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INDUSTRIE 4.0 - Big Data

◼️ Big Data ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff

  • Big Data ist erst mal nur eine Sammlung von dummen Rohdaten und bezeichnet Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr zu verarbeiten sind. Diese Datenmengen wachsen aufgrund der technischen Entwicklung und der des Internets, da es immer leichter wird, große Datenmengen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren.
    Big Data ist quasi ein Sammelbegriff für digitale Massendaten, die in technischer Hinsicht vollkommen neue Möglichkeiten eröffnen.
    Der Mehrwert von Big Data entsteht allerdings erst dann, wenn diese Rohdaten (Data Lake) durch Heuristiken bzw. Mustererkennung (Data Mining) veredelt werden. Dadurch kommt man zu neuartigem Erkenntnisgewinn (Smart Data).

    Die Definition von Big Data beinhaltet folgende 5 Dimensionen:

    1️⃣ volume (Umfang der Datenmenge)
    2️⃣ velocity (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen unterwegs sind)
    3️⃣ variety (Varianz bzw. Vielfalt der Daten)
    4️⃣ value (unternehmerischer Mehrwert durch die Daten)
    5️⃣ validity (Richtigkeit der Daten)

Bildquelle: © Female photographe / stock.adobe.com
Merke:
Big-Data wird durch Data-Mining zu Smart-Data

Im Kontext von Industrie 4.0 bezieht sich Big Data auf die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, die während des Produktionsprozesses anfallen. Dabei kann es sich um Daten von Sensoren, Maschinen, Produkten, Lieferketten und anderen Quellen handeln. Der Einsatz von Big Data in der Industrie 4.0 bietet mehrere Vorteile:

  • Echtzeitanalyse:
    Durch die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit können Unternehmen schnelle und präzise Entscheidungen treffen. Dies ist vor allem in dynamischen Produktionsumgebungen wichtig.

  • Optimierung der Produktion:
    Big Data ermöglicht eine detaillierte Analyse von Produktionsprozessen, um deren Effizienz und Qualität zu verbessern. Dazu gehören die Identifizierung von Engpässen, die Optimierung von Wartungsplänen und die Minimierung von Ausfallzeiten.

  • Predictive Maintenance:
    Durch die Analyse von Maschinendaten können Unternehmen vorhersagen, wann Wartungsarbeiten erforderlich sind, bevor es zu einem Ausfall kommt. Dies ermöglicht eine proaktive Wartung, die Kosten senkt und die Lebensdauer der Anlagen verlängert.

  • Qualitätskontrolle:
    Big-Data-Analysen können genutzt werden, um Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und Korrekturen vorzunehmen, bevor fehlerhafte Produkte den Produktionsprozess verlassen.

  • Optimierung der Lieferkette:
    Durch die Integration von Big Data können Unternehmen ihre Lieferkette effizienter gestalten. Dazu gehören die Echtzeitverfolgung von Produkten, die Optimierung von Lagerbeständen und die Anpassung an sich ändernde Marktanforderungen.


Insgesamt ermöglicht Big Data in der Industrie 4.0 einen datengetriebenen Ansatz in der Produktion, der zu mehr Effizienz, Flexibilität und Wettbewerbsfähigkeit führt. Es ist jedoch wichtig sicherzustellen, dass Datensicherheit und Datenschutzrichtlinien eingehalten werden, da es sich um sensible Informationen handelt.

In meiner DIGITALISIERUNGS – KEYNOTE erkläre ich die Grundlagen von INDUSTRIE 4.0 für jedermann verständlich und unterhaltsam:

Vortrag INDUSTRIE 4.0 Grundlagen

Mein INDUSTRIE 4.0 - Workshop hilft Ihnen nicht die gleichen Fehler zu machen, die fast alle machen:

Workshop INDUSTRIE 4.0
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