Innovative Technologien haben dem Menschen erst durch Wasserdampf, dann mithilfe von Elektrizität routinierte, mechanische Arbeiten abgenommen. Die Digitaltechnik ermöglicht zudem eine Verarbeitung von Informationen, um Betriebsprozesse fortlaufend zu optimieren und neu zu erfinden. Zusammen mit sensibler Sensorik können auch Fertigungsanlagen und deren Wartungsprüfung automatisiert werden und während einer laufenden Produktion Fehler vermieden werden, was zu einer höheren Qualität der Produkte führt. Statt handwerkliche Arbeiten durchzuführen, erhält der Mensch dadurch neue Aufgabengebiete bei der Kontrolle, Steuerung, Überwachung und Verbesserung von Maschinen. Unternehmen nutzen in industriellen Fertigungsanlagen verschiedenste automatisierte Lösungen von mehreren Herstellern. In einer Wertschöpfungskette entstehen in der Logistik eines speziellen Bauteils eines Zulieferers Daten über den Status der derzeitigen Position, durch Prüfungen auf Unversehrtheit und der vollständigen Zahlung der Transaktion. Das empfangende Unternehmen kann wieder- um ein Zulieferer eines weiteren Unternehmens oder Konsortiums sein. Falls die anfallenden Daten von Maschinen unterschiedlichster Hersteller und die Transaktionsdaten von einem Unternehmenszusammenschluss nicht durch standardisierte Schnittstellen, Formate, Sprache und Maßeinheiten gleichgeschaltet sind, entsteht eine Barriere. Diese muss mit zusätzlichem Aufwand und Investitionen aller beteiligten Unternehmen überwunden werden, um zeitnahe und aussagekräftige Rückschlüsse über den Zustand einer Produktionsanlage und der entsprechenden Logistik treffen zu können. Mit modernsten Technologien der elektronischen Datenverarbeitung können akkurate Aussagen über zukünftige Zustände erschlossen werden, sodass Steuerungskomponente Anpassungen der Produktionsumgebungen selbst übernehmen.
Inhaltsverzeichnis
- Daten
- Vorteile elektronischer Datenverarbeitung
- Speicherung digitaler Daten
- Rechenkapazität
- Fertigende Industrie
- Volkswirtschaftliche Definition der fertigenden Industrie
- Historie industrieller Revolutionen
- Daten als Grundlage zur Qualitätssicherung
- Industrielle Datenerfassung
- Industrielles Internet der Dinge
- Smart Factory System
- Personalisierte Produktion
- Analyse großer Datensätze
- Datenaufbereitung
- Datenschutz
- Datenqualität
- Datenanalyse
- Analysewerkzeuge
- Deskriptive Analyse
- Prädiktive Analyse
- Präskriptive Analyse
- Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Hausarbeit befasst sich mit der Analyse großer industrieller Datensätze und deren Bedeutung für die fertigenden Industrie. Sie untersucht, wie diese Daten in der Praxis erhoben, verarbeitet und genutzt werden, um Prozesse zu optimieren, die Qualität zu verbessern und die Produktion effizienter zu gestalten. Dabei stehen die Herausforderungen und Chancen der Digitalisierung im Fokus.
- Bedeutung industrieller Daten in der modernen Produktion
- Herausforderungen bei der Analyse großer Datensätze
- Datenanalysemethoden und -werkzeuge für die fertigenden Industrie
- Die Rolle des industriellen Internets der Dinge (IIoT) und der Smart Factory
- Einsatzmöglichkeiten von Datenanalyse zur Verbesserung von Qualität und Effizienz
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel behandelt die grundlegenden Aspekte der elektronischen Datenverarbeitung und beleuchtet die Vorteile, die sich durch die digitale Speicherung und Verarbeitung von Daten ergeben. Die Rechenkapazität und die Entwicklung der digitalen Datenmenge werden in diesem Kapitel ebenfalls thematisiert.
Das zweite Kapitel beschäftigt sich mit der fertigenden Industrie, ihrer volkswirtschaftlichen Bedeutung und ihrer historischen Entwicklung. Die Rolle von Daten in der Qualitätssicherung, die Datenerfassung in industriellen Umgebungen und die Anwendung des industriellen Internets der Dinge (IIoT) werden ausführlich erläutert. Das Kapitel beleuchtet auch die Herausforderungen und Potenziale der Smart Factory und personalisierten Produktion.
Das dritte Kapitel widmet sich der Analyse großer Datensätze. Die Schritte der Datenaufbereitung, Datenschutz und Datenqualität werden beschrieben. Anschließend werden verschiedene Methoden und Werkzeuge der Datenanalyse vorgestellt, darunter deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysemethoden.
Schlüsselwörter
Die Hauptaugenmerk dieser Hausarbeit liegt auf der Analyse großer industrieller Datensätze, Industrie 4.0, Smart Factory, IIoT, Datenanalyse, Big Data Analytics, Predictive Maintenance, Quality Management, Digitalisierung, Produktionsprozesse, Datenqualität, Datenschutz, Datenaufbereitung, KI, Machine Learning, Datenvisualisierung.
- Quote paper
- Constantin Sinowski (Author), 2021, Analyse großer industrieller Datensätze. Wie werden große Datensätze in der fertigenden Industrie analysiert und verwertet?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1264676
