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Maschinendaten – Treiber für die Smart Factory

Veröffentlicht in Big Data Analytics von zaadmin am 25. Jul. 2016

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)

Veröffentlicht in Fabrikplanung von Redakteur am 12. Apr. 2016

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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NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu SQL-Datenbanken [Teil I/II]

Veröffentlicht in Big Data Analytics, Datenbanken von zaadmin am 19. Jan. 2016

Big Data ist ein aktueller Wirtschaftstrend, der zum Kerngeschäft vieler neuer Start-Ups ist und zu gleich den Konzernen der traditionellen Industrie Kopfzerbrechen bereitet, aber auch als Hoffnung auf neue Geschäftsmodelle gesehen wird. Dabei wird Big Data in der Regel nicht von der IT-Abteilung, sondern von Fachbereichen getrieben. Das macht diesen Trend insbesondere für Wirtschaftsinformatiker sehr bedeutend, denn diese können mit technischen Wissen den Fachabteilungen bei der Umsetzung von Big Data Projekten nicht nur behilflich sein, sondern dank des Schnittstellenwissens direkt die Projektleitung übernehmen, wenn Sie über technisches Wissen um die Verarbeitung von sehr großen Datenmengen verfügen.

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Die 7+ Dimensionen der Logistik

Veröffentlicht in Logistik von Redakteur am 17. Dez. 2015

Die Logistik ist eine Kerndisziplin im Wirtschaftsingenieurwesen, doch selbst Wirtschaftsingenieure tun sich mit der Definition der Logistik sehr schwer, obwohl unser Alltag ohne Logistik heute nicht mehr funktionieren würde.

„Zur Logistik gehören alle Tätigkeiten, durch die die raumzeitliche Gütertransformation und die damit zusammenhängenden Transformationen hinsichtlich der Gütermengen, -sorten, der Güterhandhabungseigenschaften sowie der logistischen Determiniertheit der Güter geplant, gesteuert, realisiert und kontrolliert werden.” (Logistiksysteme, Seite 12, Pfohl, Auflage des Jahres 2000)

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Planung von Elektroinstallationen

Veröffentlicht in Elektrotechnik, Qualitätsmanagement von Redakteur am 19. Feb. 2015

Elektroinstallation planen: Strom im Innen- und Außenbereich

Zur fachgerechten Installation von elektrischen Leitungen und Geräten gehört weitaus mehr als sich nur zu überlegen, wo die Steckdosen platziert werden sollen. Die Planung und vorläufige Skizzierung jeder Installation bezieht auch die Art der Benutzung des jeweiligen Raumes mit ein, ebenso wie berücksichtigt werden muss welche Geräte im Endeffekt tatsächlich verwendet werden, und das sind die ersten Faktoren welche es zu beachten gilt. Auch die persönlichen Ansprüche spielen eine große Rolle. Manche Nutzer wollen schlichtweg Steckdosen zum Betrieb allgemein bekannter Geräte, andere verlangen nach automatischen Schiebetüren mit Bewegungssensor.

Experten für Elektroinstallation – elektrische Verdrahtung – richtige Handhabung von Werkzeugen    (mehr…)


Schließkraftmessung – Sicherheit für Türen-/Torsysteme

Veröffentlicht in Produktgestaltung, Qualitätsmanagement, Technik, Technische Mechanik von Redakteur am 28. Dez. 2014

In unserer modernen Infrastruktur sind automatisch betriebene Türen und Tore nicht mehr wegzudenken, denn diese ermöglichen eine effiziente Logistik, ergonomisches Arbeiten und schnelle Reaktionszeiten von Rettungsdiensten. Automatische Türen und Tore können jedoch auch zur Gefahr werden. Damit die Sicherheit gewährleistet bleibt, sind diese jährlich zu warten und eine Schließkraftmessung durchzuführen.

Wartung von Industrietoren und Türen im Verkehrswesen: Schließkraftmessung bei kraftbetätigten Toren

Damit Unfälle am Arbeitsplatz sich so selten wie möglich ereignen und, sollte es zu einem Unfall kommen, wenigstens allzu schwere Verletzungen vermieden werden, hat der Gesetzgeber einige Regelungen bezüglich des betrieblichen Alltags aufgestellt. Dem Gesetzgeber ist daran gelegen, dass Gefahrenquellen vermieden werden und durch regelmäßige Wartungsarbeiten sichergestellt wird, dass betriebliches Equipment funktionstüchtig und gefahrlos in Betrieb genommen werden kann.


