Viele Unternehmen aus dem produzierenden Gewerbe investieren in Industrie-4.0-Projekte. Es geht darum, die Maschinenauslastung oder Produktionsprozesse zu optimieren, Predictive Maintenance einzuführen oder Stillstände zu vermeiden. Doch allzu oft werden die Daten von vernetzen Anlagen, Sensoren und Messgeräten nicht optimal genutzt oder verbleiben in den Datensilos der jeweiligen Abteilungen. Grund dafür ist, dass das Verständnis für den (abteilungsübergreifenden) Wert der Daten fehlt. Dabei ist es doch ein Ziel der Digitalisierung, diese zu nutzen, um mit Echtzeit-Analysen und Visualisierungen datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Schaut man auf den aktuellen Data Literacy Research, der weltweit unter 9.000 Arbeitnehmern aller Job-Level durchgeführt wurde, zeigt sich, dass die meisten Unternehmen zwar verstanden haben, dass datenbasierte Entscheidungen die Voraussetzung für digitale Wertschöpfung sind. Doch auf weiten Strecken fehlt es noch an der Datenkompetenz der Mitarbeiter: Fast 75 Prozent aller Befragten fühlen sich von Daten überfordert und nur 21 Prozent halten sich selbst für souverän im Umgang mit Daten. In Deutschland sind es nur 17 Prozent der Studienteilnehmer.
Schlecht vorberreitet
Die Studie legt zudem offen, dass sich nur 14 Prozent der Deutschen bei Antritt ihres aktuellen Jobs ausreichend darauf vorbereitet fühlten, Daten effektiv zu nutzen. Das zeigt sich auch hinsichtlich des Vertrauens in datenbasierten Entscheidungen: nur 42 Prozent aller deutschen Studienteilnehmer setzen eher auf diesen Weg. Knapp ein Drittel aller Befragten (Deutschland 28 Prozent) haben sich aufgrund von Tech-, Daten- und Informations-Problemen sogar schon krankgemeldet – mit gravierenden Folgen für die Produktivität. In der industriellen Bildverarbeitung stellen PC-basierte Systeme oft eine technische Hürde dar. Die Trennung von Bildaufnahme und Datenverarbeitung führt häufig zu Latenzen, erhöhtem Platzbedarf und einem komplexen Wartungsaufwand. Besonders in schnellen Produktionslinien erschwert die Synchronisation zwischen Sensor und externem Rechner eine stabile Prozesskontrolle. ‣ weiterlesen
Präzise 2D-Inspektion mit nativer Edge-Intelligenz
Was ist Datenkompetenz?
Weiterhin geht aus dem Report hervor, dass, wer sich für datenkundig hält, sich um mindestens 50 Prozent eher in der Lage sieht, gute Entscheidungen zu treffen und sicher aufzutreten. 37 Prozent aller Befragten sind zudem der Überzeugung, dass sich mit Schulungen zur Datenkompetenz die Produktivität steigern lässt. Doch was bedeutet ‚datenkompetent‘ Dabei geht es um die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu bearbeiten, zu analysieren und mit diesen zu argumentieren. Es ist keineswegs nötig, alle Mitarbeiter zu Data Scientists weiterzuentwickeln. Wichtig ist, dass sie lernen, die richtigen Fragen an die Daten zu stellen, die Ergebnisse zu interpretieren und sachkundig zu handeln.
Verantwortliche an einem Tisch
Unternehmen, die eine Datenkultur einführen und fördern möchten, benötigen eine Strategie und ein unternehmensweites Rahmenprogramm, das über alle Ebenen wirkt. In einem ersten Schritt gilt es, die verantwortlichen Stellen, die mit der Leitung und Begleitung der Dateninitiativen und -strategien betraut sind, an einen Tisch zu holen, um
