Glossar Digitalisierung: Endlich Verständlich

Digitalisierung

Kernbegriffe der Digitalisierung und Industrie 4.0

Unser wachsendes Glossar erklärt Fachbegriffe und sorgt knapp und verständlich für eine erste Orientierung bei relevanten digitalen Trends.

Augmented Reality (Erweiterte Realität)

Der Begriff bezeichnet eine computergestützte Erweiterung der menschlichen Wahrnehmung. Dabei wird die jeweilige reale Erfahrung durch virtuelle Zusatzinformationen oder Möglichkeiten zur Interaktion bereichert. Eine Schlüsselfunktion in der Augmented Reality haben Kameras, die mittlerweile in unterschiedlichste mobile Geräte integriert werden können, um dem Nutzer parallel den Blick auf die reale Welt und auf multimediale Inhalte zu gewähren. Der Nutzer nimmt die erweiterte Realität über Datenbrillen, den Smartphonebildschirm oder auch spezielle Datenhandschuhe wahr.

Big Data (Massendaten)

Mit dem technologischen Fortschritt erhalten immer mehr Geräte Zugang zum Internet. Die dabei entstehenden enormen und vor allem unstrukturierten Datenmengen (Data Sets) werden über sogenannte Data-Management-Plattformen analysiert und ausgewertet – herkömmliche Software zur Datenverarbeitung kann die Massendaten nicht mehr bewältigen. Mit den entsprechenden Analysetools dient Big Data beispielsweise Unternehmen dazu, ihre Prozesse zu optimieren, Trends zu ermitteln oder gezielt Kunden anzusprechen.

Blockchain (Dezentrale Datenstruktur für finanzielle Transaktionen)

Das Blockchain-Prinzip schließt sich an den wachsenden Trend zur dezentralen Verwaltung und Verarbeitung von Daten an. Ähnlich Solarmodulen auf Hausdächern für eine dezentrale Energieversorgung funktioniert auch die Blockchain ohne zentrale Verwaltungseinheit. Wortwörtlich handelt es sich um eine Kette von Datenblöcken, in denen Transaktionen verknüpft und überprüft werden. Mithilfe von Smart Contracts (intelligenten Verträgen) können auf der Blockchain auch komplexere Transaktionen abgebildet werden. Smart Contracts ermöglichen beispielsweise Darlehensverträge ohne den bisher notwendigen Verwaltungsaufwand. Hier finden Sie weitere Informationen zum Thema Blockchain.

Business Intelligence (BI) (Datenbasierte Geschäftsprozessanalyse)

Der Begriff bezeichnet IT-basierte Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse von digitalen Informationen, um möglichst umfassende Erkenntnisse für Unternehmensentscheidungen zu gewinnen. Daten werden hierfür zunächst in einem Data-Warehouse (Datenlagersystem zur spezifischen Datenverdichtung) gesammelt. In der Regel stammen die nötigen Daten aus einem ERP-System. In einem zweiten Schritt werden die Daten in Beziehung zueinander gesetzt. Mögliche Erkenntnisse liefert BI beispielsweise zur Marktentwicklung, zu Trends bei einzelnen Geschäftsobjekten oder auch zu möglichen Risiken und deren Minimierung.

Cloud/Cloud-Computing (Rechnerwolken/sinngemäß: ausgelagerte Datenspeicherung)

Prinzipiell umfasst Cloud-Computing alle Aktivitäten, die über einen Onlinedienst stattfinden, beispielsweise E-Mails senden, Dokumente über eine Online-Plattform bearbeiten und dort speichern, Videos abspielen oder Daten analysieren. Gemeint ist damit eine IT-Infrastruktur, die ermöglicht, dass Daten via Internet auf dezentralen Rechnersystemen gespeichert werden und grundsätzlich zu jeder Zeit an jedem Ort verfügbar sind, sofern eine Internetverbindung besteht. Ein Cloud-Anbieter stellt sozusagen einen kompletten Arbeitsplatz in virtueller Form zur Verfügung – Rechner, Speicher, Plattformen und Softwareanwendungen – und schafft so ein hohes Maß an Flexibilität für jeden Nutzer.

