Datensammlung und -analyse
4.1. Methoden zur Datenerfassung
Beobachtungen:
- Direkte Beobachtung von Arbeitsprozessen und -umgebungen.
- Dokumentation von Beobachtungen in Protokollen oder Checklisten.
Umfragen und Interviews:
- Erhebung von Daten durch strukturierte oder unstrukturierte Interviews und Fragebögen.
- Befragung von Mitarbeitern, Kunden oder anderen Stakeholdern.
Messungen und Tests:
- Durchführung von physischen oder technischen Messungen.
- Nutzung von Testverfahren zur Überprüfung der Produktqualität oder Prozessleistung.
Nutzung von vorhandenen Datenquellen:
- Analyse von bereits vorhandenen Daten aus Unternehmenssystemen (z.B. ERP, CRM).
- Auswertung von Produktionsberichten, Verkaufszahlen und Kundendaten.
Beispiel für Datenerfassungsmethoden:
| Methode | Beschreibung |
|---|---|
| Beobachtungen | Direkte Überwachung der Produktionsprozesse |
| Umfragen | Fragebögen zur Kundenzufriedenheit |
| Messungen | Qualitätskontrollen durch physische Messungen |
| Vorhandene Daten | Auswertung von ERP-Daten zu Produktionsfehlern |
4.2. Analyse der gesammelten Daten
Schritte zur Datenanalyse:
Datenaufbereitung:
- Sortierung und Bereinigung der gesammelten Daten.
- Aggregation und Kategorisierung der Daten für die Analyse.
Datenvisualisierung:
- Darstellung der Daten in Diagrammen, Tabellen und Grafiken.
- Nutzung von Tools wie Excel, Power BI oder andere Datenvisualisierungssoftware.
Statistische Analyse:
- Anwendung statistischer Methoden zur Analyse der Daten (z.B. Mittelwert, Standardabweichung, Korrelation).
- Nutzung von Softwaretools wie SPSS, R oder Python für komplexere Analysen.
Interpretation der Ergebnisse:
- Ableitung von Erkenntnissen aus den analysierten Daten.
- Identifikation von Mustern, Trends und Abweichungen.
Beispiel für eine Datenanalyse:
| Kriterium | Messwert | Soll-Wert | Ist-Wert | Abweichung |
|---|---|---|---|---|
| Produktionsfehler | Fehlerquote | < 2 % | 3 % | +1 % |
| Kundenzufriedenheit | Zufriedenheitsindex | 90 % | 85 % | -5 % |
| Lieferzeit | Tage | 5 Tage | 6 Tage | +1 Tag |
4.3. Visualisierung von Soll-Ist-Vergleichen
Tabellen und Diagramme:
- Erstellung von Tabellen, um die Soll- und Ist-Werte sowie die Abweichungen darzustellen.
- Nutzung von Balkendiagrammen, Liniendiagrammen und Kreisdiagrammen zur Visualisierung der Daten.
Beispiel eines Balkendiagramms zur Visualisierung eines Soll-Ist-Vergleichs:
| Kriterium | Soll-Wert | Ist-Wert |
|---------------------|-----------|----------|
| Produktionsfehler | 2 % | 3 % |
| Kundenzufriedenheit | 90 % | 85 % |
| Lieferzeit (Tage) | 5 | 6 |
Beispiel eines Liniendiagramms zur Darstellung von Trends über die Zeit:
Kundenzufriedenheit (%)
100 | X Soll-Wert: 90 %
90 | X X
80 | X X X Ist-Wert
70 | X X X
60 | X X X
50 | X X X
+----+-----+----+-----+-----+
Jan Feb Mar Apr May Jun
4.4. Nutzung von Software-Tools zur Datenanalyse
Software-Tools:
- Excel: Für grundlegende Datenanalysen, Diagrammerstellung und Tabellenkalkulation.
- Power BI: Für fortgeschrittene Datenvisualisierung und Berichterstellung.
- SPSS: Für statistische Analysen und Hypothesentests.
- R und Python: Für umfangreiche Datenanalysen und maschinelles Lernen.
Beispiel: Nutzung von Excel zur Datenanalyse:
- Datenimport: Importiere die gesammelten Daten in ein Excel-Arbeitsblatt.
- Datenbereinigung: Entferne unvollständige oder fehlerhafte Daten.
- Pivot-Tabellen: Erstelle Pivot-Tabellen zur Datenaggregation und -analyse.
- Diagramme: Nutze Diagrammwerkzeuge zur Visualisierung der Daten.
Beispiel: Nutzung von Power BI zur Datenvisualisierung:
- Datenverbindung: Verbinde Power BI mit den relevanten Datenquellen.
- Datenmodellierung: Modelle die Daten für eine effektive Analyse.
- Berichterstellung: Erstelle interaktive Berichte und Dashboards.
- Teilen der Ergebnisse: Teile die Berichte mit den relevanten Stakeholdern.
Beispiel einer vollständigen Datenanalyse und -visualisierung:
Datensammlung:
- Umfrage zur Kundenzufriedenheit mit 200 Teilnehmern.
- Messung der Produktionsfehlerquote in einem Monat.
Datenaufbereitung:
- Bereinigung der Umfrageantworten und Aggregation der Ergebnisse.
- Sortierung der Produktionsfehlerdaten nach Kategorien.
Datenvisualisierung:
- Erstellung eines Balkendiagramms zur Darstellung der Kundenzufriedenheit.
- Erstellung einer Tabelle zur Darstellung der Produktionsfehlerquote.
Analyse:
- Statistische Analyse der Umfragedaten zur Berechnung des Durchschnitts und der Standardabweichung.
- Interpretation der Ergebnisse und Identifikation von Mustern und Trends.
Ergebnisse:
- Kundenzufriedenheit liegt bei 85 %, Soll-Wert war 90 %.
- Produktionsfehlerquote liegt bei 3 %, Soll-Wert war 2 %.