Die Erfassung und Auswertung von Daten spielt in einer digital vernetzten Produktion eine wichtige Rolle. So werden viele prozess- und qualitätsrelevante Parameter durch moderne Prozess-Analyse-Messtechnik oder automatisierte Laborverfahren erfasst. Die Daten sind im Prozessleitsystem oder in digitalen Messdaten-Erfassungssystemen gespeichert. Sie dienen mittelbar oder unmittelbar der Steuerung der Produktion. Der Auszubildende lernt die verwendeten Monitoring- bzw. Betriebsdaten-Erfassungssysteme kennen und ist in der Lage, daraus Daten zu extrahieren. In seinem Arbeitsbereich kann er durch Plausibilitätschecks die Validität von Daten erkennen (Messdaten, Prozessparameter etc.). Er wendet gängige Instrumente zur Datenauswertung an, versteht das Prinzip einer Big-Data-Analyse und kann mit daraus resultierenden Handlungsanweisungen arbeiten.
Der Auszubildende bearbeitet reale oder fiktiv erzeugte Datensätze, führt eine Plausibilitätskontrolle durch (Sprünge, Ausreißer usw.) und wertet die Daten statistisch aus. Dazu nutzt er gängige Software wie z. B. LEAN / Six-Sigma-, TPM-Verfahren oder elektronische Regelkarten. Er bewertet die Daten und stellt absehbare Qualitätsabweichungen fest, dokumentiert diese und leitet Korrekturmaßnahmen ein.
Unabhängig von der eingesetzten Software zur statistischen Datenauswertung sollten die Grundlagen der statistischen Prozesslenkung vermittelt werden. Dies kann vom Qualitätsbeauftragten des Betriebes, im Ausbildungszentrum oder nach Absprache in der Berufsschule erfolgen.
Aus Gründen der Lesbarkeit wird im Text das generische Maskulinum, z. B. „der Auszubildende“, verwendet. Gemeint sind immer beide Geschlechter.