4. Big Data & IoT Flashcards
(11 cards)
Einsatzgebiete big Data
- Industrie (Predictive Maintenance)
- Smart Homes, Wearables
- Verkehrssteuerung (Smart Cities)
- Gesundheitswesen (z. B. Fettberge durch falsche Entsorgung sichtbar gemacht in Abwasserdaten)
- Logistik (Echtzeitverfolgung)
Welche Branchen werden sich in Zukunft am stärksten durch Big Data verändern?
Was sind die 5 V’s? Big Data
- Volume: Große Datenmengen
- Velocity: Hohe Geschwindigkeit der Datenentstehung
- Variety: Unterschiedliche Formate (Text, Audio, Video)
- Validity: Datenqualität, Vertrauenswürdigkeit
- Value: Mehrwert, der aus den Daten gewonnen werden kann
Welche Möglichkeiten kann stetige Datenerhebung und Verwertung haben (BD) 4 Bereiche
Personalisierung
* Maßgeschneiderte Angebote (Retail, Streaming, Werbung)
* Individuelle Therapiepläne in der Medizin durch Patienten‑Datenanalyse * Adaptive Lernsysteme im Bildungsbereich
Effizienz & Innovation
* Optimierung von Prozessen (Supply Chain, Produktion)
* Früherkennung von Trends und Bedarfen (Predictive Analytics)
* Schnellere Forschung – z. B. Medikamentenentwicklung durch Auswertung großer Datensätze
Sicherheit & Prävention
* Fraud‑Detection im Finanzsektor (Betrugserkennung)
* Frühwarnsysteme für Maschinenausfälle (Predictive Maintenance)
* Gesundheitsschutz durch Epidemie‑Monitoring (z. B. COVID‑19‑Tracker)
Staat & Verwaltung
* Smart City‑Anwendungen (Verkehrssteuerung, Energieverbrauch)
* Daten‑gestützte Politik‑Evaluierung und Ressourcenzuteilung
* Verbesserung öffentlicher Dienste (z. B. E‑Government)
Welche Risiken kann stetige Datenerhebung und Verwertung haben (BD) 5 Bereiche
Privatsphäre & Überwachung
* Permanent Tracking von Verhalten (Online, Mobilität)
* Entstehung von „Überwachungsstaat“ oder “Überwachungskapitalismus“
* Social Scoring: Bewertung von Bürgern/Kunden nach Verhalten
Diskriminierung & Bias
* Verzerrte Datensätze führen zu unfairen Entscheidungen (z. B. Kreditvergabe)
* Marginalisierte Gruppen werden unsichtbar oder benachteiligt
Sicherheitsrisiken
* Zentrales Angriffsziel: Datenleaks, Cyber‑Angriffe
* Identitätsdiebstahl, Erpressung durch sensible Daten
Psychologische Effekte
* „Filterblasen“ und „Echo‑Chambers“ durch personalisierte Inhalte
* Manipulation von Meinungen und Kaufverhalten (Targeted Ads)
Markt‑ und Machtkonzentration
* Große Plattformen dominieren durch Datenvorsprung (Winner‑takes‑all)
* Kleine Anbieter haben geringere Wettbewerbs-chancen
lndustrie 4.0 - Was heißt das?
-4.0 verknüpft (verschmilzt) Produktion mit Informations- und Kommunikationstechnik
-Kunden- und Maschinendaten sind vernetzt.
-Maschinen kommunizieren mit Maschinen
-Werkstücke und Maschinen steuern selbststandig die
Produktion - flexibel, effizient, ressourcenschonend.
Definition Industrie 4.0 Chat GPT ==> smart factory Grundlagen 4
„Industrie 4.0“ bezeichnet die Verschmelzung von traditioneller Fertigung mit modernen Informations‑ und Kommunikationstechnologien. Kernkomponenten sind:
Cyber‑physische Systeme (CPS): Eingebettete Computer in Maschinen, die Prozesse autonom steuern und untereinander vernetzt sind
AdigiConsult
ecos.de
.
Internet der Dinge (IoT): Vernetzung von Sensoren, Aktoren und Produkten über das Internet zur Echtzeit‑Datenübertragung und -analyse
ecos.de
.
Big Data & Analytics: Sammlung und Auswertung großer Datenmengen für prädiktive Wartung, Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung
acatech
.
Künstliche Intelligenz (KI) & Machine Learning: Automatisierte Entscheidungsfindung und Selbstoptimierung von Produktionsabläufen
Industrie 4.0 – Ausblick
Nenne min. 3
- Mass Customization & Agile Produktion
Durch KI‑gestützte Planung und modulare Fertigung werden individuelle Kundenwünsche bei Stückzahl 1 wirtschaftlich realisierbar sein
LINKITSYSTEMS Deutschland
. - Digitale Zwillinge (Digital Twins)
Virtuelle Abbilder von Anlagen ermöglichen Simulation und Optimierung in Echtzeit und reduzieren Stillstandszeiten
LINKITSYSTEMS Deutschland
. - Edge‑Computing & 5G‑Netze
Verlagerung von Datenverarbeitung an den Netzwerkrand (Edge) minimiert Latenzen und erhöht Datensicherheit bei dezentralen Produktionsstätten
CONET | IT-Systemhaus & IT-Beratung
. - Nachhaltigkeit & Ressourceneffizienz
KI‑gestützte Energiemanagementsysteme und Closed‑Loop‑Kreisläufe verringern Emissionen und Abfall und unterstützen Kreislaufwirtschafts‑Modelle
DIE WELT
. - Cybersecurity & Resilienz
Mit zunehmender Vernetzung steigen die Angriffsflächen; künftige Fabriken werden verstärkt in KI‑basierte Security‑Monitoring‑Systeme investieren müssen, um Ausfälle und Datenlecks zu verhindern
CONET | IT-Systemhaus & IT-Beratung
. - Regulatorische Rahmenbedingungen
Wie bei KI allgemein, fordern Industrie‑Vertreter weniger Bürokratie und klare EU‑Standards, um Innovationskraft zu stärken, ohne die Sicherheit zu gefährden
Was ist IoT?
Definition: Vernetzung physischer Geräte (Sensoren, Aktoren) über das Internet
Zweck: Echtzeit‑Datenerfassung & -steuerung außerhalb zentraler Rechenzentren
Beispiele: Smart Home, Industrie 4.0, vernetzte Fahrzeuge
5 Enabling Technologies
1 Advanced Sensing Technologies Ultra‑präzise Umweltsensoren für Smart Cities, z. B. Luftqualitäts‑Monitore in Echtzeit
2 Robotics & Autonomous Systems Industrieroboter in Smart Factories; autonome Drohnen
3 Advanced Materials & Manufacturing
3D‑gedruckte Leichtbauteile aus faserverstärkten Kunststoffen
4 Quantum Technologies Quantensensoren für extrem genaue Navigation; Quanten‑Kryptographie
5 Artificial Intelligence & Cybersecurity
KI‑gestützte Anomalieerkennung in Netzwerken; selbstlernende Firewalls
Welche Eigenschaften brauchen Enabling Technologies
Neben der bedeutenden Verbesserung der für Anwendungen benötigten technischen Spezifikationen müssen die Arbeiten dabei einen oder mehr der folgenden Parameter signifikant erhöhen:
Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit, Bedienbarkeit, Wirtschaftlichkeit, geopolitische Verfügbarkeit.
