Big Data & Industrie 4.0
Geschüttelt, nicht gerührt
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Data Scientist - "sexiest job in the 21st century"?
funkschau: Voraussetzung dafür, dass der Analyser seine Vorteile ausspielen kann, sind messbare Einflussgrößen. Inwiefern gibt Contech den Firmen Hilfestellung bei der Ermittlung der entsprechenden Einflussgrößen?
Thurner: Die Hilfestellung durch Contech erfolgt durch die in der Praxis bewährte, eigenentwickelte Methode “Robust Design für robuste Produkte und stabile Prozesse”. Mit dieser Methode gelingt es in kurzer Zeit, die entscheidenden Einflussfaktoren zu identifizieren. Nur ein Beispiel: Bei einer Verklebung können 150 mögliche Einflussgrößen eine Rolle spielen. Welche jedoch entscheidend sind, versuchten zuvor drei Experten vier Monate lang herauszufinden. Vergeblich. Mit Robust Design und Analyser dauerte es weniger als zehn Minuten, um die vier entscheidenden Einflussfaktoren zu identifizieren. Wenn die entscheidenden Einflussfaktoren bekannt sind, können die Ingenieure an den Rädchen drehen, die am meisten bewirken. Damit lassen sich sehr schnell deutlich bessere und robustere Produkte herstellen sowie die Prozesse verbessern.
funkschau: Die vielversprechendsten Datensätze sind unnütz, wenn man niemanden hat, der sie aufbereitet, zusammenführt, auswertet, interpretiert und darauf basierend Entscheidungen für das Unternehmens trifft. Das Magazin Harvard Business Review ernannte daher den Data Scientist zum “sexiest job in the 21st century”. Wie ist Ihre Meinung dazu? Braucht es einen Data Scientist oder ähnlich versierte Mitarbeiter im Unternehmen?
Thurner: Data Scientists sind oft Teil des Big-Data-Problems, nicht zwangsläufig ihre Lösung. Abgesehen davon, dass die Nachfrage nach ihnen riesig ist, sie entsprechend teuer und nicht immer verfügbar sind: Sie müssen sich immer erst in das Thema einarbeiten, halten andere Abteilungen von ihrer Tätigkeit ab und ziehen nicht immer die richtigen Schlüsse aus der Fülle an vorliegenden Informationen. Sie kommen auch nicht immer an die Datentöpfe heran, die zu synchronisieren sind. Die Methode Robust Design in Verbindung mit dem Analyser benötigt keinen Data Scientist. Für die Datenanalyse brauchen wir die “normalen” Ingenieure und Facharbeiter, um die Faktoren korrekt bewerten zu können. Die weitere Auswertung kann jeder Mitarbeiter durchführen.
funkschau: Inwieweit können Data Warehouses und Data Lakes bei der Optimierung von Produkten und Prozessen helfen?
Thurner: Wenn man Data Warehouses und Data Lakes schüttelt und in eine Standardform bringt, die die Analyse der Wirkmechanismen ermöglicht, können auch historische Daten im Analyser verwendet werden. Weitere Bedingungen sind valide MSAs (Messsystemanalysen) und eine statistisch korrekte Stichprobengröße je Segmentierung.
funkschau: Wo sehen Sie für die fertigende Industrie mittelfristig die größten Herausforderungen in der Produkt- und Prozessentwicklung?
Thurner: Die fertigende Industrie ist gezwungen, ihre Produkte und Prozesse stets und sehr schnell zu optimieren. Die Anforderungen an die Produktqualität steigen laufend. Zudem müssen Neuentwicklungen schnellstmöglich ohne Anlaufverluste auf den Markt gebracht werden.
- Geschüttelt, nicht gerührt
- Data Scientist - "sexiest job in the 21st century"?
- Die Methode Robust Design
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