Tore beim Rettungsdienst - Foto: ASSA ABLOY Entrance Systems
Das klingt freilich logisch, nur leider zeigt die Praxis, dass es des Öfteren bei für den Betrieb als selbstverständlich betrachteten Bestandteilen zu Vernachlässigungen hinsichtlich der Wartungspflicht kommen kann. Besonders stiefmütterlich werden beispielsweise Industrietore und Torsysteme behandelt. Die Industrietore vieler Betriebe überschreiten die zugelassenen Werte um ein Vielfaches. Darauf hat der Gesetzgeber reagiert und 2013 in der Arbeitsstättenregel ASR A1.7 neue und strengere Regelungen, was die Schließkräfte von Industrietoren angeht, festgesetzt. (mehr…)


Data Analytics mit R – Buchempfehlung

Veröffentlicht in Big Data Analytics, Bücher, Integration, Wirtschaft von Redakteur am 18. Dez. 2014

Big Data Analytics ist der Trend für das Jahr 2015. Im Unterschied zum traditionellen Business Intelligence, bezieht Big Data Analytics alle unternehmensinternen Daten und externe Datenquellen ein. Externe Datenquellen können beispielsweise Social Media Plattformen, Börsen und Handelsplattformen sowie Behörden (Open Data) sein. Auch der aktuelle Trend zur Industrie 4.0 (Smart Factory) bedient sich dieser Analyseverfahren.

Mit diesen Trends erlebt auch die Programmiersprache für statistische Datenanalyse R einen enormen Aufschwung. Mit R lassen sich einfache statistische Datenanalysen durchführen oder automatisierte Analyseverfahren entwickeln, aber auch Predictive Analytics wird häufig mit R als Analysekern realisiert. R ist zudem grundsätzlich kostenlos und Open Source. Übrigens zählen R-Programmierer zu den Entwicklern mit den höchsten Stundensätzen bzw. Gehältern und IT-Experten.

Nachfolgend zwei ausgewählte Buchempfehlungen für den Einstieg in die Programmierung und Analyse mit R und zur Erweiterung von bestehenden R-Kenntnissen.



Programmieren Mit R (Statistik Und Ihre Anwendungen) (German Edition): 3. Auflage

Das Buch Programmieren mit R von Uwe Liges mit einer schrittweisen Einführung in R von Anfang an. Mit der Nutzung von R als Taschenrechner wird leicht verständlich in R eingewiesen. Wer schon weiter ist oder die 225 Seiten des Buches durchgearbeitet hat,  versteht es bereits, objektorientierte Programme in R zu entwickeln, statistische Modelle zu entwickeln, lineare Optimierungen durchzuführen, Effizienzanalysen (z. B. Laufzeitanalysen) zu betreiben und sogar eigene Grafikfunktionen zu definieren. Das Buch umfasst die komplette Mächtigkeit in Bezug auf die Mathematik. Der Autor schafft es dabei, anfangs sehr didaktisch vorzugehen, ab ca. dem ersten Drittel jedoch die Themen klar voneinander zu trennen, so dass das Buch auch als Nachschlagewerk taugt. Eine ganz klare Empfehlung für Einsteiger und auch Fortgeschrittene!

 



Datendesign mit R: 100 Visualisierungsbeispiele

Das Buch Datendesign mit R vom Autor Thomas Rahlf geht die Sache ganz anders an, als das oben genannte allgemeine Einführungs- und Nachschlagewerk für R. Der Autor stellt auf den ersten Seiten die Gestaltungsmöglichkeiten von R für Grafiken und Diagramme vor, wobei die Gestaltungsvorschläge prinzipiell unabhängig von dieser Programmiersprache sind und allgemeine Gestaltungstipps für Analyse-Reporting sind. Das Buch beinhaltet auf wenigen Seiten zwar auch noch eine kleine Einführung in R, diese ist jedoch nur ein kleines Beiwerk. Der Kern des Buches, und der tatsächliche Kaufgrund, sind die 100 Visualisierungsbeispiele, die tatsächlich visuell überzeugen, verständlich aufbereitet und dabei auch noch schön anzusehen sind. Dem Leser werden Möglichkeiten der Datenvisualisierung aufgezeigt, stets mit einem Anwendungsfall und echten (downloadbaren) Daten im Hintergrund. Dies macht nicht nur Statistik verständlicher, sondern der Leser erhält einen Eindruck, welche Diagramme in welchem Kontext die ideale Wahl sind, beispielsweise Balkendiagramme, Säulendiagramme, Kuchendiagramme, Histogramme, Verteilungsdiagramme, Lorenzkurven, Liniendiagramme, Zeitreihen, Radialpolygone oder Heatmaps.

