Kapitel 6 - Digitale Transformation at Duale Hochschule Baden-Württemberg | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Kapitel 6 - Digitale Transformation an der Duale Hochschule Baden-Württemberg

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TESTE DEIN WISSEN

Definition – IoT:


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TESTE DEIN WISSEN
  • IoT consists of all devices connected to the internet.
  • Das "Internet der Dinge" bezeichnet die Idee eines erweiterten Internet, welches neben klassischen Rechnern und mobilen Endgeräten auch beliebige physische Gegenstände mittels Sensoren und Aktuatoren in seine Infrastruktur einbindet und so zu Anbietern bzw. Konsumenten verschiedenster digitaler Dienste macht.
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TESTE DEIN WISSEN

Ursachen für transformativen Charakter der digitalen Transformation:


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TESTE DEIN WISSEN
  • stetig steigende Rechenleistung
  • Miniaturisierung klassischer IT-Hardware-Komponenten
  • allgegenwärtige Integration in Technik aller Art:
    • Flächendeckender Einsatz von Sensoren und Aktoren, einschließlich Audio- und Videoaufzeichnung
    • Einsatz mobiler elektronischer Kommunikationstechniken zur Vernetzung und automatisierten Kommunikation mit sehr geringen Latenzzeiten
    • Umfassende Erhebung, Archivierung und Verarbeitung sehr großer Datenmengen mittels Big-Data-Techniken
    • Verschiedenen Techniken maschinellen Lernens
    • Fortgeschrittenen Formen der Mensch-Computer-Interaktion
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TESTE DEIN WISSEN

Moor’sches Gesetz

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TESTE DEIN WISSEN

Prognose, dass sich alle 18-24 Monate Anzahl der Transistoren verdoppeln würde.

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TESTE DEIN WISSEN

Additive Manufacturing (vs. klassisches manufacturing)


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TESTE DEIN WISSEN

(Klassisches Manufacturing – subtraktiv (Bsp. Gussformen / Ausstanzen))


Herstellungsvorgang, in dem das Produkt „additiv“, Lage um Lage, aufgebaut wird:


  • Chance: Extreme Personalisierung von Produkten
  • hochgradig individualisiertes Produkt kann nicht sinnvoll vorproduziert und in den Handel ausgerollt werden
  • Dilemma zwischen Bestandsminimierung und Lieferzeitverkürzung 
  • Bestandspuffer sind nicht über einen gewissen Fertigungsgrad hinaus sinnvoll
  • Heutige Fertigungsstrukturen setzen zu sehr auf weit verteilte Fertigung 
  • Besser wären flexible und vernetzte Fertigungstechnologien die Logistikaufwände und -zeiten minimieren
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TESTE DEIN WISSEN

Retrofitting

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TESTE DEIN WISSEN
  • unwirtschaftlich sämtliche Maschinen durch neue – IoT – konforme Maschinen zu ersetzen
  • wenn aber nur manche Maschinen ersetzt werden, steigt Wartungs- und Verwaltungskomplexität
  • neue Möglichkeiten durch IoT ziehen weitläufige Änderungen nach sich auch in anderen Abteilungen / Unternehmensbereichen
  • Retrofit-Kompromiss: vorhandene Maschinen bzw. deren Sensoren um IoT-Module erweitern
    • Probleme:
      Kommunikationskompatibilität muss gewährleistet sein
      Höherer Vernetzungsgrad / höhere Angriffsfläche / höherer security-Bedarf
  • Vorteile:
    • Lange Lebensdauer der Anlage
    • Reduzierung von Ausfallzeiten
    • Kosten sparen (Neue Maschine ist teurer als alte Maschine retrofit zu machen)
    • Steigerung der Produktivität
    • Sanfter Einstieg in Industry 4.0 – mit wenig Daten starten und Optimierungen entdecken
    • Wartbarkeit alter Maschinen wiederherstellen
    • Kenntnisse der Mitarbeiter behalten ihren Wert (knowhow über eine Anlage muss langwierig und kostspielig aufgebaut werden)
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TESTE DEIN WISSEN

digital twin

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TESTE DEIN WISSEN

= computergestütztes Modell eines materiellen / immateriellen Objekts / Produkts / Prozesses / Dienstleistung.


