Die Folgen der DSGVO für die Industrie 4.0

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Seit dem 18. Mai 2018 gilt die überarbeitete Datenschutzgrundverordnung (DSVGO) als EU-weite Regelung. Sie setzt neue Vorgaben zur Verarbeitung von personenbezogenen Daten durch private Unternehmen und öffentliche Institutionen. Insgesamt sind die Informations- und Dokumentationspflichten stark angestiegen. Dies hat für starke Verunsicherung gesorgt. Besonders heftig sind Unternehmen der Industrie 4.0 betroffen. Auch, wenn dort vielerorts noch kein Verständnis für das Problem besteht.

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Biokunststoffe – Schlüsseltechnologie

Biokunststoff

Kunststoffe zählen aufgrund ihres besonderen Charakters zu den komplexesten aber auch vielfältigsten Werkstoffen unserer Zeit. Seit ihrer Erfindung vor gut 100 Jahren unterliegen sie einer permanenten Genese, wodurch sich ihr Anwendungsspektrum kontinuierlich weiterentwickelt. Sie besitzen im Allgemeinen den Vorteil einer kostengünstigen Herstellung sowie Verarbeitung – ihre größten Nachteile stellen dagegen mangelhafte Nachhaltigkeit und Umweltbelastungen durch schlechte Abbaubarkeit sowie Emissionen schädlicher Stoffe dar. Aus diesem Grund kommt den sogenannten Biokunststoffen eine immer größere Bedeutung zu, welche in Zukunft die klassischen Kunststoffe zum Teil ersetzen sollen.

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Industrie 4.0: Wie Unternehmen die Herausforderungen bewältigen

Die vierte industrieelle Revolution als Wachstumsmotor: Längst gelten Digitalisierung, Vernetzung und neue Fertigungstechnologien als Treiber für neue Geschäftsmodelle. Sie können einen nachhaltigen und effizienten Umgang mit begrenzten Ressourcen ermöglichen sowie die Herstellung von Produkten, die sich in höchstem Maße individualisieren lassen.

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Process Mining – Datengetriebene Prozessanalyse

Effiziente Abläufe, Prozesstransparenz und Risikoerkennung sind der Schlüsselfaktor für eine erfolgreiche Organisation. Nicht ohne Grund beschäftigen größere Unternehmen eigene Abteilungen mit dem Auftrag zur Prozessoptimierung und der Revision. Die komplette Prozesskette – z. B. im Einkauf von der Bedarfsentstehung bis zur Zahlung – ist auf operativer und strategischer Arbeitsebene regelmäßig zu hinterfragen. Infolge der erhöhten Unterstützung der Prozessverarbeitung durch ERP– und andere IT-Systeme sowie der steigenden Abhängigkeiten inner- und außerbetrieblicher Prozesse, nimmt der Aufwand für das Monitoring von Geschäftsprozessen rasant zu.

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Maschinendaten – Treiber für die Smart Factory

Warum sich Wissen über Datenverarbeitung für Wirtschaftsingenieure lohnt.

Big Data Analytics ist gehört zu den Kernkompetenzen für die Industrie 4.0. Vor allem Absolventen der Physik, Informatik und Mathematik profitieren von den vielen neuen Berufen, beispielsweise mit den Bezeichnungen Data Engineer oder Data Scientist. Dabei können auch Wirtschaftsingenieure von diesen neuen Job-Chancen profitieren, wenn sie sich mit den Möglichkeiten der Datenhaltung und -verarbeitung vertraut machen und auch die Grundlagen der Statistik wiederauffrischen, denn im Produktionsumfeld lassen sich neue Wertpotenziale erschließen, die mit den traditionellen Methoden der Produktionsoptimierung unentdeckt blieben.

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Das Referenzmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0)

Kubisches Schichtenmodell als Kommunikationsgrundlage für Standardisierungsvorhaben

Als sogenannte Industrie 4.0 wird die aktuelle Evolutionsstufe der internationalen Industrie bezeichnet, die durch eine Vernetzung von Produkten, Maschinen und den Interaktionspartnern der Fabriken alte Strukturen erneuern und somit eine neue Wettbewerbsfähigkeit erreichen soll. Mit der Industrie 4.0 verbinden Industrienationen wie Deutschland, Frankreich, Japan und die USA auch den Wunsch, die Produktionsstätten – und somit die wesentlichen Wertschöpfungsschritte – wieder innerhalb der Grenzen der eigenen Nation zurück zu holen und langfristig zu halten.

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Structured Storage / NoSQL [Teil II/II]

NoSQL ist ein aktueller Trendbegriff und steht für Datenbanken, die auch unstrukturierte Daten optimal und in großen Mengen verarbeiten können. Der Begriff NoSQL ist allerdings irreführend und stattdessen besser von Structured Storage gesprochen werden, denn dieses Akronym steht für Not only SQL. NoSQL bezeichnet zudem nicht ein einziges Datenbankmodell, sondern sehr viele unterschiedliche, die in vier Kategorien unterschieden werden können:

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