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Big-Data-Analytik: Datenbasierte Optimierung produzierender Unternehmen

Veränderungen, Entwicklungen und Unterstützungsangebote; Eine Studie des Fraunhofer IPA
Big Data Analytics: Data-driven optimization of manufacturing companies
 
: Bauer, Dennis; Maurer, Tobias; Henkel, Christian; Bildstein, Andreas
: Bauernhansl, Thomas

:
Volltext urn:nbn:de:0011-n-4590753 (10 MByte PDF)
MD5 Fingerprint: c69784eee398d58dd725b8de77c3412f
Erstellt am: 2.8.2017


Stuttgart, 2017, 98 S.
Deutsch
Studie, Elektronische Publikation
Fraunhofer IPA ()
Big Data; Datenanalyse; Digitale Transformation; Digitalisierung; Industrie 4.0; Vernetzte Produktion; Umfrage; produzierendes Unternehmen; datengetriebene Produktionsoptimierung

Abstract
Produzierende Unternehmen unterliegen einem stetigen Wandel. Er wird derzeit besonders durch volatile Märkte und einen steigenden Kostendruck in der Industrie getrieben. Eine Dynamisierung der Produktlebenszyklen mit dem Trend zur Personalisierung von Produkten sowie die Durchdringung neuer Technologien im Bereich Digitalisierung und Vernetzung stellen die Industrie also vor große Herausforderungen, bieten aber insbesondere auch Chancen. Besonders im deutschen Sprachraum wird in diesem Zusammenhang auch von der vierten industriellen Revolution, kurz Industrie 4.0, gesprochen. Als eine der Schlüsseltechnologien von Industrie 4.0 fungieren dabei Big-Data-Analysen, welche sich außerhalb der produzierenden Industrie bereits in vielen Branchen etabliert haben. In produzierenden Unternehmen fallen durch eine steigende Zahl vernetzter Sensoren, Maschinen und Anlagen sowie eingesetzte IT-Systeme zunehmend mehr Daten an. Big-Data-Analytik ermöglicht es den Unternehmen, diese Daten sinnvoll zu verarbeiten und daraus einen Mehrwert zu generieren.
Die Ergebnisse dieser Studie basieren auf den Rückmeldungen von mehr als 150 Teilnehmern und ergänzenden Experteninterviews. Sie zeigen zunächst, dass ein großes Potenzial von Big-Data-Analysen erwartet wird. Besonders die Anwendungsbereiche »Echtzeitanalysen und Simulationen«, »Transparenzsteigerung « und »Effizientere Planungsprozesse« stehen dabei im Fokus der Unternehmen.

 

Big Data Analytics aim at a meaningful use of data to generate benefits for organisations. Nevertheless, manufacturing small and medium-sized enterprises (SME) do not tend to use these technologies nowadays. With the survey "Big Data Analytics: Data-driven optimization of manufacturing companies" (German title: Big-Data-Analytik: Datenbasierte Optimierung produzierender Unternehmen) Fraunhofer IPA shows the “potential” transformation of manufacturing companies when using big data technologies. Based on the analysis of the survey data, development areas and offers of support for SMEs have been derived.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-459075.html