Wer die Visualisierungen aus dem Buch nachbauen möchte, muss nicht unbedingt den Quellcode aus dem Buch abtippen, sondern kann diesen auch aus dem (als Download-Code) beigelegten eBook kopieren.


Wissensmanagementsoftware

Veröffentlicht in Arbeitswissenschaft, Projektmanagement von Redakteur am 15. Dez. 2014

Zu einem guten Personalmanagement zählt nicht nur das Recruiting, also die Neuanstellung von Mitarbeitern, sondern – und dies wird tendenziell oft vergessen – auch die Personalentwicklung. Mitarbeiterqualifizierung sichert zukünftige Wettbewerbsfähigkeit, allen Risiken zum Trotz. Woran aber die wenigsten Unternehmen denken, ist Nachhaltigkeit von Wissen und Erkenntnisse, die Mitarbeiter im Namen des Unternehmens generiert haben, Stichwort Wissensmanagement. Erst mit ausgereiftem Wissensmanagement, können Mitarbeiter den höchsten Wirkungsgrad für das Unternehmen erreichen.

Wissensmanagement ist wichtig für den Erfolg jedes Unternehmens

Wenn man von Wissensmanagement spricht, spricht man vom Erwerb, der weiteren Entwicklung, dem Transport, der Speicherung und vor allem der Nutzung von Wissen. Vor allem in Unternehmen ist Wissensmanagement ein maßgeblicher Faktor, der den Erfolg oder Misserfolg maßgeblich beeinflusst. Um nachhaltig im Wettbewerb zu bestehen, müssen alle Ressourcen gezielt und optimal eingesetzt werden. Die wichtigste Ressource in jedem Unternehmen sind die Mitarbeiter. Diese sind der Motor für Erfolg und deren Wissen sollte dementsprechend genutzt und vor allem gefördert werden. Und genau hier liegt das Problem vieler Unternehmen, denn das Wissensmanagement wird teilweise nur unzureichend verfolgt. Ein Grund dafür ist Konkurrenzdenken unter den Mitarbeitern, insbesondere wenn Beförderungen in Aussicht stehen. Damit stellen Mitarbeiter ihre eigenen Ziele über jene des Unternehmens, es ist jedoch die gemeinsame Nutzung des Wissens aller Mitarbeiter notwendig, um nachhaltigen Unternehmenserfolg zu erreichen. Aus diesem Grund ist es unbedingt notwendig, das Wissen jedes Mitarbeiters produktiv zu verarbeiten und zu behalten.
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Wie schreibe ich eine Doktorarbeit? – Buchempfehlung

Veröffentlicht in Bücher, Integration, Karriere, Studium von Redakteur am 29. Okt. 2014

Die Dissertation ist eine anspruchsvolle wissenschaftliche Arbeit,  bei der Fehler idealerweise im Vorfeld zu vermeiden sind. Insbesondere bei der Erkenntnisgewinnung durch die statistische Auswertung von Daten können sich leicht Fehler einschleichen, vor allem dann, wenn der Doktorand im Umgang mit Statistik unerfahren ist.


Wie schreibe ich eine Doktorarbeit? (Springer-Lehrbuch)

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Big Data Analytics mit Hadoop – Buchempfehlung

Veröffentlicht in Big Data Analytics, Bücher, Datenbanken, Informatik, Trends & Zukunft von Redakteur am 28. Jan. 2014

Big Data ist eines der Buzzwords dieser Jahre und steht für das Potenzial der heranwachsenden Datenmengen für Wirtschaft und Wissenschaft. Das Potenzial ergibt sich aus dem Erfassen und Sammeln dieser Datenmengen aus den unterschiedlichsten Quellen. Die Nutzung des Potenzials erfolgt jedoch erst mit der Datenanalyse, daher wird oftmals zwar von Big Data geredet, jedoch Big Data Analytics gemeint.

