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Lexikon - Industrie 4.0

Lexikon - Industrie 4.0

EINFACH anders

Smart Data

Intelligente Sensorik erobert immer mehr den Alltag.

  • Wenn man diese Rohdaten über bestimmte Zeiträume auswertet und verdichtet, 
    dann entstehen Informationen (= Schritt 2)
  • Wenn man diese Informationen mit digitalisiertem menschlichem Wissen kombiniert,
    dann kann man Zwischenergebnisse berechnen bzw. vorhersagen (= Schritt 3)
  • Wenn man diese Zwischenergebnisse mit digitalisierter menschlicher Erfahrung kombiniert,
    dann kann man ersten Nutzen generieren (= Schritt 4a)
  • Wenn man diese Zwischenergebnisse mit Musterfindungs-Algorithmen (Data Mining) kombiniert,
    dann kann man großen Nutzen generieren (= Schritt 4b)

Dadurch kommt man zu neuartigen Erkenntnissen (=Smart Data) die es ermöglichen
neue Produkte, Prozesse oder Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Beispiel für Schritt 1 bis Schritt 4b:

smartdata

Bildquelle: ©2019 Johann Hofmann
Merke:

Als Big Data bzw. Data Lake bezeichnet riesige Rohdatenmengen. 
Durch den Einsatz von Data Mining und Machin Learning gewinnt man daraus neue Erkenntnisse, die man als Smart Data bezeichnet.
Diese Methode bezeichnet man auch als Predictive Analytics.

Übrigens:

Der Beginn des Sammelns und Auswerten von Daten reicht sehr weit zurück. Die Bauernregeln sind so entstanden (Schritt 1 bis 4a). Bauern waren schon immer besonders abhängig vom Wetter und haben es deshalb genau beobachtet. Dabei fielen ihnen gewisse Regelmäßigkeiten auf, etwa in den Wetterabläufen oder in der Entwicklung von Obst und Getreide. Diese Mustererkennung ermöglichte den Bauern Ihrer Ernte zu verbessern. Mit Erfindung der Computer wurde diese Vorgehensweise (Schritt 1 bis 4a) durch Programmiersprachen erledigt und dadurch die Ergebnisse verbessert.

Das wirklich Neue
bei Industrie 4.0 ist der Schritt 4b, der die Hoffnung nährt, dass aus dem Data Lake vollkommen neuartige Erkenntnisse geschürft (mining) werden können. Immer dann wenn es gelingt durch Schritt 4b neue Erkenntnisse zu gewinnen und diese exakt zu beschreiben und zuverlässig zu wiederholen, dann entsteht neues Wissen. Durch Rückkopplung wird dieses neue Wissen bei Schritt 3 integriert, sodass das Gesamtergebnis stetig besser wird. Durch viele Iterationsschleifen entstehen so immer bessere SMART DATA.

Der Vorgang 4b wird Data Science genannt. Data Science bezeichnet generell die Extraktion von Wissen aus Daten.

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Johann Hofmann INDUSTRIE 4.0 Experte, Keynote Speaker, Praktiker aus Leidenschaft hat 4,58 von 5 Sternen 56 Bewertungen auf ProvenExpert.com