Es ist nicht immer einfach, die Antworten, die in den Daten bereits enthalten sind, auch zu finden. In der Vergangenheit war die Analyse meist mühsam und erforderte oft erfahrene Mitglieder des Produktionsteams, um die Ergebnisse zu interpretieren und so unerwünschte Trends zu erkennen und die Ursachen von Fehlern aufzuspüren. Dies beruht oft auf Erfahrung und einem Gespür für einzelne Maschinen, um die Ursachen von Problemen zu erkennen und Wartungsprobleme zu erfassen, bevor ein Ausfall auftritt. Die Erstellung von Berichten, die auf den erfassten Daten beruhen und oft angefordert werden, um übergeordnete Maßnahmen wie etwa die Vorbereitung neuer Geschäftsangebote, die Verbesserung von Produktdesigns oder die Lenkung von Investitionen zu unterstützen, erhöht die Arbeitsbelastung von Mitarbeitern und verlangsamt die Entscheidungsfindung in Unternehmen.
Im Moment befindet sich die Datenwissenschaft mitten in einem dynamischen Entwicklungsschub, weil Unternehmen aus vielen Branchen, die eine digitale Transformation anstreben, mehr Daten und leistungsfähigere Analysewerkzeuge fordern, um bewerten zu können, was diese Informationen für ihre Unternehmen bedeuten. Viele verschiedene Organisationen in Bereichen wie Logistik, Pharmazeutik, Lebensmittelverpackung und Bankwesen sind dabei, ihre eigene Datenkultur zu etablieren. Ziel ist, neue Geschäftserkenntnisse zu gewinnen und zu verstehen, wie man Risiken mindert, Kosten senkt, die Effizienz steigert, bessere Produkte und Dienstleistungen schafft sowie Kunden und Anteilseignern einen größeren Mehrwert bietet.
Die Datenwissenschaft steht bereit, um auch Elektronikherstellern zu helfen. Dank des fundierten Fachwissens der aufstrebenden Datenwirtschaft lassen sich ehemals manuelle Analyseaufgaben automatisieren, um schneller und effizienter als bisher tiefere Einblicke zu gewinnen. Yamaha hat sich mit dem US-Unternehmen Tableau Software zusammengetan, um ein visuelles Dashboard-Paket auf den Markt zu bringen, in das die Analyse-Software von Tableau eingebettet ist. Die im Dashboard verfügbaren Tools bieten Echtzeit- und vergangenheitsbezogene Produktionsanalysen. Sie helfen dabei, den Betriebsqualitäts-Status zu visualisieren sowie die Verfügbarkeit, Leistung und Qualitätsfaktoren zu analysieren, welche die Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE) bestimmen. Zudem unterstützen sie dabei, die Daten genauer zu untersuchen, um die Ursachen von Problemen oder Defekten zu identifizieren und Hilfe bei der Lösung von Problemen wie etwa Bauteilaufnahmefehlern, Linienaustaktungsproblemen und anderen Engpässen zu bekommen.