Vorlesung 4: IoT und BigData Flashcards

1
Q

Was ist Industrie 4.0?

A

-Produktion mit Informations-Kommunikationstechnik vereint
-Treibende Kraft: Digitalisierung
Grundlage sind intelligente, digitale vernetzte Systeme

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2
Q

Bestandteile von Industrie 4.0

A
  • smart Produktion
  • IoT
  • Digitalisierung
  • Cloud
  • BigData
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3
Q

PSS

A
  • product service system

- smart Products +Smart Services

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4
Q

Eigenschaften Smarter Produkte

A
  • kommunikations- und Vernetzungsfähigkeiten
  • Eigene Intelligenz
  • autonomes Fahren
  • Internetmitbenutzung
  • Echtzeit Reaktion
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5
Q

Wie lassen sich smarte Produkte einsetzen?

A
  • Überwachung
  • Steuerung
  • Optimierung
  • Automatisierung
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6
Q

Verbreitung vom IoT?

A

2005: 0,08 Pro Person
2020: 6,5 pro Person

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7
Q

Beispiele von IoT

A
1) Cloud Anbindung, Cloud Access
Daten werden in der Cloud gespeichert
2)Gemeinsame Cloud Integration, Cloud integrated: Daten laufen zsm., kann pers. werden
3)Externe Daten, Cloud extended
-externe Daten werden hinzugezogen
-Nutzung vom BigData
4)Handel mit eigene Daten, Cloud broking
-Daten werden an dritte weitergeben
5)Product Service System, Cloud constructing
-Anbieter verwaltet Systeme
6)Direkte Kommunikation, Cloud less
-getrennte Systeme kommunizieren miteinander
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8
Q

IoT- Cloud Range Modell

A

Device connected ->Cloud acces ->Cloud integrated->Cloud extended->Cloud broking->Cloud contracting
-Stufen dürfen übersprungen werden

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9
Q

Wertschöpfungsmöglichkeiten für IoT

A
  • wird erreicht durch innovative Produkte
  • Steigerung des Kundenerlebnisses: Personalisierung, Produktleben
  • Optimierung der Geschäftsprozesse: Opt. Performance, Effektivität, Produktdefinition, Monitoring
  • Differenzierte Angebotserstellung: Selbstbedienung, Kundenbindung
  • Neue Einnahmequellen: Datenhandel, Business Modelle, Werbung
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10
Q

Referenzmodell für IoT

A
Ebenen: 
Anwendungsfelder: Kundenzugang
IoT: Geschäftswissen
GPS Plattformen: Modellgestützte Plattform
Internet der Dinge: Konnektivität
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11
Q

Big Data: die 4 V´s

A

Volume: Menge
Velocity: Geschwindigkeit
Variety: Vielfalt
Veracity: Zuverlässigkeit

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12
Q

Wertschöfpungskette von BigData

A

-Präsentieren von Ergebnissen
Identifizieren der Syntax
Finden quellen
Zusammenfügen von Daten

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13
Q

Map/Reduce Vorgang, Vorteile, Voraussetzungen

A

-ein Master koordiniert
-Daten werden auf verteilte Datenhaltungen verteilt
-einzeln bearbeitet und analysiert
-danach wieder zusammengefügt
Vorteile: schnelle Ergebnisse
günstig, flexibel
Vorraussetzungen:
-Aufgaben müssen sich teilen lassen
-unabhängige Daten

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14
Q

Hadoop

A
  • es müssen riesige Datenmengen in kurzer Zeit analysiert werden
  • arbeitsteilung parallelisieren der Analyse
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15
Q

Hadoop Distributed File System

A
  • speichert jeden Datenblock 3-mal
  • Daten liegen lokal vor
  • sendet heartbeat
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16
Q

Datenschutz bei BigData

A

Durch BigData können Informationen generiert werden, die nicht vom Datenerezeuger bereitgestellt worden sind

17
Q

Welchen Wert haben Daten in BigData?

A
  • Je schneller Daten verarbeitet werden können, desto schneller können Entscheidungen getroffen werden
  • Je konsistenter die Daten sind, desto einfacher ist es, Entscheidungen abzuleiten