Phase 1: design

digital twin hilft mittels Simulationen und Tests, dabei dass komplexe Produktanforderungen, schnelle Entwicklungszyklen und strenge regulatorische Anforderungen eingehalten werden können.

 

Phase 2: manufacturing

digital twin hilft bessere Effizienz, Qualität und höheren Ertrag zu erreichen 


Phase 3: operate

digital twin hilft Verfügbarkeit von Objekten (z. B. Maschinen) zu verbessern 

 

Phase 4: recycling

digital twin hilft dabei Ersatzplanung zu erstellen oder Upcycling-Potenziale zu eruieren

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TESTE DEIN WISSEN

Machine Learning

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TESTE DEIN WISSEN
  • lernen auf Datenbasis der Vergangenheit
  • Unterstützung aktueller Entscheidungen auf Basis vergangenheitsbasierter Erkenntnisse


=> Geschäftsprozesse automatisieren 

=> Kostensenkungen

=> Fehlerquellen abstellen


„Intelligente Lösungen“ lernen aus der Vergangenheit und unterstützen auf Basis dieses Wissens aktuell anstehende Entscheidungen (und unterstützen mit neuen Technologien Verarbeitungen, die bislang nicht computergestützt möglich waren.)

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TESTE DEIN WISSEN

Predictive Maintenance


… ein Vorzeige-Anwendungsfall für IoT!

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TESTE DEIN WISSEN

Korrigierende (corrective) Instandhaltung:

Eingriff erst, wenn am betreffenden Gerät Fehler festgestellt wird

Produktionsausfälle

Hoher Wartungsaufwand 

evtl. entstehen Folgeschäden

 

Vorbeugende (preventive) Instandhaltung:

Wartungskosten über antizipierte Ausfallwahrscheinlichkeiten minimieren

feste Zeitintervalle und Erfahrungswerte maßgeblich

mean time between failures 

 

Vorausschauende (predictive) Instandhaltung:

Prognose von Störungen oder möglicher Ausfälle einer Maschine um unerwartete Ausfallzeiten zu vermeiden

Erhebung und Analyse von Echtdaten 



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TESTE DEIN WISSEN

für Eintritt der Disruption sind 3 Erfolgsfaktoren neuer Technologien wichtig

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TESTE DEIN WISSEN
  • gleichzeitige Verfügbarkeit der Technologien
  • technisch skalierbar und stabil anwendbar
  • wirtschaftlich nutzbar (massentaugliche Preise)
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TESTE DEIN WISSEN

Intelligence Technologies

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TESTE DEIN WISSEN
  • Conversational AI / Digital Assistants 

  • Robotics Process Automation
     = Automatisierung von sich immer wieder gleichförmig wiederholenden Abläufen

    Bsp. SAP Bot, der an ein Postfach geschickte PDFs verarbeitet

  • Situation Handling
     = business-relevante Events definieren und Folgemaßnahmen starten, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind

  • Machine Learning / Embedded AI
    Daten werden erhoben und mittels geeigneter statistischer Methoden analysiert, um auf Basis der abgeschlossenen Geschäftsvorfälle in der Vergangenheit zu Empfehlungen zu kommen embedded meint in das System direkt eingebaut

    Bsp. Vorhersage des voraussichtlichen Eintreffens der Ware beim Kunden, basierend auf den Liefervorgängen der letzten 9 Monate

  • Machine Learning / Side-by-side AI 

    Bei hohen Anforderungen an die Systemressourcen macht eine side-by-side Struktur mehr Sinn, um das ERP-System nicht übermäßig zu belasten.

    Die AI läuft dann besser auf einer flexiblen Cloud-Plattform und ist dort über Schnittstellen für alle Anwendungen ansprechbar und wartbar

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TESTE DEIN WISSEN

Definition – Digitalisierung: (kurz)

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TESTE DEIN WISSEN

=> Überführung von analogen in digitale Daten (duplizierbar, integrierbar, auffindbar)


Digitization = Überführung von analogen in digitale Daten

Digitalization = digitale Daten nauch nutzbar machen

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TESTE DEIN WISSEN

Definition – Digitale Transformation: (kurz)


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TESTE DEIN WISSEN

Die betriebswirtschaftlichen Konsequenzen der Anwendung neuer Technologien rücken in den Vordergrund und sollen voll ausgeschöpft werden.