Customer Journey Tracking (Analyse des Nutzerverhaltens)

Der Begriff Customer Journey Tracking bezeichnet die datenbasierte Analyse von Kaufentscheidungsprozessen. Kauft der Kunde online, ist es mithilfe spezieller Trackingtools möglich, den Entscheidungsweg des Kunden zu rekonstruieren. So lässt sich beispielsweise über die Tools herausfinden, wie viele und welche Werbemittelkontakte notwendig waren, um den Kauf eines bestimmten Produkts zu tätigen.

Cyber-physische Systeme (CPS)

Bei CPS handelt es sich um Objekte, die mit einer eingebetteten Software sowie Elektronik ausgestattet sind und miteinander zu einem System vernetzt werden, beispielsweise Roboter, Drohnen und weitere bewegliche Maschinen. Auf diesem Wege werden die physischen bzw. mechanischen Objekte und Prozesse mit softwaregetriebenen Objekten und Abläufen verbunden – reale und virtuelle Welt wachsen zusammen. CPS können beispielsweise zur Verkehrssteuerung oder für die Steuerung intelligenter Stromnetze eingesetzt werden.

Cyber Physical Production System (CPPS) (Cyber-physische Produktionssysteme)

Werden cyber-physische Systeme (CPS) in der Produktion eingesetzt, ist von CPPS die Rede. Bei einer intelligenten Produktion steuert sich die CPPS-Einheit selbst und kann anhand einzelner Prozessparameter Entscheidungen treffen: Bestehen für die angefragte Ausführung des Produkts die passende Funktion und ggf. auch Kapazitäten? Entsprechend wird sowohl die ausführende Anlage vom CPPS selbst bestimmt und gleichzeitig bei der Produktion überwacht. So werden zum Beispiel Messfehler vermieden, einheitliche Qualität sichergestellt und der Gesamtprozess verschlankt.

Data Science (Wissensgenerierung aus Daten)

Data Science ist ein wissenschaftliches Feld mit mehreren Komponenten und bedient sich Methoden aus der Mathematik, Statistik und Informationstechnologie zur Datenanalyse und -interpretation. Entsprechend bearbeitet ein Data Scientist ein breites Aufgabenspektrum, da er neben dem Sammeln und Analysieren von Daten auch kontextbezogene Interpretation leistet und fähig sein muss, Ergebnisse an unterschiedliche Zielgruppen zu vermitteln. Mittlerweile werden auch Data-Science-Studiengänge angeboten, die genau diese kombinierten Fähigkeiten ausbilden.

Embedded System (Eingebettetes System)

Darunter versteht man Computersysteme, die in Anlagen oder Maschinen eingebettet sind und dort genau definierte Aufgaben erfüllen, wie zum Beispiel die Funktion eines Airbags in einem Auto oder dessen Navigationssystem. Diese Art System wird zudem in Mobiltelefonen, Fernsehern, Haushaltsgeräten usw. verbaut und bildet die Grundlage für das Internet of Things (Internet der Dinge).

Enterprise Resource Planning System (ERP) (System zur unternehmerischen Ressourcenplanung)

Als ERP-System werden Softwarelösungen bezeichnet, mit denen Geschäftsprozesse wie etwa Beschaffung, Produktion, Controlling und Vertrieb zentral gesteuert werden. Dies ermöglicht einen schnellen Überblick in allen Unternehmensbereichen – beispielsweise lässt sich so einfach ermitteln, wann welche Teile für Fertigungsprozesse bestellt werden müssen. Neben der Gesamtsteuerung enthält das ERP-System wichtige Daten für das Reporting, da das System aussagekräftige Daten zur Bewertung der Unternehmenssituation enthält.

