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Glossar: Von Blockchain bis Machine Learning

Von Blockchain bis Machine Learning: Glossar zu den Trendthemen Digitalisierung und Industrie 4.0
Was bedeutet eigentlich …?

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Digitalisierung des verarbeitenden Gewerbes: Bausteine einer „Smart Factory“. Bild: Arrow/Adobe Stock
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Von den einen euphorisch vorangetrieben, ist es für die anderen nur alter Wein in neuen Schläuchen: Digitalisierung polarisiert die Industrie. Die Technologien, die im Zuge der Industrie 4.0 Einzug in die Welt des verarbeitenden Gewerbes halten, sind durch ihre Komplexität und nicht zuletzt aufgrund ihrer Bezeichnung gar nicht so einfach zu durchschauen. Wir geben einen Überblick.

Big Data bezeichnet eine Sammlung von Rohdaten, die mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr zu handhaben sind. Ein Mehrwert entsteht allerdings erst dann, wenn diese Rohdaten (Data Lake) durch Heuristiken bzw. Mustererkennung (Data Mining) zu sogenannter „Smart Data“ veredelt werden.

Eine Blockchain ist eine Datenbank, die eine stetig wachsende Liste von Transaktionsdatensätzen beinhaltet. Sie sorgt im Internet der Dinge für die Sicherheit der Daten und Verlässlichkeit von Transaktionen. Die Blockchain regelt den Datenverkehr im Geflecht der Sensoren, Geräte, Maschinen, Anlagen und Roboter. Sie sorgt dafür, dass der Produktionsablauf nicht durcheinander gerät und rechnet den Verbrauch von Ressourcen ab. Die bekannteste Anwendung ist die digitale Cryptowährung Bitcoin.

Cloud Computing ermöglicht es, Rechenleistung und Speicherplatz über ein Netzwerk zur Verfügung zu stellen, ohne diese lokal zu installieren. Die Spannweite, der im Rahmen des Cloud Computing angebotenen Dienstleistungen umfasst das gesamte Spektrum der Informationstechnik und beinhaltet unter anderem Infrastruktur, Plattform und Software.

Als Plattform as a Service (PaaS) bezeichnet man eine Dienstleistung, die in der Cloud eine Programmier-Plattform für Entwickler von Webanwendungen zur Verfügung stellt. Eine Dienstleistung, die eine sofort nutzbare Softwarelösung für Endanwender als Webanwendungen zur Verfügung stellt, bezeichnet man hingegen als Software as a Service (SaaS).

Condition Monitoring bezeichnet die kontinuierliche Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen. Basierend auf in Echtzeit gesammelten und analysierten Sensordaten kann so ein verlässliches Bild über den Verschleißzustand von Bauteilen gewonnen werden. Diese Beobachtung des Maschinenzustands ist die zwingende Voraussetzung für eine vorausschauende und bedarfsorientierte Wartung und Instandhaltung mittels Predictive Maintenance.

Der digitale Zwilling ist das virtuelle Abbild eines Produktes, einer Maschine oder eines Systems. Das Potenzial dahinter ist groß: Anstatt teurer Prototypen und langwieriger Versuchsketten lassen sich mit diesen Abbildern verschiedenste Szenerien im kompletten Produktentwicklungsprozess durchspielen, Lösungsstrategien entwickeln sowie Verbesserungsmöglichkeiten ausloten und umsetzen.

Der Begriff Edge Computing steht für die dezentrale Datenverarbeitung in der Produktion. Bildlich gesprochen findet Edge Computing an der Kante zwischen der Datenquelle (z. B. Sensoren) und dem Rechenzentrum bzw. der Cloud statt. Dabei ermöglicht es eine effiziente Datenverarbeitung, bei der große Datenmengen nahe der Quelle verarbeitet werden, sodass weniger Bandbreite benötigt wird.

Das Internet der Dinge (IoT) beschreibt ein System, in dem Gegenstände, Maschinen und Anlagen vernetzt sind und miteinander kommunizieren. Es bezeichnet die Verknüpfung eindeutig identifizierbarer physischer Objekte in einem Netzwerk. Das IoT besteht nicht mehr nur aus menschlichen Teilnehmern, sondern auch aus „Dingen“. Das Ziel ist es, automatisch relevante Informationen aus der realen Welt zu erfassen, miteinander zu verknüpfen und verfügbar zu machen.

Das Industrial Internet of Things (IIoT) – eine besondere Ausprägung des IoT im industriellen Umfeld – stellt Produktionsprozesse in den Vordergrund und soll so die Effizienz verbessern und Kosten senken.

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und nutzt neuronale Netze sowie große Datenmengen. Die Funktionsweise ist in vielen Bereichen vom Lernen im menschlichen Gehirn inspiriert. Durch das Erkennen von Mustern in vorhandenen Datenbeständen wird ein Erkenntnisgewinn ermöglicht, der mit herkömmlichen Methoden nicht möglich wäre. Damit die Software eigenständig lernen und Lösungen finden kann, muss sie zunächst mit den für das Lernen relevanten Daten und Algorithmen versorgt werden. Des Weiteren sind Regeln für die Analyse des Datenbestands und die Mustererkennung aufzustellen.

Die Smart Factory stellt das Konzept einer Fabrik dar, in der sich Fertigungsanlagen und Logistiksysteme weitgehend selbst organisieren. Die Roh- und Halbfertigerzeugnisse sowie Produkte einer Fertigung sind vernetzte Informationsträger, die mit ihrer Umgebung kommunizieren. In der intelligenten Fabrik wird dank der Echtzeitsteuerung durch das Internet der Dinge eine bessere Energie- und Ressourceneffizienz und eine höhere Produktivität realisiert. Eine hohe Flexibilität ermöglicht außerdem eine rentable Herstellung von Produkten bis hin zur Losgröße 1.

Das Online-Lexikon „Industrie 4.0“ von Johann Hofmann, Founder and Venture Architect of ValueFacturing bei der Maschinenfabrik Reinhausen, bietet einen sehr ausführlichen Überblick über diese und viele weitere Bausteine der digitalen Transformation.

www.industrie40.net

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