualität validieren. Um dies zu erreichen, müssen sie sich den Herausforderungen des Datenqualitätsdilemmas stellen und sicherstellen, dass alle Schritte von der Erfassung bis zur Auswertung sorgfältig durchgeführt werden. Nur so kann eine solide Basis für fundierte Entscheidungen geschaffen werden – denn wie bereits erwähnt: Shit in, shit out!

Maßnahmen zur Verbesserung der Daten

Eine hohe Datenqualität ist für die Fertigungsindustrie von entscheidender Bedeutung. Durch präzise Erfassung und Analyse von Daten können Prozesse optimiert, Fehler vermieden und Kosten gesenkt werden.

Um diese Risiken zu minimieren und eine hohe Qualität der Daten zu gewährleisten, müssen Maßnahmen ergriffen werden. Dazu gehört zum Beispiel die Implementierung automatisierter Datenerfassungs-Tools und ein regelmäßiges Monitoring der Datenqualität sowie Schulungen der Mitarbeiter im Umgang mit den Tools zur Sicherstellung einer reibungslosen Integration in bestehende Systeme.

Der FEN Datenqualitäts-Zyklus zur Sicherstellung guter Daten in der Fertigungsindustrie.

Im FEN-Datenqualitäts-Zyklus dargestellt sollen die folgenden Schritte eingehalten werden:

  1. Prozessverständnis
  2. Datenerhebung
  3. Datenvorbereitung und -bereinigung
  4. Datenzusammenführung und -anreicherung
  5. Datenauswertung
  6. Optimierung

Hier zeigt sich, dass die Auswertung erst weit hinten in der Kette stattfindet. Denn wer aus schlechten Daten Informationen gewinnt, verliert nur.

Zusammenfassung und Fazit

Abschließend lässt sich sagen, dass die Datenqualität in der Fertigungsindustrie eine entscheidende Rolle spielt. Eine schlechte Datenqualität kann zu erheblichen Auswirkungen auf die Produktivität, Effizienz und Rentabilität eines Unternehmens führen. Die konsequente Umsetzung von Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität ist daher unerlässlich. Dazu gehört beispielsweise die Nutzung des Datenqualitäts-Zyklus als Richtschnur, die Implementierung von automatisierten Systemen zur Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse sowie die Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit den Systemen. Best Practices wie regelmäßige Überprüfungen und Korrekturen von Datenfehlern sollten ebenfalls Teil des Prozesses sein. Es ist wichtig, dass Unternehmen verstehen, dass die Sicherstellung einer hohen Datenqualität ein kontinuierlicher Prozess ist und nicht als einmalige Aufgabe betrachtet werden sollte. Nur durch eine konsequente Umsetzung kann langfristig eine hohe Datenqualität gewährleistet werden und somit auch Wettbewerbsvorteile erzielt werden.

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