- eine Vision für die Data-Literacy-Strategie zu entwickeln
- einen Durchführungsplan in mehreren Stufen aufzustellen
- den Teilnehmerkreis für den ersten Durchlauf zu definieren
- das Budget und den Zeitrahmen festzulegen
- die Metriken für die Evaluierung des Programmes zu definieren.
Wichtig ist es, dass die Einführung der Datenkultur nach den Regeln des Change-Managements erfolgt. Das heißt, dass sich der Kulturwandel bzw. die neue Kultur nicht auf einen Schlag einführen lässt. Sie muss sich vielmehr über einen Lernprozess entfalten, indem sie Schritt für Schritt in die bestehende Unternehmenskultur eingewoben wird und so ihren Wert unter Beweis stellt. Da es erfahrungsgemäß in Change-Prozessen leicht zu Missverständnissen oder Gerüchten kommen kann, ist gute Kommunikation vonnöten. Sie legt die Beweggründe für das Data-Literacy-Programm dar und bringt den Mitarbeitern ihre persönlichen Vorteile näher. Diese reichen von mehr Erfolg bei den täglichen Arbeitsaufgaben bis hin zu den persönlichen Karrierechancen, die sich durch die erweiterte Datenkompetenz ergeben. Kommunikation hilft zudem, eventuelle Widerstände aufzuheben und jedem einzelnen Mitarbeiter seinen Beitrag, den er leisten kann, vor Augen zu führen.
Online-Tests
Ebenfalls unverzichtbar ist es, den individuellen Stand der Datenkompetenz für jeden einzelnen Teilnehmer zu eruieren. Hierfür kann auf neutrale Assessments z.B. in Form von Online-Tests zurückgegriffen werden. Mit differenzierten Lehrplänen und Lernressourcen ist es dann möglich, unterschiedlichen Wissensständen gerecht zu werden und die Lernpläne an den persönlichen Lernstil und das jeweilige Zeitbudget anzupassen. Nach Abschluss jeden Durchlaufes lässt sich das Programm nach den anfänglich festgelegten Metriken bewerten, um es gegebenenfalls weiterzuentwickeln. 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
Alles aus einer Hand
Um eine datenbasierte Unternehmenskultur zu fördern und Datenkompetenz zu entwickeln, suchen Unternehmen oft nach Partnern zur Unterstützung, die z.B. Schulung, Beratung und Support aus einer Hand bieten – am besten mit rund um die Uhr Verfügbarkeit.
Datenkompetenz im Einsatz
Die beiden folgenden Szenarien zeigen, wie Datenkompetenz zu besseren Ergebnissen bzw. Entscheidungen führen kann. Beispiel Nummer eins: Ein Unternehmen aus dem Werkzeugbau stellt für IoT-vernetzte Produktionsressourcen den Fertigungsmeistern und Produktionsmitarbeitern auf einem Tablet ausgewertete Daten in Echtzeit zur Verfügung. So sind sie in der Lage, direkt vor Ort an der Maschine Indikatoren wie Maschinenbelegung, Planeinhaltung, Bearbeitungsgrad etc. abzufragen und visuell darzustellen. Sie erkennen Störungen oder Abweichungen und können schnell reagieren. Beispiel Nummer zwei stammt aus dem Bereich Apparatebau. In der Abteilung Produktdefinition soll für ein bestimmtes Gerät ein Business Case zur Akzeptanz eines neuen Features berechnet werden. Hierfür sind – neben den Daten zur Gerätenutzung – auch Daten zu den Kunden, zur installierten Basis, zu den Kosten und zum Service aus unterschiedlichsten Abteilungen wichtig. Datenkompetente Mitarbeiter können beurteilen, welche Daten sie benötigen, um aussagekräftige Ergebnisse zu generieren. Sie stellen die richtigen Fragen für deren Auswertung und können mit Ergebnissen und Visualisierungen eine datenbasierte Entscheidung zur Weiterentwicklung des Produktes forcieren.
