Industrie 4.0, Big Data und Business Intelligence. Die Möglichkeiten der Digitalisierung der Produktion im Hinblick auf Datensammlung und -auswertung

Studienarbeit , 2018 , 47 Seiten , Note: 1,7

Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen

Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und den immer größer werdenden Datenmengen im betrieblichen Bereich ist es für erfolgreiche Unternehmen des 21. Jahrhunderts unabdingbar, sich mit den Themen „Big Data“ und „Business Intelligence“ im Rahmen der Industrie 4.0 auseinanderzusetzen und diese beiden als Werkzeuge zur Datensammlung bzw. Datenauswertung in die Supply Chain zu integrieren, um Prozesse entlang der Wertschöpfungskette effizienter und agiler zu gestalten.

Diese Arbeit soll die Kernfrage beantworten, wie durch die Auswertung von Big Data und den Einsatz von Business Intelligence die Effizienz der Produktion gesteigert werden kann und wo die Grenzen von Big Data und Business Intelligence liegen.

This work shows a broad overview of the concept Industry 4.0 and it’s components Big Data, Business Intelligence and Internet of Things. The just mentioned elements are described in detail in the beginning. Industry 4.0 is presented in its historical context and will be defined by five paradigms. Further there is explained, what the differences of Big Data and Business Intelligence are, how their relationship can be described and how they’re shared to support the operative and tactical decision making in an organization. The main emphasis of the work is about the use of Industry 4.0 in today’s organizations and how the different analytics are used in detail. In the end, there is a conclusion about how the potentials of I4.0 can be used better and what needs to be improved in the next few years.

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abstract

1. Einleitung
1.1. Problemstellung und Ziel
1.2. Inhalt der Arbeit
1.3. Abgrenzung der Arbeit

2. Grundlagenwissen I4.0, Big Data und Bl
2.1. Industrie 4.0
2.1.1. Zeitlicher und geschichtlicher Hintergrund
2.1.2. Das Konzept Industrie 4.0 und die beteiligten Technologien
2.1.2.1. Die 5 Paradigmen der Industrie 4.0
2.2. Big Data
2.3. Business Intelligence

3. Big Data und Business Intelligence in Industrie 4.0
3.1. Abgrenzung
3.2. Beziehung

4. Industrie 4.0 in der Anwendung
4.1. Das Internet der Dinge- Potenziale
4.1.1. Predictive Maintenance
4.1.2. Echtzeitreaktion auf Produktionsdaten
4.1.3. Steuerung der Produktion
4.2. Unterstützung des Menschen in CPPS
4.3. Möglichkeiten von Big Data und Bl im Umfeld I4.0
4.3.1. Schwachstellen in deutschen Unternehmen

5. Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Sonstige Quellen

• Hochschule: Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim, früher: Berufsakademie Mannheim
• Note: 1,7
• Autor: Christopher Neth (Autor:in)
• Jahr: 2018
• Seiten: 47
• Katalognummer: V423724
• ISBN (eBook): 9783668694187
• ISBN (Buch): 9783668694194
• Sprache: Deutsch
• Schlagworte: Industrie 4.0, Big Data, Business Intelligence, Predictive Maintenance, CPPS, Internet of Things, IoT, Descriptive, Prescriptive, Analytics