Datenanalyse
& Datenqualität

FAQ

Was ist eine Datenanalyse?

Datenanalyse ist der Prozess der Untersuchung, Bereinigung, Transformation und Interpretation von Daten, um daraus nützliche Informationen, Muster, Trends und Erkenntnisse zu gewinnen. Datenanalyse kann auf verschiedene Arten von Daten angewendet werden, darunter Textdaten, numerische Daten, Bilder, Audiosignale und Videos. Die Ergebnisse können vielfältig sein, wie Textklassifikation, Trend- und Korrelationserkennung in Tabellen, Bilderkennung und -klassifikation oder Anomaliedetektion in Audiosignalen.

Welche Schritte umfasst eine Datenanalyse?

Die Datenanalyse hilft dabei, aus rohen Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und umfasst in der Regel sechs grundlegende Schritte:

• Datenerfassung: In diesem Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellen und Datensätzen zusammengetragen, um eine umfassende Datenbasis zu schaffen.
• Datenbereinigung: Es erfolgt eine Prüfung der Daten, um fehlerhafte Werte zu korrigieren, fehlende Daten zu ergänzen und Ausreißer zu identifizieren und zu behandeln.
• Datenvorverarbeitung: Die Daten werden für die Analyse vorbereitet, wobei sie möglicherweise formatiert, aggregiert, transformiert oder skaliert werden.
• Datenanalyse: In diesem Schritt werden verschiedene statistische oder maschinelle Lernmethoden angewendet, um Trends oder Zusammenhänge zu erkennen.
• Interpretation: Die Ergebnisse der Analyse werden von Experten interpretiert, um ihre Bedeutung zu verstehen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
• Validierung: Die Validierung erfolgt durch den Vergleich der Analyseergebnisse mit anderen verfügbaren Informationen oder durch die Anwendung von Prüfverfahren.

Welche Rolle spielt die Datenqualität und wie lässt sich diese verbessern?

Die Datenqualität spielt eine entscheidende Rolle in der Datenanalyse, da sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse beeinflusst. Sie kann verbessert werden durch Maßnahmen wie die Bereinigung fehlerhafter Daten, Validierung auf Konsistenz und Plausibilität, Standardisierung, regelmäßige Überprüfung der Datenquellen, Integration verschiedener Datenquellen, Implementierung von Datenqualitätsmanagement und Schulung der Mitarbeiter. Diese Schritte tragen dazu bei, verlässliche und aussagekräftige Daten für fundierte Entscheidungsfindung sicherzustellen.

Was sind typische Anwendungsfälle für die Datenanalyse in der Produktion?

• Predictive Quality: Es werden Korrelationen zwischen Produktionsdaten & Qualitätsdaten ermittelt, um Vorhersage- und Optimierungsmodelle abzuleiten.
• Predictive Maintenance: Die Datenanalyse sagt vorher, wann und wo Wartungsarbeiten erforderlich sind für eine proaktive anstelle einer reaktiven Wartungsplanung.
• Optische Prüfung: Mit Hilfe von Datenanalysen für Bilddaten werden Machine Vision Modelle erstellt, um Bauteile in Echtzeit und in-process optisch zu prüfen.
• Trendanalyse: Die Trendanalyse verwendet Zeitserien, um Entwicklungen in Metriken zur Produktionsleistung oder Qualität zu identifizieren und Trends vorherzusagen.
• Optimierung der Lieferkette: Die Datenanalyse deckt Ineffizienzen in der Lieferkette auf und schlägt Verbesserungen zur Kostensenkung und Pünktlichkeit vor.

Was sind die Vorteile der Datenanalyse in der Produktion?

Datenanalyse in der Produktion bietet zahlreiche Vorteile, darunter die Steigerung der Effizienz durch die Optimierung von Prozessen, die Verbesserung der Produktqualität und die Reduzierung von Kosten. Sie ermöglicht fundierte Entscheidungen, proaktive Wartung zur Vermeidung von Ausfallzeiten, optimierte Produktionsplanung und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit. Zudem fördert sie eine bessere Qualitätskontrolle, unterstützt Nachhaltigkeitsziele und steigert die Kundenzufriedenheit durch pünktliche Lieferungen und hochwertige Produkte.