Daten in der Produktion
Produktionsdaten: Sensor- und Maschinendaten (IoT), OEE- und Qualitätskennzahlen, Supply-Chain- und Traceability-Daten sowie MES/ERP-Integration.
Produktion läuft mit Daten, die von der Fertigungshalle bis in die Chefetage reichen: Sensordaten aus PLCs und SCADA-Systemen, MES-Produktionsdaten, Qualitätsprüfprotokolle, Supply-Chain- und Bestandsdaten sowie Wartungshistorien der Anlagen. Dieser Block vermittelt, wie Hersteller diese Daten strukturieren, beschaffen und bewerten, von OEE-Berechnungen über Fehlerverfolgung bis zu Datensätzen für Predictive Maintenance. Sie sehen sich die Kennzahlen an, die Datenqualität und Zuverlässigkeit im industriellen Umfeld definieren, verstehen die regulatorischen und Cybersecurity-Frameworks für Industriedaten (einschließlich IP-Schutz und OT-Security) und lernen die Audit-Praktiken kennen, die Daten über vernetzte Fabriksysteme hinweg vertrauenswürdig halten. Der Fokus bleibt auf Dateninfrastruktur, Messung und Governance, nicht auf allgemeiner Finanzanalyse.
Was Sie beherrschen werden
- Die zentralen Datenquellen einer Produktion identifizieren und mappen, von IIoT-Sensoren bis zu ERP- und MES-Systemen
- Zentrale Analytics-Kennzahlen der Produktion wie OEE, First-Pass Yield und MTBF/MTTR berechnen und interpretieren
- Datenqualität und Governance-Reifegrad über Produktions-, Qualitäts- und Supply-Chain-Pipelines hinweg bewerten
- Prüfungen zu industriellem Datenschutz, IP-Schutz und OT-Security anwenden, um Governance-Lücken zu finden
Schlüsselbegriffe
Module
Überträgt die zentralen Datenkonzepte auf reale Use Cases in der Produktion: Sensoren, OEE, Traceability und Systemintegration.
Behandelt die Data Landscape in der Produktion, Stammdaten, Qualitätsmetriken, Governance und Analytics-Reifegrad.
Behandelt die Regulierung industrieller Daten, Privacy bei Mitarbeitern und Prozessen, Datenaustausch mit Lieferanten und Governance-Audits.
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