Ausschuss, Stillstand, Qualitätsschwankungen:Woran liegt es wirklich?
Ich verbinde die Maschinen-, Qualitäts- und Prozessdaten produzierender Unternehmen mit dem Erfahrungswissen ihrer Fachkräfte — um konkrete Prozessfragen zu beantworten.
Kommt Ihnen eine dieser Situationen bekannt vor?
Klicken Sie die Situation an, die Ihrer am nächsten kommt.
Daten zeigen Abweichungen — aber nicht ihre Ursache
- Prozesskennzahlen, Qualitätswerte und Maschinenzustände werden bereits überwacht — die Auswertungen zeigen, was passiert ist, aber selten, wodurch es verursacht wurde.
- Mehrere Prozessparameter verändern sich gleichzeitig; im Einzeldiagramm bleibt verborgen, wie sie zusammenwirken.
- Auffälligkeiten treten nur unter bestimmten Kombinationen aus Material, Einstellung und Umgebungsbedingungen auf — welche, ist unklar.
Bewährte Einstellungen funktionieren — ihre Wirkmechanismen und Grenzen sind jedoch nicht vollständig untersucht
- Die eingefahrenen Einstellungen liefern im Alltag zuverlässig gute Ergebnisse — welche Parameter dabei tatsächlich wirken und wie stark, ist nicht systematisch untersucht.
- Die vermuteten Einflussfaktoren Ihrer Fachkräfte sind plausibel — ob und in welchem Ausmaß die Daten sie bestätigen, ist bislang offen.
- Damit bleibt auch der Gültigkeitsbereich unklar: Bis zu welchem Material-, Produkt- oder Anlagenzustand die Einstellungen tragen, zeigt sich meist erst, wenn sie es nicht mehr tun.
Vorhandene Daten ergeben noch kein gemeinsames Prozessbild
- Produktions-, Qualitäts- und Maschinendaten liegen in unterschiedlichen Systemen vor und ergeben noch kein gemeinsames Prozessbild.
- Wertvolles Prozesswissen steckt als Fließtext in Schichtbüchern, Wartungs- und Reklamationsberichten — und bleibt dadurch ungenutzt.
Probleme werden erkannt — aber meist erst im Nachhinein
- Auffälligkeiten wie drohender Ausschuss oder Anlagenstillstand werden meist erst erkannt, wenn sie bereits eingetreten sind.
- Unklar ist, ob die vorhandenen Daten für eine belastbare Früherkennung oder automatisierte Prüfung überhaupt ausreichen.
Solange die Ursache unklar bleibt, wird sie kompensiert statt behoben: durch Sicherheitsaufschläge, Nacharbeit, zusätzliche Prüfungen oder Erfahrungswerte, die sich nicht belegen lassen. Das funktioniert im Alltag zuverlässig — bis ein neues Material, ein neues Produkt oder ein Personalwechsel die Grundlage verändert. Und jede Entscheidung, die darauf aufbaut, beruht auf einer Vermutung, die niemand überprüft hat.
Warum Erfahrungswissen und Daten zusammengehören
Hinter diesen Situationen steht dasselbe Grundmuster: In Ihrem Unternehmen liegen zwei Wissensquellen nebeneinander, die getrennt betrachtet werden — mal fehlt der Abgleich zwischen ihnen, mal die gemeinsame Datengrundlage dafür.
Auf der einen Seite steht das über Jahre aufgebaute Erfahrungswissen der Prozessexperten, auf der anderen die laufend erfassten Maschinen-, Qualitäts- und Prozessdaten. Erst wenn beide Quellen zusammengeführt werden, entstehen belastbare und nachvollziehbar begründete Prozessentscheidungen. Genau an dieser Schnittstelle setzt meine Arbeit an.
Das Wissen Ihrer Fachkräfte
Ihre Prozessexperten wissen aus der Praxis,
- welche Prozessparameter kritisch werden können,
- unter welchen Bedingungen Probleme auftreten,
- welche Einstellungen sich bewährt haben und
- wie Auffälligkeiten einzuordnen sind.
Die Grenze: Dieses Wissen ist schwer auf neue Situationen übertragbar und selten vollständig dokumentiert. Vor allem aber lässt sich eine darauf gestützte Entscheidung nicht belegen — ob eine Vermutung zutrifft, zeigen erst die Daten.