=> Geschäftsmodell wird transformiert

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Beispielhafte Karteikarten für deinen Kapitel 6 - Digitale Transformation Kurs an der Duale Hochschule Baden-Württemberg - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Definition – IoT:


A:
  • IoT consists of all devices connected to the internet.
  • Das "Internet der Dinge" bezeichnet die Idee eines erweiterten Internet, welches neben klassischen Rechnern und mobilen Endgeräten auch beliebige physische Gegenstände mittels Sensoren und Aktuatoren in seine Infrastruktur einbindet und so zu Anbietern bzw. Konsumenten verschiedenster digitaler Dienste macht.
Q:

Ursachen für transformativen Charakter der digitalen Transformation:


A:
  • stetig steigende Rechenleistung
  • Miniaturisierung klassischer IT-Hardware-Komponenten
  • allgegenwärtige Integration in Technik aller Art:
    • Flächendeckender Einsatz von Sensoren und Aktoren, einschließlich Audio- und Videoaufzeichnung
    • Einsatz mobiler elektronischer Kommunikationstechniken zur Vernetzung und automatisierten Kommunikation mit sehr geringen Latenzzeiten
    • Umfassende Erhebung, Archivierung und Verarbeitung sehr großer Datenmengen mittels Big-Data-Techniken
    • Verschiedenen Techniken maschinellen Lernens
    • Fortgeschrittenen Formen der Mensch-Computer-Interaktion
Q:

Moor’sches Gesetz

A:

Prognose, dass sich alle 18-24 Monate Anzahl der Transistoren verdoppeln würde.

Q:

Additive Manufacturing (vs. klassisches manufacturing)


A:

(Klassisches Manufacturing – subtraktiv (Bsp. Gussformen / Ausstanzen))


Herstellungsvorgang, in dem das Produkt „additiv“, Lage um Lage, aufgebaut wird:


  • Chance: Extreme Personalisierung von Produkten
  • hochgradig individualisiertes Produkt kann nicht sinnvoll vorproduziert und in den Handel ausgerollt werden
  • Dilemma zwischen Bestandsminimierung und Lieferzeitverkürzung 
  • Bestandspuffer sind nicht über einen gewissen Fertigungsgrad hinaus sinnvoll
  • Heutige Fertigungsstrukturen setzen zu sehr auf weit verteilte Fertigung 
  • Besser wären flexible und vernetzte Fertigungstechnologien die Logistikaufwände und -zeiten minimieren
Q:

Retrofitting

A:
  • unwirtschaftlich sämtliche Maschinen durch neue – IoT – konforme Maschinen zu ersetzen
  • wenn aber nur manche Maschinen ersetzt werden, steigt Wartungs- und Verwaltungskomplexität
  • neue Möglichkeiten durch IoT ziehen weitläufige Änderungen nach sich auch in anderen Abteilungen / Unternehmensbereichen
  • Retrofit-Kompromiss: vorhandene Maschinen bzw. deren Sensoren um IoT-Module erweitern
    • Probleme:
      Kommunikationskompatibilität muss gewährleistet sein
      Höherer Vernetzungsgrad / höhere Angriffsfläche / höherer security-Bedarf
  • Vorteile:
    • Lange Lebensdauer der Anlage
    • Reduzierung von Ausfallzeiten
    • Kosten sparen (Neue Maschine ist teurer als alte Maschine retrofit zu machen)
    • Steigerung der Produktivität
    • Sanfter Einstieg in Industry 4.0 – mit wenig Daten starten und Optimierungen entdecken
    • Wartbarkeit alter Maschinen wiederherstellen
    • Kenntnisse der Mitarbeiter behalten ihren Wert (knowhow über eine Anlage muss langwierig und kostspielig aufgebaut werden)
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Q:

digital twin

A:

= computergestütztes Modell eines materiellen / immateriellen Objekts / Produkts / Prozesses / Dienstleistung.


