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Thema: Big Data – Hype oder Trend?

  1. #1
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    Hallo,

    lesen Sie dazu den Beitrag von Gerhard Bäurle auf unserem Blog:

    http://www.tci.de/blog/2016/big-data-hype-oder-trend/

    Eigene Erfahrung oder andere Meinung? Gerne per Kommentar.
    tci Gesellschaft für technische Informatik mbH
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    http://www.tci.de
    Zitieren Zitieren Big Data – Hype oder Trend?  

  2. #2
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    Wenn man Führungskräfte fragt was Big Data ist, erhält man vermutlich folgende Antwort:

    Big Data? -das ist doch das mit Excel?
    In diesem Sinne von vornherein in den allermeisten Firmen zum scheitern verurteilt.

  3. Folgender Benutzer sagt Danke zu adiemus84 für den nützlichen Beitrag:

    Gerhard Bäurle (09.09.2016)

  4. #3
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    Bei uns wird auch gerade der Einsatz von Big Data untersucht.
    Unsere bisherigen Erkenntnisse sind durchwachsen.
    Es erfordert sehr viel Kapa und Know How. Bei einfachen Aufgaben wie Instandhaltung, steht das bei uns kaum im Verhältnis zum Nutzen.
    Bei komplexen Aufgaben ist extrem viel KnowHow erforderlich.
    Sowohl intern als auch extern.

    Also doch eher Hype...

    Gruß
    Dieter

  5. Folgender Benutzer sagt Danke zu Blockmove für den nützlichen Beitrag:

    Gerhard Bäurle (09.09.2016)

  6. #4
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    Also von uns aus gesehen, noch Hype aber ganz klar irgendwann Trend. Unsere Kunden sind ja eher kleine Maschinenbauer und Automatisierer, da sind die Möglichkeiten zur Optimierung mit noch mehr Daten gefühlt doch eher begrenzt.

    In der Logistik allerdings sieht das ganz anders aus. Unsere Vorhersage: Optimierungen in großen Warenlagern oder großen Speditionen lassen sich mit klassischer Analyse der Bewegungsdaten lange nicht so gut machen, wie bald mit automatisierten selbstlernenden Systemen. Das wird ganz klare Kostenvorteile bringen.

    Auch in der Fertigungssteuerung in Fabriken mit vielen unterschiedlichen Produkten und Anlagen lassen sich mit Big Data vermutlich leichter Optimierungspotentiale im Ablauf oder in den komplexen Steuerungsprogrammen finden. Klassisch ist es vermutlich oft eher Zufall, bis jemand eine gute Verbesserungsidee findet oder einen kleinen Fehler, der die Anlage schon seit Monaten ausbremst, ohne dass es jemand merkt. In unserer Erfahrung alles schon vorgekommen.

    Wir denken: zukünftig sicher Trend, an dem dann große Unternehmen nicht mehr vorbeikommen werden, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen.

  7. Folgender Benutzer sagt Danke zu spstiger für den nützlichen Beitrag:

    Gerhard Bäurle (09.09.2016)

  8. #5
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    @spstiger
    Wie setzt du Big Data an einer Anlage um?
    Das ganze erfordert eine komplett darauf abgestimmte Konstruktion und Programmierung.
    Dafür sind Frameworks im Stile von Transline 2000 oder Bosch OpCon erforderlich.
    Die groß angekündigten Methoden mit dem Erfassen aller Zustände von Sensoren und Aktoren und dann selbstlernenden Systemen sind schon wieder vom Tisch. Wer mal eine komplexere Fördertechnik programmiert hat, weiss warum.
    Aktuell geht es eher Richtung Expertensysteme und Ergänzung zum MES.

    Gruß
    Dieter

  9. Folgender Benutzer sagt Danke zu Blockmove für den nützlichen Beitrag:

    Gerhard Bäurle (09.09.2016)

  10. #6
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    @Blockmove: da hast du sicher Recht, derzeit noch. Bei unseren Kunden ist so etwas definitiv noch kein Thema. Du sagst, selbstlernende Systeme sind schon wieder vom Tisch. Das stimmt, aber ich glaube nur erst einmal.

    Ich glaube es ist ein ganz normaler Hype Cycle. Zuerst werden plötzlich die Hartware, die Datenbanktechnologie und erste Algorithmen für die Verarbeitung großer unstrukturierter Datenmengen verfügbar und ein Hype entsteht, in dem sich Anwender ausmalen, was alles möglich wäre. Dann beginnen Firmen damit, zu versuchen, diese Technologien einzusetzen und merken, dass erfolgreiche Anwendung und Umsetzung viel mehr braucht als Hardware, Datenbanken und vorgefertigte Algorithmen. Da sind wir heute und Frustration bei ersten Umsetzungsversuchen breitet sich aus. Erst nach und nach lernen wir Anwender dann die Möglichkeiten sinnvoll umzusetzen, das ist schon eine sehr steile Lernkurve mit vielen Fallstricken.

    Ich kenn erste Unternehmen, die neuronale Netze für Absatzprognosen in der Logistik nutzen. Aus Daten wie Wetter, Historie und anderen Signalen werden dann Prognosen pro Einzelartikel erstellt, die anfänglich noch nicht besonders gut waren, aber immer besser werden, je mehr man darüber lernt, welche Signale man für gute Prognosen in das Modell einfließen lassen muss und desto mehr Signale man anbindet.

    Wenn es gelingt, Absatz von Artikeln, vielleicht sogar Verbundkäufe mit einer ausreichenden Prognosegüte zu schätzen, dann können Algorithmen irgendwann nicht nur Bestände, sondern auch die Orte für Einlagerung und Umlagerung entsprechend optimieren, um Platzbedarf und Transportwege zu minimieren. Bei mehreren tausend verschiedenen Artikeln, hilft dann auch kein Expertensystem mehr. Ein agiles selbstoptimierendes System wird dann einem geplanten Expertensystem im Durchsatz überlegen sein und am Markt klare Kostenvorteile anbieten können. Das ist nur eine Vision, in ersten Anwendungen im Marketing sehe ich allerdings erste Erfolge solcher Systeme.

    Klar ist, menschliche Planung und Steuerung stößt irgendwann an Komplexitätsgrenzen, die nur durch Algorithmen besser beherrscht werden kann. Dazu muss aber noch viel Planungs- und Konzeptionsarbeit in solche Systeme fließen und das nimmt uns Menschen leider noch niemand ab.
    Zitieren Zitieren Big Data  

  11. Folgende 2 Benutzer sagen Danke zu spstiger für den nützlichen Beitrag:

    Blockmove (09.09.2016),Gerhard Bäurle (09.09.2016)

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