Berufsbild und Aufgaben:
Ein/e Industrial Data Scientist (Industrie-Datenwissenschaftler/in) ist eine hochqualifizierte Fachkraft, die an der Schnittstelle von Datenwissenschaft, Informatik, Mathematik/Statistik und industrieller Automatisierung arbeitet. Ihr Hauptzweck ist es, wertvolle Erkenntnisse aus den riesigen Datenmengen zu gewinnen, die in Produktionsumgebungen anfallen, um Prozesse zu optimieren, die Qualität zu verbessern und vorausschauende Analysen durchzuführen.
Dieses Berufsbild ist im Zuge von Industrie 4.0 und der zunehmenden Digitalisierung entstanden und gewinnt stark an Bedeutung.
Typische Aufgaben:
- Datenakquise und -vorverarbeitung: Sammeln, Bereinigen und Transformieren von Daten aus verschiedenen industriellen Quellen (SPS, Sensoren, MES, Historian, ERP).
- Datenanalyse und Mustererkennung: Anwendung statistischer Methoden und Machine Learning-Algorithmen, um Muster, Trends, Korrelationen und Anomalien in den Daten zu identifizieren.
- Modellentwicklung: Entwicklung und Training von Machine Learning-Modellen für spezifische industrielle Anwendungsfälle (z.B. Predictive Maintenance, Predictive Quality, Prozessoptimierung).
- Modellvalidierung und -optimierung: Bewertung der Performance der Modelle und deren kontinuierliche Verbesserung.
- Ergebnisinterpretation: Übersetzen komplexer Analyseergebnisse in verständliche und umsetzbare Empfehlungen für Ingenieure und Management.
- Deployment von Modellen: Unterstützung bei der Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen (Edge oder Cloud).
- Beratung: Beratung von Fachabteilungen bei der Identifizierung von Datenpotenzialen und der Formulierung von Analysefragen.
Qualifikationen:
Für diese anspruchsvolle Position ist in der Regel ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einem Ingenieurstudiengang mit entsprechendem Schwerpunkt erforderlich. Wichtig sind zudem:
- Fundierte Kenntnisse in Machine Learning und KI-Algorithmen.
- Programmierkenntnisse (z.B. Python, R, SQL).
- Erfahrung mit Big Data-Technologien und Cloud-Plattformen.
- Verständnis für industrielle Prozesse und Automatisierungstechnik.
- Analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
- Kommunikationsfähigkeit, um komplexe Ergebnisse zu vermitteln.
Industrial Data Scientists sind eine Schlüsselressource für Unternehmen, die datengestützte Entscheidungen treffen und das volle Potenzial ihrer industriellen Daten ausschöpfen möchten.
→ Siehe auch: SPS-Profis.de, Machine Learning, Künstliche Intelligenz (KI), Big Data, Predictive Maintenance, Industrie 4.0