Horizontale Integration

Dieser Begriff steht für die Vernetzung von Unternehmen, die ungefähr auf gleicher Ebene angesiedelt sind (zum Beispiel ähnliche Produkte herstellen). Horizontale Integration gibt es auch innerhalb ein und derselben Organisation. Dort bezieht sie sich auf Hierarchieebenen bzw. Abteilungen, die ähnliche Aufgaben erfüllen. Dies dient unter anderem dem optimierten Material- und Informationsfluss.

Internet of Things (IoT) (Internet der Dinge)

Das IoT besteht aus physischen Objekten, die via Internet miteinander kommunizieren. Die Verbindung erfolgt durch eingebaute Mikrochips, die eine eindeutige Erkennung des Geräts im Netzwerk ermöglichen. Ein Beispiel: Entsprechend ausgerüstete Drucker können eigenständig Druckerpatronen nachbestellen, sobald der Füllstand einen kritischen Wert erreicht. Nachvollziehbar wird die Kommunikation auch am Beispiel „Smarthome“, in dem einige oder alle Haushaltsgeräte vernetzt sind, der Kühlschrank selbstständig aufgebrauchte Lebensmittel über das Smartphone meldet oder der Nutzer die Heizung vom Tablet aus einschalten kann, bevor er nach Hause kommt.

KI – Künstliche Intelligenz

Mit dem Begriff „Künstliche Intelligenz“ werden Programme bezeichnet, die menschliche Intelligenz durch den Einsatz kognitiver Technologien nachbilden – etwa über Sprachsteuerung oder maschinelles Lernen. KI-Programme sind selbstständig und basieren vor allem auf Mustererkennung, was ihnen ermöglicht, sich durch Verhaltens- und Gewohnheitsanalyse auf den jeweiligen Nutzer einzustellen. Künstliche Intelligenz bzw. „virtuelle Agenten“ kommen in alltäglichen Gebrauchsgegenständen vor (beispielsweise Sicherheitsmechanismen im Auto zur Vorbeugung von Sekundenschlaf). Sie finden sich aber auch in der Industrie, etwa in Robotern, die zur Prozesssteuerung oder zur Fertigung eingesetzt werden.

Machine to Machine (M2M) (Kommunikation zwischen Maschinen)

M2M bezeichnet die weitgehend automatisierte Kommunikation zwischen Endgeräten, wie zum Beispiel Maschinen, Automaten, Fahrzeugen und Messwerken. Der Austausch erfolgt über das Internet oder den Mobilfunk und nutzt Bereichen wie der Medizintechnik, Gebäudetechnik oder der automatisierten Produktion. Über M2M funktioniert auch die Fernwartung und -überwachung von Maschinen, die Nutzung von Automaten wie mobilen Bezahlterminals oder die Funkübermittlung von Verbraucherdaten. M2M verknüpft die Informations- und Kommunikationstechnik.

Manufacturing Execution System (MES) (Fertigungsmanagementsystem)

MES steht für Produktionsleitsysteme, die eine Produktionssteuerung und Produktionskontrolle in Echtzeit ermöglichen. Diese Systeme erfassen und verknüpfen Betriebs-, Maschinen- und Personaleinsatzdaten und sind in der Regel an alle weiteren Systeme der Prozessautomatisierung innerhalb eines Unternehmens angebunden. Die MES dienen als System der Betriebsleitebene und bilden das Bindeglied zwischen der Unternehmensleitebene und der operativen Ebene.

OSI-Model (Open Systems Interconnection Model)

Bei OSI handelt es sich um ein standardisiertes Modell, das beschreibt, wie unterschiedliche Netzwerkkomponenten miteinander kommunizieren. Das Modell teilt diese Kommunikation in sieben Schichten oder auch Stationen ein. Eine E-Mail etwa durchläuft zwischen Sender und Empfänger all diese normierten Stationen und kommt nur an, wenn jede Schicht bzw. Station ihre Aufgabe erfüllt. Sämtliche Schritte vom Sender zum Empfänger werden in einem Protokoll festgehalten, damit die jeweils durchlaufene Schicht die nötigen Informationen zum Objekt erhält (Absender/Empfänger, Dateneigenschaften) und entsprechend ihre Funktion erfüllt. Alle Glieder innerhalb eines Prozesses müssen diesen Ablauf kennen – so funktioniert das Schichtenmodell unabhängig davon, ob Sender und Empfänger unterschiedliche Komponenten und Software nutzen.

