01Fälle steuern
Laufende Untersuchungen in einem Workspace überblicken
Offene Stories, Status und Verantwortlichkeiten werden gemeinsam sichtbar. Teams erkennen sofort, welche Fälle Aufmerksamkeit oder eine Entscheidung benötigen.
IoT Data Hub · Zusammenarbeit
Aus Analysen wird gemeinsames Produktionswissen.
Data Stories verbinden Daten, Hypothesen, Entscheidungen und Maßnahmen in einem nachvollziehbaren Fall. So wird aus einer gelösten Störung Wissen für das gesamte Team.
Teil des IoT Data Hub
Diese Fähigkeit arbeitet auf derselben Konnektivität, Semantik, Historie und Governance wie alle Data-Hub-Werkzeuge.
Wenn ein Problem gelöst ist, aber der Lösungsweg verloren geht
Data Stories halten Untersuchung und Entscheidung dort zusammen, wo auch die relevanten Produktionsdaten liegen.
- 01
Prozesswissen bleibt in einzelnen Köpfen
Erfahrung aus Störungen und Qualitätsproblemen geht bei Schicht- oder Teamwechseln verloren.
- 02
Daten und Diskussion laufen in getrennten Kanälen
Charts liegen im Analysesystem, Hypothesen im Meeting und Maßnahmen in E-Mails oder Aufgabenlisten.
- 03
Der Lösungsweg ist später nicht mehr nachvollziehbar
Ohne gemeinsamen Kontext bleibt unklar, welche Beobachtung zu welcher Entscheidung und Maßnahme geführt hat.
- 04
Ähnliche Vorfälle beginnen immer wieder bei null
Fehlende Suche und Struktur verhindern, dass Teams bewährte Analysen und Gegenmaßnahmen wiederverwenden.
Gemeinsamer Lösungsweg
Von der Auffälligkeit zur wiederverwendbaren Erfahrung
Der vollständige Weg bleibt an Daten und Produktionskontext gebunden – auch über Teams und Schichten hinweg.
- 01
Auffälligkeit sichern
Eine relevante Situation wird direkt aus Analyse oder Dashboard als Data Story festgehalten.
Chart · Zeitraum · Anlage · Signal
- 02
Kontext ergänzen
Notizen, Annotationen, Assets und Prozesswissen geben der Auffälligkeit ihre betriebliche Bedeutung.
Station · Produkt · Schicht · Ereignis
- 03
Gemeinsam untersuchen
Produktion, Qualität und Instandhaltung prüfen Hypothesen auf derselben Datengrundlage.
Kommentare · Verantwortliche · Hypothesen
- 04
Maßnahme dokumentieren
Entscheidung, Umsetzung und Status bleiben mit der ursprünglichen Beobachtung verbunden.
Maßnahme · Status · Ownership
- 05
Wissen wiederverwenden
Abgeschlossene Fälle werden durchsuchbar und helfen bei ähnlichen Situationen schneller weiter.
Suche · Labels · Best Practice
02Kontext bewahren
Daten, Hypothesen und Maßnahmen in einer Story verbinden
Charts, Annotationen und Prozesskontext bleiben gemeinsam mit der Diskussion und dem Lösungsweg erhalten.
03KI unterstützen lassen
Aus Auffälligkeiten einen strukturierten Entwurf erzeugen
KI kann vorhandene Beobachtungen zusammenfassen und einen Ausgangspunkt für die gemeinsame Untersuchung vorbereiten. Die fachliche Bewertung bleibt beim Team.
Zusammenarbeit und Wissen
Wie Data Stories in den Verbesserungsprozess passen
Wie entsteht eine Data Story?
Eine Story kann aus einer bestehenden Analyse oder Auffälligkeit angelegt und anschließend um Charts, Annotationen, Anlagenkontext, Kommentare und Maßnahmen ergänzt werden.
Wer kann an einer Untersuchung mitarbeiten?
Produktion, Qualität, Instandhaltung und Datenteams arbeiten im Browser auf derselben Story. Verantwortlichkeit und Bearbeitungsstatus machen die Zusammenarbeit nachvollziehbar.
Wie werden ähnliche Fälle wiedergefunden?
Stories bleiben anhand von Anlagen, Stationen, Prozessen, Labels und weiteren Kontextmerkmalen auffindbar. So werden dokumentierte Lösungswege zu einer gemeinsamen Wissensbasis.
Welche Rolle übernimmt die KI?
KI unterstützt bei Zusammenfassung und Strukturierung. Sie ersetzt weder die fachliche Beurteilung noch die dokumentierte Entscheidung der verantwortlichen Teams.
30-Minuten-Produktdemo
Welchen Produktionsfall möchten Sie als Data Story abbilden?
Wir zeigen, wie Daten, Diskussion, Verantwortlichkeit und Maßnahmen in einer nachvollziehbaren Untersuchung zusammenkommen.
Produktdemo mit einem konkreten Vorfall