Was bedeutet Data Transparency?
Data Transparency (Datentransparenz) beschreibt die Fähigkeit, alle relevanten Produktionsdaten vollständig, korrekt und verständlich verfügbar zu machen – in Echtzeit und im richtigen Kontext.
Konkret heißt das:
- Daten aus Maschinen, Linien und Prüfmitteln werden automatisch erfasst.
- Sie sind eindeutig einem Auftrag, Produkt, Material, Zeitraum, Arbeitsplatz, Werker zugeordnet.
- Sie sind über Dashboards, Reports und Schnittstellen abrufbar – ohne manuelle Excel-Bastelei.
Data Transparency ist damit die unverhandelbare Basis für jeden „Digital Shopfloor“, Manufacturing Visibility und ernsthaftes KPI-Monitoring. Ohne saubere Datentransparenz bleibt jede Industrie-4.0-Initiative Kosmetik.
Warum Data Transparency die Grundlage für datengesteuerte Entscheidungen ist
„Datengesteuerte Entscheidungen“ sind nur so gut wie die Daten dahinter. Typische Probleme ohne echte Data Transparency:
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Inseln: Maschinenlog, Schichtbuch, Excel, ERP – alles getrennt.
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Intransparenz: niemand weiß sicher, welche Zahlen „die Wahrheit“ sind.
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Verzögerung: Kennzahlen kommen Tage später aus manuellen Auswertungen.
Mit Data Transparency wird das umgedreht:
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Eine Datenbasis, mehrere Sichten
Ein konsistenter Datenpool, aus dem unterschiedliche Rollen (Werker, Schichtleiter, Produktion, Qualität, Management) ihre jeweils passende Sicht ziehen.
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Aktuelle statt historische Entscheidungen
Entscheidungen basieren auf Live-Daten oder zumindest tagesaktuellen KPIs, nicht auf Monatsreports.
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Nachvollziehbarkeit & Traceability
Jede Kennzahl ist bis zum Rohdatensatz und zur Ursache rückverfolgbar. Das ist für KVP, Reklamationsmanagement und Audits entscheidend.
Data Transparency ist damit kein „Nice-to-have“, sondern die Voraussetzung, damit überhaupt sinnvoll über OEE, Lean, OPEX, Cost-per-Part oder Liefertermintreue gesprochen werden kann.
Data Transparency und KPI-Monitoring
KPI-Monitoring ohne Data Transparency führt zu Dashboard-Fassade ohne Substanz. Im Manufacturing-Kontext geht es typischerweise um:
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OEE (Overall Equipment Effectiveness)
Verfügbarkeit, Leistung, Qualität – sauber getrennt und durch Daten belegbar.
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First Pass Yield (FPY) & Scrap
Wie viele Teile laufen direkt gut durch? Wo entsteht Ausschuss, wo Nacharbeit?
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Durchsatz & Durchlaufzeit
Wie viele Teile pro Stunde / Schicht? Wo entstehen Wartezeiten und Engpässe?
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Störgründe & Rüstzeiten
Warum steht die Anlage? Wie viel Zeit geht für Rüsten, Störungen, Materialsuche drauf?
Data Transparency bedeutet hier:
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Rohdaten (Signale, Zähler, Meldungen) sind vollständig erfasst.
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Sie sind mit Kontextdaten verknüpft (Auftrag, Produkt, Schicht, Werker).
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KPIs werden automatisch berechnet und konsistent definiert (kein „OEE pro Werk nach eigener Formel“).
Erst dann wird KPI-Monitoring zu einem belastbaren Steuerungsinstrument – statt zu einem Excel-Wettbewerb zwischen Abteilungen.
Bausteine von Data Transparency im Shopfloor
Wesentliche Komponenten, damit Data Transparency funktioniert:
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Automatisierte Datenerfassung
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Maschinen- und Prozessdaten (Zyklen, Stückzahlen, Stillstände, Prozesswerte).
