„Wir nennen dies ‚Cyber-physische Äquivalenz‘“, sagt Professor André Stork vom Fraunhofer IGD. Bislang nutzen Betriebe seiner Ansicht nach lediglich den umgekehrten Weg: Sie planen die Produktionsstraßen im Computer und übertragen sie ins Reale. Der Weg zurück wird noch nicht oder nur selten beschritten. Die sich daraus ergebenden Möglichkeiten sind enorm. „Fehler und auch mögliche Unfälle können frühzeitig erkannt oder zumindest schneller als heute analysiert werden“, erklärt Dr. Jörn Kohlhammer vom Fraunhofer IGD.

Die Fraunhofer IGD Mitarbeiter entwickeln dafür Lösungen, um die bei der Produktion anfallenden Datenmengen schnell zu analysieren. Diese Daten machen sie für den Menschen über Darstellungen einfach erfassbar. Leicht verständliche Grafiken zeigen dann zum Beispiel, welche Konfigurationen der Produktionsstraße zu Unfällen führen könnten. Dadurch wird die Informationsgewinnung aus dem Big Data Topf qualitativ höher als heute. 

Um das Daten Management gekonnt zu meistern, müssen die einzelnen Aktivitätenbündel der Big Data Management Landkarte 

Datenerhebung – Digitalisierung

Datenintegration – Daten-Qualitätsmanagement

Datenaggregation – Datenmarktplatz

Datenprodukte – Datenservices – »Produktisierung«

Datenvisualisierung – Dateninterpretation 

nicht nur mit neuen Inhalten, sondern auch mit neuen Techniken, Methoden und auch Tools wie Hadoop belegt werden.

Für viele Data Management Experten hat sich Hadoop als De-facto-Standard zur Analyse von großen und sehr großen Datenmengen etabliert. Hadoop stellt nicht nur Entwickler jedoch vor einige Herausforderungen:

Zum einen wird mit Rohdaten auf fundamental andere Weise umgegangen als es bisher üblich war.

Zum anderen erfordert die Entwicklung von MapReduce-Programmen ein Umdenken im Vergleich zu funktionaler oder objektorientierter Programmierung.

Darüber hinaus ist um das ursprünglich einfache MapReduce-Tool Hadoop herum mittlerweile ein breitgefächerte Landschaft von Technologien für die unterschiedlichsten Anwendungsfälle entstanden: von der verteilten Datenspeicherung über die Exploration und Analyse bis hin zur automatischen Klassifizierung und Vorhersage. 

Wir gehen davon aus, dass die Hadoop Landschaft durch Industrie 4.0 Anwendungsfälle sukzessive erweitert wird.

(Die gesamte Fraunhofer IGD Pressemeldung: 08-2014 finden Sie auf Virtuelle und Digitale Fabrik verschmelzen)

Weiterbildung für Digital Business Value Ecosystems

Kurs-Nr. Titel Beginn Ende Ort Preis
90 Beyond Budgeting in Digital Ecosystems 14. Mai 2019 15. Mai 2019 Hamburg 1490,00 EUR 
70 Managing Digital Business Ecosystems 17. Jun 2019 20. Jun 2019 Nürnberg 1990,00 EUR 
90 Beyond Budgeting in Digital Ecosystems 27. Jun 2019 28. Jun 2019 Berlin 1490,00 EUR 
90 Beyond Budgeting in Digital Ecosystems 26. Sep 2019 27. Sep 2019 Wien 1490,00 EUR 
70 Managing Digital Business Ecosystems 15. Okt 2019 18. Okt 2019 Nürnberg 1990,00 EUR 
01 Designing Digital Business Ecosystems 17. Okt 2019 18. Okt 2019 Berlin 1490,00 EUR 
90 Beyond Budgeting in Digital Ecosystems 20. Nov 2019 21. Nov 2019 Nürnberg 1490,00 EUR 
01 Designing Digital Business Ecosystems 3. Dez 2019 4. Dez 2019 Hamburg 1490,00 EUR