Data Science

Dieses Duo hebt den Datenschatz bei Knapp

Der eine analysiert Daten des Konzerns, der andere formt aus diesem Substrat Software für das Lager der Zukunft: Die Knapp-Datenprofis Gerhard Nachtmann und Martin Schipek funktionieren im Duett.

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Data Science Big Data Knapp Automatisierung Maschinenbau

Grundsätzlich sei die Rolle des Data-Scientist im produzierenden Mittelstand noch deutlich unterrepräsentiert, beobachtet Michael T. Sander, CEO proALPHA Software Austria. Dabei wurde die Stelle des Data-Scientists, zu Deutsch Datenforscher, dabei bereits schon als Anwärter auf den "Sexiest Job" im 21. Jahrhundert gehandelt. Haben die Umfragen recht behalten? Ist Gerhard Nachtmann gar in einem Glamourbusiness gelandet? Die Frage ernsthaft zu beantworten, untersagt ihm sein berufliches Ethos. Aber es stimme schon, gibt er 37-Jährige – seit heuer im Unternehmen tätig – zu: Daten gewinnen selbst in einem Unternehmen wie beim Lagerautomatisierer Knapp an Bedeutung, der einen großen Vorsprung aufgrund von Softwarekompetenz herausgearbeitet hat.

Das kann auch er bestätigen: Martin Schipek. Der Softwarearchitekt, seit 1999 bei Knapp, hat den Wandel des Unternehmens vom klassischen Maschinen- und Anlagenbauer zum Softwarehersteller hautnah miterlebt – und entscheidend mitgeprägt: „Vom ersten sogenannten Statistik-PC bis zu den heutigen Big-Data-Lösungen war es immer eine aufregende Zeit“, sagt Schipek. Eine der Herausforderungen heute: „Mit Erkenntnissen unserer Da- tenforscher Algorithmen unserer Software zu verbessern“, sagt er.

Schürfen im Datengebirge

Daten aus dem Anlagendesign oder dem operativen Lagerbetrieb in einen gemeinsamen Topf zu werfen und übergreifend mit spezialisierten Tools zu analysieren, ist folglich eine der Aufgaben von Nachtmann. Dass sich in seiner beruflichen Laufbahn – er arbeitete unter anderem bei der Statistik Austria und hat einen Lehrauftrag an der BOKU – immer größere Datenmengen anhäufen, nimmt er sportlich. Die Aufbereitung der
Daten sei die größte Herausforderung. In seiner unmittelbaren Arbeit sekundär für ihn: "Wo die Daten herkommen", sagt er. Ziel von Knapp ist es, gemeinsam mit den Kunden durch Data-Science einen Mehrwert für logistische Lösungen zu generieren.