Data Analytics in Produktion und Industrie 4.0

Kompetenzziele

• Produktions- und Sensordaten aus der Fertigung erfassen und mit SQL strukturieren
• Datenmodelle für industrielle Auswertungen und Fertigungskennzahlen aufbauen
• Daten aus Maschinensteuerungen und IoT-Systemen entlang der Prozesskette zusammenführen
• Produktionskennzahlen wie Ausschussquote und Anlagenverfügbarkeit übersichtlich darstellen
• Dashboards zur Prozessüberwachung in Power BI entwickeln
• Ansätze zur Prozessoptimierung aus Analyseergebnissen ableiten

Themen und Zusammenhänge

In der Industrie 4.0 entstehen Daten an vielen Stellen gleichzeitig: in Sensoren, Maschinensteuerungen und vernetzten Anlagen. Data Analytics ordnet diese Datenströme, legt sie in Datenbanken ab und macht sie mit SQL auswertbar. Business Intelligence verbindet anschließend Datenquellen entlang der Prozesskette zu Datenmodellen, aus denen Produktionskennzahlen für Schichtleitung und Fertigungsplanung entstehen. Das Reporting richtet sich auf die Prozessüberwachung: Dashboards in Power BI zeigen Abweichungen, Stillstände und Qualitätskennzahlen, und datenbasierte Entscheidungen in vernetzten Anlagen werden daraus abgeleitet. In einem Projekt mit realen Produktionsdaten werden Erfassung, Verknüpfung, Darstellung und Prozessoptimierung zu einem durchgängigen Ablauf zusammengeführt.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder liegen in Industriebetrieben, in der Fertigungsplanung und in der Produktionssteuerung.

• Produktionsdatenanalyst oder Manufacturing Data Analyst mit Auswertung von Maschinendaten
• Prozessingenieurin oder Process Engineer mit datenbasierter Prozessoptimierung
• Fachkraft Industrie 4.0 mit Verantwortung für vernetzte Anlagen und Datenflüsse
• Produktionscontroller mit Bereitstellung von Fertigungskennzahlen