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.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einführung
- 2. Hauptteil
- 2.1 Grundlagen
- 2.1.1 Internet der Dinge und Dienste
- 2.1.2 Das Konzept der digitalen Fabrik
- 2.1.3 Umsetzung Industrie 4.0
- 2.1.4 Big Data
- 2.1.5 Data Mining
- 2.2 Verbindung zwischen Data Mining und Industrie 4.0
- 2.2.1 Big Data wird zu Smart Data
- 2.2.2 Digitale Echtzeitabbildungen
- 2.2.3 Mobile Computing
- 2.2.4 Cyber-physische Systeme
- 2.2.5 Interaktion Mensch-Maschine
- 2.2.6 Intelligente Produktion
- 2.1 Grundlagen
- 3. Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Ausarbeitung beschäftigt sich mit der Verbindung zwischen Data Mining und Industrie 4.0 und beleuchtet die Bedeutung von Datenanalyse für die industrielle Transformation. Dabei wird die Entwicklung der industriellen Revolutionen im Kontext der zunehmenden Datenverfügbarkeit und Komplexität betrachtet.
- Das Konzept der Industrie 4.0 und seine Implikationen für die Produktion
- Die Rolle von Big Data und Data Mining in der digitalen Transformation
- Die Verbindung von Datenanalyse und intelligenten Produktionsprozessen
- Die Herausforderungen und Chancen, die sich aus der Nutzung von Data Mining in der Industrie ergeben
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einführung: Die Einführung beleuchtet die Entwicklung der industriellen Revolutionen und die Bedeutung der vierten industriellen Revolution, Industrie 4.0, im Kontext von Datenanalyse und digitaler Transformation. Die steigende Komplexität und die Notwendigkeit für flexible Produktionsprozesse werden hervorgehoben.
2. Hauptteil: Der Hauptteil der Ausarbeitung fokussiert auf die Grundlagen des Data Mining und seine Verbindung zur Industrie 4.0. Die Kapitel behandeln die Kernelemente des "Internet der Dinge und Dienste", das Konzept der digitalen Fabrik, die Umsetzung von Industrie 4.0 und die Rolle von Big Data. Zudem wird die Transformation von Big Data zu Smart Data analysiert, sowie die Bedeutung von digitalen Echtzeitabbildungen, mobilem Computing, Cyber-physischen Systemen, Mensch-Maschine-Interaktion und intelligenter Produktion im Kontext von Industrie 4.0 beleuchtet.
Schlüsselwörter
Industrie 4.0, Data Mining, Big Data, Smart Data, digitale Fabrik, Internet der Dinge, Cyber-physische Systeme, mobile Computing, Mensch-Maschine-Interaktion, intelligente Produktion, digitale Echtzeitabbildungen, Wettbewerbsvorteil, Produktionsarbeit, Flexibilität, Komplexität.
- Quote paper
- Simon Hemmrich (Author), 2015, Data Mining und Industrie 4.0. Moderne Verfahren der Datenanalyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/309891