Phase 1: design

digital twin hilft mittels Simulationen und Tests, dabei dass komplexe Produktanforderungen, schnelle Entwicklungszyklen und strenge regulatorische Anforderungen eingehalten werden können.

 

Phase 2: manufacturing

digital twin hilft bessere Effizienz, Qualität und höheren Ertrag zu erreichen 


Phase 3: operate

digital twin hilft Verfügbarkeit von Objekten (z. B. Maschinen) zu verbessern 

 

Phase 4: recycling

digital twin hilft dabei Ersatzplanung zu erstellen oder Upcycling-Potenziale zu eruieren

Q:

Machine Learning

A:
  • lernen auf Datenbasis der Vergangenheit
  • Unterstützung aktueller Entscheidungen auf Basis vergangenheitsbasierter Erkenntnisse


=> Geschäftsprozesse automatisieren 

=> Kostensenkungen

=> Fehlerquellen abstellen


„Intelligente Lösungen“ lernen aus der Vergangenheit und unterstützen auf Basis dieses Wissens aktuell anstehende Entscheidungen (und unterstützen mit neuen Technologien Verarbeitungen, die bislang nicht computergestützt möglich waren.)

Q:

Predictive Maintenance


… ein Vorzeige-Anwendungsfall für IoT!

A:

Korrigierende (corrective) Instandhaltung:

Eingriff erst, wenn am betreffenden Gerät Fehler festgestellt wird

Produktionsausfälle

Hoher Wartungsaufwand 

evtl. entstehen Folgeschäden

 

Vorbeugende (preventive) Instandhaltung:

Wartungskosten über antizipierte Ausfallwahrscheinlichkeiten minimieren

feste Zeitintervalle und Erfahrungswerte maßgeblich

mean time between failures 

 

Vorausschauende (predictive) Instandhaltung:

Prognose von Störungen oder möglicher Ausfälle einer Maschine um unerwartete Ausfallzeiten zu vermeiden

Erhebung und Analyse von Echtdaten 



Q:

für Eintritt der Disruption sind 3 Erfolgsfaktoren neuer Technologien wichtig

A:
  • gleichzeitige Verfügbarkeit der Technologien
  • technisch skalierbar und stabil anwendbar
  • wirtschaftlich nutzbar (massentaugliche Preise)
Q:

Intelligence Technologies

A:
  • Conversational AI / Digital Assistants 

  • Robotics Process Automation
     = Automatisierung von sich immer wieder gleichförmig wiederholenden Abläufen

    Bsp. SAP Bot, der an ein Postfach geschickte PDFs verarbeitet

  • Situation Handling
     = business-relevante Events definieren und Folgemaßnahmen starten, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind

  • Machine Learning / Embedded AI
    Daten werden erhoben und mittels geeigneter statistischer Methoden analysiert, um auf Basis der abgeschlossenen Geschäftsvorfälle in der Vergangenheit zu Empfehlungen zu kommen embedded meint in das System direkt eingebaut

    Bsp. Vorhersage des voraussichtlichen Eintreffens der Ware beim Kunden, basierend auf den Liefervorgängen der letzten 9 Monate

  • Machine Learning / Side-by-side AI 

    Bei hohen Anforderungen an die Systemressourcen macht eine side-by-side Struktur mehr Sinn, um das ERP-System nicht übermäßig zu belasten.

    Die AI läuft dann besser auf einer flexiblen Cloud-Plattform und ist dort über Schnittstellen für alle Anwendungen ansprechbar und wartbar

Q:

Definition – Digitalisierung: (kurz)

A:

=> Überführung von analogen in digitale Daten (duplizierbar, integrierbar, auffindbar)


Digitization = Überführung von analogen in digitale Daten

Digitalization = digitale Daten nauch nutzbar machen

Q:

Definition – Digitale Transformation: (kurz)


A:

Die betriebswirtschaftlichen Konsequenzen der Anwendung neuer Technologien rücken in den Vordergrund und sollen voll ausgeschöpft werden.


=> Geschäftsmodell wird transformiert

Kapitel 6 - Digitale Transformation

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