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Big Data

Starthilfe für Smart Data-Projekte

Dass Big Data nur etwas für große Unternehmen sei, ist ein hartnäckiges Vorurteil in den Köpfen vieler mittelständischer Unternehmer. Dabei können auch sie von ihren Daten profitieren, um sich am Markt zu behaupten. Wer nicht weiß wie, kann sich kostenlos von Experten helfen lassen.

Bild: Sicos / KIT

Bei Big Data geht es letztlich um die intelligente Nutzung und Vernetzung von Unternehmensdaten, um die eigenen Prozess zu verbessern und im Wettbewerb stärker dazustehen. Die Logik dahinter: Je effektiver Entwicklung, Produktion, Logistik und Kunden interagieren, umso besser für alle. Vorreiter beim Einsatz von Big Data-Lösungen sind Großunternehmen wie Amazon, Google und Apple.

Die Menge der Daten ist unwichtig

Häufig müssen nicht einmal besonders viele Daten ausgewertet werden, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen. „Auch kleinere Datenmengen können in Kombination mit weiteren externen Daten und Informationen für Unternehmen gewinnbringend sein“, sagt Andreas Meier, Projektverantwortlicher am Smart Data Solution Center Baden-Württemberg (SDSC-BW). „Voraussetzung ist nur, dass die Daten eine gewisse Qualität und Varianz aufweisen.“ Das SDSC-BW wurde im Oktober 2014 von der Stuttgarter Sicos BW GmbH und dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) gestartet, um kleinen und mittleren Unternehmen in Baden-Württemberg den Zugang zu Smart Data-Technologien zu erleichtern. Der Unterschied zwischen Big Data und Smart Data ist: „Daten sind dann brauchbar, wenn man in ihnen interessante Muster oder Verbindungen erkennen kann, aus denen sich Erkenntnisse für die Prozessoptimierung ableiten lassen“, schildert Meier. Deswegen gehe es bei Smart Data – der cleveren Nutzung von Daten – nicht nur um die Analyse der mit IT erfassten Datenmengen, sondern auch um die Analyse weiterer semantischer Informationen wie zum Beispiel zur Materialbeschaffenheit oder die Erfahrungswerte von Technikern. So können bereits geringere Datenmengen den mittelständischen Betrieben wertvolle Erkenntnisse liefern.

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Muster erkennen und nutzen

Ein Beispiel ist Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung. Den Unternehmen geht es hierbei darum, Datenmuster in Verbindung mit weiteren semantischen Informationen zu erkennen, die einen kommenden Ausfall oder die Störung einer Anlage oder Maschine ankündigen. Gelingt dies, können Techniker beispielsweise einzelne gefährdete Anlagenkomponenten rechtzeitig identifizieren und austauschen, denn nicht alle Komponenten werden gleichermaßen belastet oder abgenutzt. Unternehmen haben so die Möglichkeit, Wartungszeiten vorbeugend zu planen und teure Ausfallzeiten zu minimieren. Darüber hinaus können die Konstruktions- und Entwicklungsabteilungen von den Daten lernen, die aus der Produktion zurückfließen und ihrerseits die Prozesse optimieren; auf diese Weise entsteht ein effektives Miteinander, von dem letztlich alle profitieren können.

Großer Nachholbedarf

Gerade deutschen KMU, insbesondere die kleineren unter ihnen, haben in diesem Bereich oft noch Nachholbedarf. Vielen mangelt es an den finanziellen Mitteln oder dem Knowhow, um Smart Data-Projekte durchzuführen. Doch mittlerweile existieren in den Bundesländern zahlreiche Initiativen, Förderprogramme und Kompetenzzentren, die den ansässigen Unternehmen zu Standortvorteilen durch den Einsatz von Industrie 4.0-Technologien verhelfen sollen. „KMU aus Baden-Württemberg, die sich für den Einsatz von Smart Data-Technologien interessieren, erhalten Unterstützung vom SDSC-BW“, so Meier. „Wir bieten eine neutrale und unabhängige Smart Data-Beratung, die finanziell durch unser Landesministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst unterstützt wird.“ Anhand einer kostenlosen Potentialanalyse beurteilt das Solution Center, ob sich die Aufbereitung, Analyse und Auswertung vorhandener Daten lohnt. Das ratsuchende Unternehmen muss hierfür nur seine Daten zusammentragen und zur Verfügung stellen. Fällt die Analyse der Berater positiv aus, liefern sie Ratschläge für Folgeprojekte oder begleiten Firmen dabei. „Wir holen jedes Unternehmen genau da ab, wo es sich bei seinen Überlegungen zur intelligenten Datenauswertung befindet“, erläutert Meier. „Unabhängig davon, ob es sich neu mit dem Thema befasst oder bereits erste Smart Data-Projekte realisiert hat.“ Unternehmen außerhalb Baden-Württembergs erhalten beim SDSC-BW in jedem Fall Hinweise, an welchen Ansprechpartner sie sich wenden können. Und für Firmen, die sich zunächst einen eignen Eindruck über den Aufwand und Nutzen von Smart Data-Projekten verschaffen wollen, gibt es seit Juni ein entsprechendes Praxishandbuch.

Buch-Tipp: Smart Data Analytics

Das Praxishandbuch ‘Smart Data Analytics: Zusammenhänge erkennen – Potentiale nutzen – Big Data verstehen’ ist für Unternehmen gedacht, die sich dem Thema Smart Data annähern möchten. Von den Grundlagen über organisatorische Herausforderungen und rechtliche Aspekte bis hin zur Technologie und wirtschaftlichen Betrachtungen deckt das Buch die Thematik ab. Beispiele aus der Praxis mittelständischer Betriebe untermauern die Inhalte. Autoren des Buches sind Andreas Wierse und Till Riedel.
Erschienen ist es im DeGruyter-Verlag (ISBN-10: 3110461846).

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Datum:20. Dezember 2017

Autoren:Dr. Andreas Wierse, Sicos BW GmbH

Themen: Produktentwicklung

Schlagwörter: Big Data Analytics

Webseite: www.sicos-bw.de

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