Plug & Work (Anschließen & Arbeiten)

Der Begriff steht ähnlich wie das bekanntere „Plug-and-Play“ (sinngemäß: „Anschließen & Loslegen“) für Lösungen aus Hardware und Software, die einen Computer ohne großen Konfigurationsaufwand mit anderen Geräten kombinierbar machen. Es muss keine zusätzliche Treibersoftware installiert werden, was ein unkompliziertes Arbeiten direkt nach dem Anschluss ermöglicht. Eine Voraussetzung hierfür ist die technische Kompatibilität der Module untereinander.

Predictive Analytics/ Predictive Maintenance (Zukunftsorientierte Datenauswertung/ Zukunftsorientierte Instandhaltung)

Predictive Analytics geht einen Schritt über die übliche Datenauswertung hinaus und nutzt die Ergebnisse und das aus Analysen gewonnene Wissen, um Aussagen über mögliche Ereignisse in der Zukunft zu treffen. Ein Beispiel ist das Smart Grid (intelligentes Stromnetz), das den zukünftigen Strombedarf errechnet und bereitstellt.
Ähnlich funktioniert „Predictive Maintenance“: Über Sensoren können Maschinen und Fahrzeuge Betriebsdaten übermitteln und ermöglichen damit eine vorausschauende Wartung.

RAMI 4.0 (Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0)

RAMI 4.0 ist ein dreidimensionales Strukturmodell, das alle Ebenen und Teilnehmer der Industrie 4.0 erfassbar darstellt. In dieser Architektur werden Prozesse in überschaubare Pakete eingeteilt: So gibt es eine Achse für die netzartige Hierarchiestruktur innerhalb einer modernen Fabrik, eine Achse für den Aufbau der Architektur (Funktionen, Prozesse, Daten) und eine dritte Achse, die den Produktlebenszyklus beschreibt. RAMI 4.0 soll global funktionieren und alle Entwicklungen in der produzierenden Industrie identifizieren, zusammenführen und einen einheitlichen Informationsaustausch sicherstellen.

  • RAMI 4.0 – Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0

    Das Referenzarchitekturmodell für Industrie 4.0

    Das dreidimensionale Modell RAMI 4.0 stellt alle Ebenen und Teilnehmer der Industrie 4.0 übersichtlich dar.

Radio Frequency Identification (RFID) (Automatische Objektidentifizierung)

Bei RFID-Geräten handelt es sich um Chips, die über ein elektromagnetisches Feld mit einem Lesegerät kommunizieren. Ähnlich einem Barcode oder Magnetstreifen enthalten die Chips Informationen, die durch einen Scanner abgerufen werden können. Dabei können diese Informationen auch über größere Distanz erfasst werden. Chips werden oft für die Lagerhaltung eingesetzt, da entsprechend ausgestattete Objekte sich jederzeit orten lassen.

Smart Factory (Intelligente Fabrik)

Als Smart Factory wird eine Produktionsstätte bezeichnet, in der die Produktionsabläufe automatisch über vernetzte Maschinen optimiert und gesteuert werden. Einzelne Werkstücke enthalten – beispielsweise durch RFID-Chips – Informationen, die von anderen Maschinen ausgelesen werden können. Der Vorteil von Smart Factories besteht unter anderem darin, dass sie in der Lage sind, auch kleine Losgrößen effizient oder ganz nach Kundenwunsch herzustellen.

Vertikale Integration

Die vertikale Integration beschreibt die Vernetzung unternehmensinterner Abteilungen der Beschaffungskette (siehe Horizontale Integration). Sie ermöglicht einen einfachen Informationsaustausch, trägt zu einer größeren Effizienz bei den Produktionsabläufen bei, etwa zur Optimierung der Wertschöpfungs- und Lieferketten des Unternehmens, und dient als Kontrollinstanz.