Das „Workbook Digitale Transformation des Qualitätsmanagements – Data‑Science‑Innovationen erfolgreich umsetzen“ ist ein sehr praxisnahes Handbuch, das klassische QM‑Logik mit moderner Data‑Science‑Denke verbindet. Die Autoren gelingt es, ein oft abstraktes Thema so herunterzubrechen, dass interdisziplinäre Teams damit tatsächlich arbeiten können.

Positiv fällt zuerst die klare Struktur auf: Vom „Warum“ der digitalen Transformation über eine kompakte Einführung in Data Science und Machine Learning bis hin zu einem durchgängigen Vorgehensmodell (CRISP‑DS) ist der rote Faden erkennbar. Die einzelnen Schritte – Use‑Cases finden, Daten verstehen, Modelle entwickeln, Lösungen validieren und industrialisieren – sind in kurze, gut verdauliche Kapitel gegliedert, jeweils mit konkreten Leitfragen und Arbeitsschritten. Das unterstützt genau jene Orientierung, die in Data‑Science‑Projekten häufig fehlt.

Stark ist das Buch dort, wo es Brücken schlägt: zwischen Domänenexperten, QM‑Verantwortlichen, IT und Data Scientists. Statt technische Details in den Vordergrund zu stellen, betont es Rollen, Zusammenarbeit und Business‑Nutzen. Die vier Analytics‑Ebenen (deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv) werden verständlich erklärt und mit industriellen Beispielen verknüpft. Für Qualitätsmanager, die „Daten“ bisher primär als Audit‑Nachweis oder SPC‑Chart gesehen haben, öffnet das Workbook damit sinnvoll den Horizont hin zu datengetriebenen Innovationen.

Methodisch überzeugt die Konsequentheit: von LIPOK zur Prozessabgrenzung über Stakeholder‑Analyse, Use‑Case‑Priorisierung und Business‑Case‑Denken bis zu Feature‑Auswahl, Modell‑Training und MLOps‑Fragen. Wer ohnehin mit EFQM, PDCA oder Six Sigma arbeitet, findet viele Anknüpfungspunkte. Die Sprache bleibt weitgehend pragmatisch, ohne Marketing‑Buzzwords, und die Visualisierungen helfen bei der Orientierung.

Kritisch anmerken kann man, dass das Werk naturgemäss breit, nicht tief geht. Wer konkrete Algorithmik, Code‑Beispiele oder technische Architektur‑Blueprints sucht, wird eher enttäuscht sein; hier bleibt vieles auf Konzept‑Ebene. Zudem fokussiert die Logik stark auf industrielle Anwendungen – Dienstleistungs‑ und Wissensorganisationen müssen manches gedanklich übertragen.

Insgesamt ist das Workbook aber eine empfehlenswerte Lektüre für Qualitätsmanager, Lean‑/Six‑Sigma‑Verantwortliche und Führungskräfte, die Data‑Science‑Initiativen nicht dem „Datenteam im Keller“ überlassen wollen. Es liefert einen gut strukturierten, anschlussfähigen Rahmen, um datengetriebene Use Cases systematisch zu identifizieren, zu bewerten und in den bestehenden Managementsystemen zu verankern – und schliesst damit eine Lücke zwischen klassischem QM und moderner digitalen Praxis.