"Data Scientist" mit Vorliebe für die Welt der Zahlen

Eine Diplomarbeit als Türöffner für die Karriere – das war bei Michael Schmid aus Linz der Fall. Der 43-Jährige studierte Technische Mathematik an der Linzer Johannes-Kepler-Universität und knüpfte bei seinem Studium Kontakt mit der voestalpine. Unmittelbar nach dem Abschluss wechselte er zum Linzer Stahl- und Technologiekonzern. „Die Chemie hat gepasst.“

Mittlerweile ist Schmid in der angewandten Statistik des Unternehmens tätig und arbeitet dort mit Kollegen und Kolleginnen aus Mathematik, Statistik und Informatik zusammen. Seinen Alltag beschreibt er so: „Ich bin dafür da, Fehler in Prozessen zu sehen, deren Ursachen zunächst nicht bekannt sind. Das Auftreten mancher Fehler kann man nicht voraussehen.“

In den einzelnen Schritten der Produktion fallen enorme Datenmengen an, die Schmid und sein Team analysieren und aufbereiten. Daraus entstehen Modelle, die Prozesse verbessern sollen. Aber nicht nur die „Feuerwehrtätigkeit“ zählt zu Schmids Aufgaben, sondern auch das Projektgeschäft, in dem Apps und Methoden für die Prozessoptimierung weiterentwickelt werden. Schmid nennt als Beispiel ein Modell zur Vorhersage von Festigkeitseigenschaften des fertigen Stahlbandes.

An der Welt der Zahlen und Daten fasziniert Schmid, dass genaues und konzentriertes Arbeiten unablässig sind. „Man muss aber auch wissen, was man mit den Daten macht. Einfach nur blind irgendwelche Daten zusammenzuwürfeln, führt nicht zum Ziel.“ Die Digitalisierung zieht sich vollständig durch den Berufsalltag des Linzers. Er sieht darin Vorteile. „Langwierige, mühselige, monotone Tätigkeiten werden durch einen Automatismus oder ein Programm wesentlich erleichtert.“ Entscheidungen würden dadurch beschleunigt.

Die Stahlproduktion in Linz gehört durch die jahrelange, konsequente Digitalisierung der Produktionsprozesse zu den effizientesten der Branche. Mit dem Einsatz von Big Data, künstlicher Intelligenz und Deep Learning werden laufend weitere Schritte gesetzt und die Digitalisierung gezielt vorangetrieben. Beispielsweise werden mit selbstlernenden Analyseverfahren etwaige Qualitätsmängel vorhergesagt und frühzeitig erkannt. Auch in der Planung und Instandhaltung sind volldigitalisierte Prozesse fixer Bestandteil: Die in der Produktionsplanung und -kontrolle sowie Instandhaltung benötigten Programme und Funktionen stehen den Anlagentechnikerinnen und -technikern auch ortsunabhängig zur Verfügung. Damit können viele Wartungsschritte ohne Verzögerung ausgeführt und Stillstandzeiten verkürzt werden.

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