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Lexikon - Industrie 4.0

Lexikon - Industrie 4.0

EINFACH anders

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Data Governance

Für Data Governance gibt es derzeit (2019) keine eindeutige Definition.
Stark vereinfacht ist es eine Form von Datenmanagement, das Regeln im Umgang mit Daten durch Datenrichtlinien vorgibt.
Dieses Regelwerk kann allgemeingültige als auch firmenspezifische Vorgaben beinhalten. Das Aufgabenspektrum beinhaltet u.a. Richtlinien zur:
• Bereitstellung von Daten
• Gestaltung der Zugriffsrechte
• Vernetzungsstrategien
• Datensicherheit
• Datenqualität
• Protokollierung der Datenverarbeitung
• Überwachung der definierten Vorgaben
• Überwachung gesetzlicher Vorgaben und Compliance-Anforderungen
• …

Data Governance verfolgt u.a. folgende Ziele:
• Systemverfügbarkeit sicherstellen
• Risiken erkennen und vermeiden
• Potenziale erkennen und nutzen
• IT-Kosten senken

Im Prinzipp beschreibt Data Governance die Startbedingungen für INDUSTRIE 4.0

 DataGovernance

Bildquelle: ©magele-picture - Fotolia.com

 

Data Lake

gehört zu: Big Data

Der Begriff Data Lake (dt. „Datensee“) steht für einen sehr großen und unstrukturierten Datenspeicher.
Er beinhaltet Daten im ursprünglichen Rohformat.
Das hat den Vorteil, dass die Daten vor der Speicherung nicht geprüft oder formatiert werden müssen.
Der Data Lake muss in der Lage sein beliebige Datenformate aufzunehmen.
Dadurch werden verteilte Datensilos vermieden.

Erst wenn die Daten benötigt werden, erfolgt die Aufbereitung der betroffenen Daten.
Dafür benötigt mann dann allerdings leistungsstarke und intelligente Mechanismen um diese riesigen Informationsmengen mit vertretbaren Antwortzeiten zu verarbeiten.
Es handelt sich hierbei um eine typische BIG DATA Anwendung.
Der Nutzen entsteht erst, wenn durch Data Mining aus diesen Rohdaten Smart Data gemacht werden.

DataLake

Bildquelle: ©rolffimages - Fotolia.comFotolia 87778767 S

Data Science

gehört zu: KI, Big Data, Smart Data

Data Science wird aus den englischen Wörter data „Daten“ und science „Wissenschaft“ gebildet und steht für die Extraktion von Wissen aus Daten.

Menschen, die im Bereich Data Science arbeiten, werden als Data Scientist bezeichnet.
Data Science

Bildquelle: © rashadashurov - Adobe Stock

 

Data-Mining

gehört zu:  Smart Data und KI

Das Herausfiltern einzelner wichtiger Informationen aus einer großen Datenmenge wird als „Data-Mining" oder Mustererkennung bezeichnet.
Dazu werden Massendaten mit Datenanalyse- und Entdeckungsalgorithmen durchsucht mit dem Ziel, neue Muster, Querverbindungen und Trends zu erkennen.
Findet man solche Muster, dann werden die Daten zu Smart Data die neuen Erkenntnisgewinn bringen.
Um Fehlinterpretationen weitestgehend zu vermeiden, müssen die Entdeckungsalgorithmen Ausreißer und manipulierte Daten erkennen und aus der Bewertung entfernen.

Data Mining

Bildquelle: © aleksandarvelasevic - iStockphoto.com

Merke:

Data-Mining macht Big Data zu Smart Data

Datamatrix-Code

gehört zu: smarte Objekte
Der Datamatrix-Code ist der bekannteste zweidimensionale Barcode.
Er wurde von der amerikanischen Firma Acuity Corp. in den späten 1980er Jahren entwickelt.
Das Ziel der Entwicklung war es, auf möglichst kleinem Raum mehr Daten als beim Strichcode speichern zu können.
Der DataMatrix-Code ist eine einfache schachbrettähnliche Pixelfläche mit weißen oder schwarzen Pixeln und kann beliebige Informationen enthalten.
Die tatsächliche Kapazität eines DataMatrix-Codes ist bestimmt durch die Größe des Symbols und kann bis zu 3116 Ziffern oder 2335 Zeichen beinhalten.

DataMatrixCode

Um die codierten Informationen auslesen zu können, benötigt man ein Bildverarbeitungssystem, z.B. einen 2D-Scanner.
Alle Arten von Barcodes erlauben eine Steuerung, Überwachung, Verfolgung, Automatisierung, Vereinfachung und Optimierung in Unternehmensabläufen.
Beispiel: Kennzeichnung von Paketen
Hier finden Sie eine: Liste aller Barcodetypen

 

Datenanreicherung

gehört zu: Assistenzsystem

Unter Datenanreicherung (Data Enrichment oder Data Enhancement) versteht man die Erweiterung von Datensätzen mit zusätzlichen Informationen. Üblicherweise werden digitale Stammdatenströme durch die Bordintelligenz eines kognitives Assistenzsystems angereichert und dadurch vollautomatische Prozessdaten generiert.
Voraussetzung dafür sind vollständige und fehlerfreie Stammdaten!