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Qualitätsdaten (Prüfergebnisse, Messwerte, Fehlertypen).
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Manuelle Daten (Störgründe, Kommentare, Schichtinfos) in strukturierter Form.
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Kontext & Datenmodell
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Klare Zuordnung zu Aufträgen, Materialnummern, Kunden, Linien, Schichten.
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Einheitliche Stammdaten (Artikel, Arbeitspläne, Ressourcen).
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Eindeutige IDs für Teile, Lose, Seriennummern.
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Zentrale Datenplattform
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Ein System, das Shopfloor-Daten zusammenführt, speichert und versioniert.
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Rollenbasierter Zugriff und konsistente KPI-Definitionen.
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Dashboards, Reports & Schnittstellen
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Echtzeit-Visualisierung für den Shopfloor.
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Standardreports für Controlling, Qualität, Management.
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APIs/Schnittstellen zu ERP, QMS, BI-Tools.
Rolle von Cloud-MES: Data Transparency als Produktstandard
Ein Cloud-MES ist in der Praxis der schnellste Weg zu echter Data Transparency:
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Es bindet Maschinen, Linien, Prüfmittel und manuelle Eingaben an.
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Es kennt Auftrags-, Material- und Stammdaten aus dem ERP.
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Es berechnet Kennzahlen wie OEE, FPY, Scrap anhand eines konsistenten Regelwerks.
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Es stellt Dashboards und Analysen über den Browser bereit – auch standortübergreifend.
Damit wird Data Transparency nicht als „Custom-Projekt“ pro Werk gebaut, sondern als standardisierter Service bereitgestellt:
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Einheitliche KPIs über Werke hinweg.
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Geringerer IT-Overhead durch SaaS-Modell.
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Schnelle Rollouts auf weitere Linien / Standorte.
Data Transparency mit SYMESTIC
Für SYMESTIC als Cloud-MES-Panbieter ist Data Transparency ein zentrales Versprechen:
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Echtzeit-Transparenz im Digital Shopfloor
Live-Status, OEE, Stückzahlen, Stillstände pro Linie/Maschine/Schicht – inkl. Drilldown bis auf Auftrags- und Teil-Ebene.
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Integriertes KPI-Monitoring
Standardisierte Kennzahlen (OEE, FPY, Scrap, Durchsatz) sind Teil des Systems, nicht Projektarbeit.
Damit wird erkennbar, wo Wert verloren geht – pro Werk, Linie, Produkt oder Kunde.
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Verknüpfung mit Manufacturing Visibility & Process Automation
Data Transparency ist kein Selbstzweck: Sie speist Manufacturing Visibility (Dashboards, KPIs) und Manufacturing Process Automation (ereignisbasierte Workflows).
So wird Data Transparency von SYMESTIC zum Fakten-Layer: alle weiteren Themen – Digital Shopfloor, OEE-Programme, Lean-Initiativen, papierloser Shopfloor – bauen auf dieser sauberen, konsistenten Datenbasis auf.
Pragmaticher Einstieg in Data Transparency
Sinnvoller Startpunkt:
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Ziel-KPIs definieren: z. B. OEE, Scrap, FPY, Stillstandsminuten pro Schicht.
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Pilotlinie wählen: hohe Volumina oder hohe Verluste.
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Datenfluss aufsetzen: Maschinenanbindung, Auftrag-/Materialkontext, manuelle Events.
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Dashboards & Reports aufsetzen: wenige, aber relevante Sichten für die Rollen vor Ort.
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Regelmäßig nutzen: tägliche/wochentliche Shopfloor-Meetings konsequent auf diese Daten stellen.
Ab dann ist Data Transparency kein Buzzword mehr, sondern ein messbarer Wettbewerbsvorteil – und das Fundament, auf dem der komplette Digital-Shopfloor-Cluster von SYMESTIC steht.
