Die fortschreitende Digitalisierung in der Produktion führt zu stetig wachsenden Datenmengen. Diese Daten können wertvolles Wissen als Basis zahlreicher Entscheidungsprozesse enthalten. Unter dem Begriff von Industrial Data Science (IDS) steigt die Bedeutung verschiedener analytischer und algorithmischer Methoden, um das Wissen aus produktionsbezogenen Daten zu extrahieren. Neben einer strukturierten Vorgehensweise und einem interdisziplinären Projektteam stellt die regelmäßige projektinterne und -externe Kommunikation einen wesentlichen Erfolgsfaktor dar, wobei insbesondere komplexe datenbasierte Zusammenhänge allgemeinverständlich aufbereitet und dargestellt werden müssen. Der zielgerichtete Einsatz ausgewählter Visualisierungen trägt hierbei zu einem einheitlichen und tiefgehenden Verständnis der Daten, Prozesse, Modelle und Ergebnisse durch alle Mitglieder des Projektteams und Außenstehenden bei. In diesem Beitrag wird aufgezeigt, welchen konkreten Nutzen verschiedene ...
