BIG DATA. BIG STORIES


Insider Logo Ausgabe 03/2015
Neue Fähigkeiten, Big Data-Governance und Zwiebeln schälen.

Neue Fähigkeiten, Big Data-Governance und Zwiebeln schälen.


Industrie 4.0 ist eigentlich Web 3.0 ist eigentlich Internet 2.0 ist eigentlich alter Wein in neuen Schläuchen, oder doch nicht? – Was ist neu? Professor Boris Otto, Audi-Stiftungsprofessor am LogistikCampus der TU Dortmund und Hauptabteilungsleiter des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik, kennt und erforscht das Feld. Der Insider hat mit Professor Otto gesprochen und erfahren, was Big Data mit Industrie 4.0 und Zwiebeln zu tun hat.



Boris Otto
„I 4.0 führt also nicht einfach zu großen Datenmengen. I 4.0 beschreibt vor allem, dass Logistik- und Produktionssysteme dezentraler und autonomer arbeiten und wir die erzeugten Daten aus Maschinen, Kundenkontakten etc. nutzen können.“,
Boris Otto, Audi-Stiftungsprofessor am LogistikCampus der TU Dortmund

Insider:


Boris Otto:
Aktuell ziehen Begriffe wie Big Data oder Industrie 4.0 die Aufmerksamkeit auf sich. Was steht wirklich hinter diesen Klammerbegriffen? Was ist das Neue?
Beide Begriffe stehen für die fortschreitende Digitalisierung aller Geschäfts- und Lebensbereiche, die eine neue Dimension erreicht: Zum einen sind die Datenvolumina so enorm gestiegen, dass sich Muster erkennen und für Prognosen („Prediction“) nutzen lassen. Zum anderen ist aufgrund der Ubiquität des Internets alles mit allem vernetzt. Denken Sie nur an mobile Geräte, WLAN und so fort.

Ein zentrales Beispiel der Vernetzung finden wir in industriellen Anwendungen – Maschinen sind nicht nur automatisch identifizierbar („Internet der Dinge“) und kommunizieren miteinander („M2M“). Vielmehr übernehmen Maschinen, Fahrzeuge – generell die Dinge – autonom logistische und Produktionsaufgaben sowie auch Datenanalyse und -verarbeitungsaufgaben. Das bezeichnen wir als Industrie 4.0.

I 4.0 führt also nicht einfach zu großen Datenmengen. I 4.0 beschreibt vor allem, dass Logistik- und Produktionssysteme dezentraler und autonomer arbeiten und wir die erzeugten Daten aus Maschinen, Kundenkontakten etc. nutzen können. Neben physischen Produkten und klassischen Dienstleistungen können Unternehmen auf diese Weise datengetriebene Services anbieten, die den Kundenbedarf noch besser befriedigen.

Insider:

Boris Otto:
Welche Fähigkeiten gewinnen Anwender durch die technologische Entwicklung?
Im Wesentlichen sind das drei Fähigkeiten:

1. Ad-hoc-Insights: Man wird Fragen ad hoc, sprich sofort beantworten können.

Ich erinnere mich an die Beiersdorf AG, die nach dem AKW-Unglück in Japan vor der Frage stand: Wieviel Rohstoffe haben wir in den letzten drei Tagen aus einem Umkreis von 100 km um das Kraftwerk von welchen Lieferanten bezogen? – In absehbarer Zeit wird man nicht mehr aufwendige Reports benötigen, sondern solche Fragen ad hoc beantworten können.

2. Realtime Transparency: Vollständige Transparenz über Supply Chains zu jeder Zeit.

3. Prediction: Datenmanagement ist kein notwendiges Übel mehr, sondern steuert über Predictive Analytics das Business.

Insider:

Boris Otto:
Vollständige Transparenz der Daten – was bedeutet das, was ist dazu technologisch erforderlich?
Unser Informationsbedarf steigt, Transparenz – etwa über eine ganze Supply Chain – ist dabei ein wichtiger Erfolgsfaktor. Nehmen wir das Beispiel einer Bananen-Supply-Chain: Der Container mit Bananen auf dem Containerschiff sammelt kontinuierlich Daten zum Klima im Container. Er bestimmt den Reifegrad der Banane und steuert automatisch den Zeitpunkt des Umschlags im Hafen von Rotterdam. So ist sichergestellt, dass die Banane mit dem richtigen Reifegrad (nicht zu gelb, nicht zu grün) in Köln im Supermarkt liegt.

Daten sind vorhanden, wir müssen sie nur nutzen. Dazu müssen wir externe mit internen Daten verbinden, klassische relationale Daten wie Stammdaten mit Daten-Streams integrieren und ein gemeinsames Verständnis der Daten (Semantik) entwickeln.

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