Data Mining und Industrie 4.0. Moderne Verfahren der Datenanalyse

Autor	Simon Hemmrich
Verlag	GRIN Verlag
Erscheinungsjahr	2015
Seitenanzahl	22 Seiten
ISBN	9783668082625
Format	PDF/ePUB
Kopierschutz	kein Kopierschutz/DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	12,99 EUR

Fachbuch aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 1,3, Hochschule Heilbronn; Künzelsau, Veranstaltung: Wahlpflichtfach, Sprache: Deutsch, Abstract: Rückblickend gab es bisher drei industrielle Revolutionen. Die Industrialisierung begann um 1750 nach der Entwicklung der Dampfmaschine. Man spricht heute von der ersten industriellen Revolution. Mit der zweiten Revolution etwa im Jahre 1870 begann die Massenproduktion mit Hilfe von elektrischer Energie. Während dieser Zeit wurden elektrische Antriebe und Verbrennungsmotoren entwickelt. Hervorzuheben ist das Fließband von Henry Ford, das kennzeichnend für diese Entwicklung steht. Die dritte Revolution begann in den 60er Jahren. Zu dieser Zeit wurde durch Elektronik und Information- und Kommunikationstechnologien die Produktivität in den Fabriken erhöht. Industrie 4.0 wurde als Zukunftsprojekt und strategischem Leuchtturm von der deutschen Innovationspolitik vorgeschlagen und entwickelt. Der Anteil der industriellen Produktion wird inzwischen als einer der bedeutenden Faktoren von Volkswirtschaften gesehen. Um den Standort Deutschlands in der Weltspitze zu verteidigen, versucht man diese industrielle Revolution zu verstehen und zu beschleunigen. Gerade in Einzel- und Kleinserienfertig steigen die Anforderungen an die Produktion. Um dieser und der zunehmenden Komplexität zu begegnen, gehen immer mehr Unternehmen in ihren Datenbergen auf Schatzsuche. Die Möglichkeiten sind immens. Wer Rohdaten in Wissen verwandelt und richtig nutzt, kann sich einen großen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Doch was bringen die Daten für die einzelnen Fachbereiche und welche Herausforderungen müssen gemeistert werden? Man sucht in den Daten nach Mustern, Abhängigkeiten und Zusammenhängen, mit denen man Prognosen treffen kann. Beispielsweise möchte man das Verhaltensmuster eines Kunden vorhersagen. Die Informationen in den Datenbanken der Unternehmen steigen mit der Zeit immer weiter an. Die Komplexität der vielfältigen Daten aus Produktion und Prozessen müssen soweit reduziert werden, dass sie echte Entscheidungshilfen oder andere Services bieten können. Zusätzlich sollen die Daten auch mobil abrufbar sein, ohne dass man die IT-Sicherheit vernachlässigen sollte. IT-Sicherheit und das Ownership of Data sind die großen Herausforderungen zu denen Lösungen erarbeitet werden müssen. Es bestehen die Chancen auf neue Geschäftsmodelle in diesen Bereichen.

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