Die Information in Ihren Daten
Ihre erfassten Daten enthalten Hinweise auf
- tatsächliche Prozessverläufe über die Zeit,
- Unterschiede in der Produktqualität und die Bedingungen, unter denen sie entstehen,
- wiederkehrende Muster vor Anlagenstillständen oder Störungen sowie
- das Zusammenwirken mehrerer Parameter, das sich einzeln betrachtet nicht zeigt.
Die Grenze: Auch wenn Kennzahlen und Dashboards längst vorhanden sind: Eine Auswertung zeigt zunächst nur, was gemeinsam auftritt — nicht, was einander verursacht, und selten, wie mehrere Parameter gemeinsam wirken. Diese Unterscheidung gelingt erst mit dem Prozesswissen Ihrer Fachkräfte.
Was der einen Quelle fehlt, liefert die andere
Beide Grenzen haben dieselbe Lösung. Ihre Fachkräfte bringen die relevante Frage, die vermuteten Einflussfaktoren und die Kenntnis des Prozesses ein. Die Daten liefern den Beleg: Sie bestätigen eine Vermutung, widerlegen sie oder machen einen Zusammenhang sichtbar, den bisher niemand vermutet hat. Ob dieser Zusammenhang tatsächlich eine Ursache beschreibt, entscheidet wieder das Prozesswissen. Erst dieser Wechsel aus Vermutung, Beleg und Einordnung ergibt eine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Mein Ziel ist ausdrücklich nicht, menschliche Erfahrung durch Data Science oder künstliche Intelligenz zu ersetzen. Sie soll überprüfbar, übertragbar und dort erweitert werden, wo die Komplexität eines Prozesses über das hinausgeht, was sich beobachten lässt.
In kleinen Schritten — Sie entscheiden nach jedem, ob es weitergeht
| Schritt | Warum |
|---|---|
| 01. Erstgespräch | Um sich kennenzulernen und gemeinsam einzuschätzen, ob sich eine Potenzialanalyse lohnt. |
| 02. Potenzialanalyse | Um die Machbarkeit einer Datenanalyse auf eine definierte Fragestellung realistisch einzuschätzen. |
| 03. Datenintegration | Nur nötig, wenn die Potenzialanalyse zeigt, dass Daten verstreut oder nicht angebunden sind. |
| 04. Prozessdatenanalyse | Die Methode steht erst fest, wenn Fragestellung und Datenlage geklärt sind. |
| 05. Betrieb und Wartung | Nur ein belastbarer Nutzen rechtfertigt die Überführung in eine dauerhafte Lösung. |
Und wenn sich zeigt, dass es nicht geht?
Dann sage ich das. Ergibt die Potenzialanalyse, dass Ihre Daten die Frage nicht beantworten können, ist das ein Ergebnis — es verhindert, dass Sie in eine Lösung investieren, die auf einer zu dünnen Grundlage steht. Sie legen sich zu keinem Zeitpunkt auf ein umfangreiches KI-Projekt fest.
Wie das in der Praxis aussieht
Mein erstes freiberufliches Projekt dokumentiere ich vollständig — von der Fragestellung über die Analyse bis zu den Grenzen des Ergebnisses. Weitere Projekterfahrung stammt aus meiner vorherigen Tätigkeit als AI Project Manager in der Industrie.
End-to-End-Projekte zur Prozessoptimierung in der Industrie
Als AI Project Manager vor meiner Selbstständigkeit. Die Projekte selbst unterliegen der Verschwiegenheit — weitergeben kann ich das methodische Erfahrungswissen daraus.
Was ich daraus mitgenommen habeKaffeeröstereiLässt sich das Gegensteuern des Rösters gegen ein chemisches Ereignis mitten in der Röstung in eine Kennzahl fassen?
Ja — und die Kennzahl zeigt, worin sich neun Sorten und ihre Bohnenmischungen im Röstverlauf tatsächlich unterscheiden.
Das ganze Projekt lesenDer Maßstab ist kleiner als in der industriellen Produktion — die analytische Struktur ist dieselbe: chargenweise Fertigung, Anlagenzeitreihen und ein Prozess, der stark durch Erfahrungswissen gesteuert wird.
Ein Gespräch, kein Angebot
Für ein erstes Gespräch brauchen Sie keine aufbereiteten Daten und kein Methodenwissen — nur Ihre Fragestellung und die Bereitschaft, mir Ihren Prozess zu erklären. Das Erstgespräch ist kostenlos und unverbindlich. Bei Bedarf komme ich dafür auch zu Ihnen in die Produktion.
Erstgespräch anfragenSie sprechen direkt mit mir.