Das in der Praxis am häufigsten vorkommende Datenbankmodell ist die relationale Datenbank, die Daten in untereinander verknüpfte Tabellenstrukturen speichert. Relationale Datenbanken sind zwar nicht direkt auf eine bestimmte Größe beschränkt, so begrenzt ausschließlich das Betriebssystem die Größe einer MySQL-Datenbank, dennoch tauchen bei großen Abfragen mit SQL-Queries oftmals schwer nachvollziehbare Fehler auf. Eine fehlgeschlagene SQL-Query lässt sich nur schwer debuggen, wenn sie nach Stunden abbricht.

Abhilfe verspricht Apache Hadoop mit einem verteilten Dateisystem (HDFS) und dem NoSQL-Ansatz und MapReduce-Algorithmus, der auch die Analyse von unstrukturierten Daten ermöglicht. Durch HDFS werden mit Commodity Hardware Datensammlungen und Analysen im Petabyte-Bereich möglich. Für die Auswertung der Datenmengen werden dadurch auch keine backup-kritischen Großrechner mehr benötigt, denn MapReduce-Jobs können auf verschiedener, räumlich getrennter Hardware zeitlich parallel erfolgen, erst die Ergebnisse werden auf einem dafür vorbestimmten Rechner (Server) zusammengetragen und weiterverarbeitet. Dabei werden Daten über die verteilte Hardware redundant gehalten, was als Data Warehouse (unter bestimmten Voraussetzungen) Ausfallsicherheit bedeutet.

Hadoop ist ein freies Open Source Framework, dessen Entwicklung von der Apache Software Foundation vorangetrieben wurde. Es wird auch von den Unternehmen eingesetzt, die heute als Pioniere von Big Data gelten, beispielsweise Facebook, Yahoo!, Twitter, Amazon und Google. Vor allem Google, Facebook und Yahoo! steuerten große Teile zu Hadoop bei.

Hadoop: Zuverlässige, verteilte und skalierbare Big-Data-Anwendungen

Das Buch Hadoop – Zuverlässige, verteilte und skalierbare Big-Data-Anwendungen vom Autor Ramon Wartala bietet einen breiten und tiefen Einblick in Hadoop und dessen modulare Nebensysteme:

  • Datenfluss-Sprachen:
    • Hive
    • Pig
    • CludBase
  • Spaltenorientierte Datenbanken
    • HBase
    • Hypertable
  • Daten-Serialisierung
    • Avro
    • Thrift
    • Google Protocol Buffer
    • Sqoop
  • Workflow-Systeme
    • Azkaban
    • Oozie
    • Cascading
    • Hue
  • ZooKeeper
  • Mahout
  • Whirr

Das Buch führt ausführlich durch die Installation von Hadoop auf einem Linux-System, leitet die ersten Schritte im Umgang mit dem verteilten Dateisystem von Hadoop (HDFS) sowie zur Implementierung von MapReduce-Algorithmen an. Auch in die empfohlene Entwicklungsumgebung Eclipse (mit Plugin) wird hinreichend eingewiesen. Zum Ende gibt der Autor noch Tipps rund um das Management und die Überwachung der MapReduce-Jobs und des Hadoop-Ökosystems. Ferner werden vier Beispiele des Hadoop-Einsatzes in der Praxis vorgestellt. Wer einen Einstieg in die Praxis von Hadoop finden möchte, kann sich Hadoop als Standalone-Anwendung installieren und die Datenverteilung simulieren, oder sich Linux-Server bei Providern anmieten.

Hadoop besteht im Wesentlichen aus Java Programmcode (von Oracle, vormals Sun Microsystems), daher ist zumindest ein Grundwissen in Java notwendig, um tiefer in Hadoop eintauchen zu können und auch um die Quellcode-Beispiele im Buch verstehen zu können. Außerdem sind Linux-Kenntnisse (insbesondere Ubuntu/Debian) vorteilhaft. Wer kein Freund der Programmiersprache Java ist, kann durch das Hadoop Streaming auch MapReduce-Funktionen in C, Ruby, PHP oder Python realisieren; Hierfür bietet Hadoop eine Standardein/ausgabe-Schnittstelle an.


Hadoop: The Definitive Guide

Die Community rund um Hadoop ist nahezu vollständig englischsprachig, für einen tieferen Einblick in Hadoop ist daher englischsprachige Literatur zu empfehlen, beispielsweise das Buch Hadoop: The Definitive Guide. Für einen ersten Einstieg in das Hadoop-System ist das obige deutschsprachige Buch jedoch absolut empfehlenswert.


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