In einer hohen Ausbaustufe (z.B.: bei ValueFacturing) werden Prozessdaten nicht nur angereichert sondern vollständig neu generiert:

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 Bildquelle: © Maschinenfabrik Reinhausen & Johann Hofmann

 

Datensicherheit

Zur Datensicherheit zählen alle technischen Maßnahmen, die dem Schutz von Daten dienen.

Dabei werden folgende Teilziele verfolgt:

Vertraulichkeit
   Ziel: Zugriff nur durch autorisierte Benutzer
   Lösungsansatz: Rechtesystem

Integrität
  
Ziel: Schutz vor Manipulationen
   Lösungsansatz: Virenscanner, Firewall, Verschlüsselungs- bzw. Kryptographieverfahren, Blockchain

Verfügbarkeit
 
  Ziel: Ausfallsicherheit
   Lösungsansatz: Server Architektur, Cloud

Kontrollierbarkeit
  
Ziel: Prüfung durch Protokollierung
   Lösungsansatz: Speichersysteme

Im Gegensatz zum Datenschutz beschränkt sich die Datensicherheit nicht auf personenbezogene Daten.

Datensicherheit

Bildquelle: © REDPIXEL- Fotolia.com

 

Deep Learning

gehört zu: KI
 
Deep Learning, zu Dt.: tiefgehendes Lernen, ist ein Teilbereich des Machine Learning.

Deep Learning

Bild-Quelle: ©phonlamaiphoto- Fotolia.com
 
Abgrenzung :
• Beim Machine Learning greift der Mensch in die Analyse der Daten ein und kann dadurch den eigentlichen Lernprozess beeinflussen.
• Beim Deep Learning sorgt der Mensch nur noch dafür, dass die Daten für das Lernen bereitstehen. D.h. der Mensch überlässt die Berechnungen vollständig der Maschine und hat keinen Einfluss auf die Ergebnisse des Lernprozesses.

Beispiel:

Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung, bei Bedarf auch mit der Unterscheidung von natürlichen Personen und Bots.

Merke:

Machine Learning ermöglicht menschliche Interaktion.
Deep Learning ist autonom.
 
 

Digital Value

In letzter Konsequenz wird für den Anwender der Digital Value wie folgt ankommen: 

  • Als Frontend werden Apps auf unterschiedlichsten mobilen Geräten dem Menschen dienen oder ihn ersetzen.

Daraus entstehen neue Produkte und neue Geschäftsmodelle. Siehe hierzu auch die Lexikon Einträge zu E-Health und Smart-Home.

Apps

Bildquelle: ©Elnur - Fotolia.com

Digitaler Zwilling

gehört zu: Virtualisierung

Der Digitale Zwilling ist das virtuelle Abbild eines Produktes, das sein reelles Gegenstück ein Leben lang begleitet, denn anhand des digitalen Doppelgängers lässt sich vieles präzise voraussagen. Das Potenzial dahinter ist groß: Statt teurer Prototypen und langwieriger Versuchsketten lassen sich mit diesen Abbildern allerhand Szenerien im kompletten Produktentwicklungsprozess innerhalb kürzester Zeit durchspielen, Lösungsstrategien entwickeln und verwerfen, Verbesserungsmöglichkeiten ausloten und umsetzen.

DigitalTwin

 Bildquelle: © unlimit3d - Fotolia.com

Digitalisierung versus Digitale Transformation

gehört zu: Virtualisierung
 
Digitalisierung:
Die Papierunterlagen werden digitalisiert und deshalb nicht mehr ausgedruckt, sondern digital angezeigt.
Beispiel: Flugticket
Der Prozess „Einsteigen in den Flieger“ hat sich deshalb nicht verändert.
Es steigen gleichzeitig einige Fluggäste mit analogem Papierticket und einige mit digitalem Handyticket ein.
 
Lufthansa
Bildquelle: ©JH

Digitale Transformation:
Auch hier werden die Papierunterlagen erstmal digitalisiert. Aufgrund der digitalen Verfügbarkeit ändert sich jetzt allerdings auch der zugehörige Prozess.
Diese Prozessänderungen können harmloser Natur sein oder können so radikal ausfallen, dass aus der Transformation eine Disruption wird.

Beispiel: Buch
Der Prozess „Buch kaufen“ hat sich dadurch komplett verändert:
Wenn das E-Book zu Ende gelesen ist, braucht man nicht mal mehr vom Liegestuhl aufstehen, sondern kann direkt per Download das nächste Buch kaufen.
Sowas nennt man disruptiv!
 
 
 

Disruptive Technologien

gehört zu: Digital Value

Disruptive Technologien ersetzen etablierte Technologien vollständig und verdrängen diese in kurzer Zeit vom Markt.
Meist sind sie zu Beginn qualitativ schlechter, holen aber nach und nach an ihre Vorgänger auf und übertreffen diese nach geraumer Zeit.

Disruptiv

Bildquelle: © Lightspring - shutterstock.com
 
Beispiel:
Anfangs konnten Digitalkameras qualitativ nicht überzeugen. Aufgrund zu geringer Auflösung war die Bildqualität zunächst schlecht und stellte einen großen Nachteil gegenüber der klassischen Fotografie dar. Das Bildergebnis ließ sich allerdings sofort überprüfen und weiterverarbeiten oder kopieren. Rasch hat sich die Bildqualität so weit verbessert, dass Digitalkameras die analogen Kameras verdrängt haben.
 

 Im Gegensatz zu Disruptive Technologien stehen Transformatorische Technologien

 
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