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:
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.
„Datengesteuerte Entscheidungen“ sind nur so gut wie die Daten dahinter. Typische Probleme ohne echte Data Transparency:
Inseln: Maschinenlog, Schichtbuch, Excel, ERP – alles getrennt.
Intransparenz: niemand weiß sicher, welche Zahlen „die Wahrheit“ sind.
Verzögerung: Kennzahlen kommen Tage später aus manuellen Auswertungen.
Mit Data Transparency wird das umgedreht:
Eine Datenbasis, mehrere Sichten
Ein konsistenter Datenpool, aus dem unterschiedliche Rollen (Werker, Schichtleiter, Produktion, Qualität, Management) ihre jeweils passende Sicht ziehen.
Aktuelle statt historische Entscheidungen
Entscheidungen basieren auf Live-Daten oder zumindest tagesaktuellen KPIs, nicht auf Monatsreports.
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.
KPI-Monitoring ohne Data Transparency führt zu Dashboard-Fassade ohne Substanz. Im Manufacturing-Kontext geht es typischerweise um:
OEE (Overall Equipment Effectiveness)
Verfügbarkeit, Leistung, Qualität – sauber getrennt und durch Daten belegbar.
First Pass Yield (FPY) & Scrap
Wie viele Teile laufen direkt gut durch? Wo entsteht Ausschuss, wo Nacharbeit?
Durchsatz & Durchlaufzeit
Wie viele Teile pro Stunde / Schicht? Wo entstehen Wartezeiten und Engpässe?
Störgründe & Rüstzeiten
Warum steht die Anlage? Wie viel Zeit geht für Rüsten, Störungen, Materialsuche drauf?
Data Transparency bedeutet hier:
Rohdaten (Signale, Zähler, Meldungen) sind vollständig erfasst.
Sie sind mit Kontextdaten verknüpft (Auftrag, Produkt, Schicht, Werker).
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.
Wesentliche Komponenten, damit Data Transparency funktioniert:
Automatisierte Datenerfassung
Maschinen- und Prozessdaten (Zyklen, Stückzahlen, Stillstände, Prozesswerte).
Qualitätsdaten (Prüfergebnisse, Messwerte, Fehlertypen).
Manuelle Daten (Störgründe, Kommentare, Schichtinfos) in strukturierter Form.
Kontext & Datenmodell
Klare Zuordnung zu Aufträgen, Materialnummern, Kunden, Linien, Schichten.
Einheitliche Stammdaten (Artikel, Arbeitspläne, Ressourcen).
Eindeutige IDs für Teile, Lose, Seriennummern.
Zentrale Datenplattform
Ein System, das Shopfloor-Daten zusammenführt, speichert und versioniert.
Rollenbasierter Zugriff und konsistente KPI-Definitionen.
Dashboards, Reports & Schnittstellen
Echtzeit-Visualisierung für den Shopfloor.
Standardreports für Controlling, Qualität, Management.
APIs/Schnittstellen zu ERP, QMS, BI-Tools.
Ein Cloud-MES ist in der Praxis der schnellste Weg zu echter Data Transparency:
Es bindet Maschinen, Linien, Prüfmittel und manuelle Eingaben an.
Es kennt Auftrags-, Material- und Stammdaten aus dem ERP.
Es berechnet Kennzahlen wie OEE, FPY, Scrap anhand eines konsistenten Regelwerks.
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:
Einheitliche KPIs über Werke hinweg.
Geringerer IT-Overhead durch SaaS-Modell.
Schnelle Rollouts auf weitere Linien / Standorte.
Für SYMESTIC als Cloud-MES-Panbieter ist Data Transparency ein zentrales Versprechen:
Echtzeit-Transparenz im Digital Shopfloor
Live-Status, OEE, Stückzahlen, Stillstände pro Linie/Maschine/Schicht – inkl. Drilldown bis auf Auftrags- und Teil-Ebene.
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.
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.
Sinnvoller Startpunkt:
Ziel-KPIs definieren: z. B. OEE, Scrap, FPY, Stillstandsminuten pro Schicht.
Pilotlinie wählen: hohe Volumina oder hohe Verluste.
Datenfluss aufsetzen: Maschinenanbindung, Auftrag-/Materialkontext, manuelle Events.
Dashboards & Reports aufsetzen: wenige, aber relevante Sichten für die Rollen vor Ort.
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.