Die Digitalisierung, Automatisierung, Autonomisierung und natürlich Globalisierung ist schlicht Realität und die Geschwindigkeit der Veränderung wird nie wieder so langsam sein wie heute.
Wir sind mitten im digitalen Wandel und immer mehr Manager und Mitarbeiter müssen eine Flut von Informationen in neue Klarheit überführen.
Ob Big Data, Industrie 4.0, Robotics, IoT, VR, etc. einen Nutzen bringt ist die falsche Frage. Es geht nur noch um das „Wie“, mit Blick auf die Wettbewerbssituation, vor allem gegenüber Asien. Doch insbesondre der deutsche Mittelstand tut sich schwer mit der Adaption dieser neuen Technologien und insgesamt ist der Mindset in unserem Land dazu eher negativ.
Verschiedene Studien, von Fraunhofer, IngDIBA u.a., prognostizieren dass in den kommenden 10 Jahren über 50% der Jobs, so wie wir sie heute kennen, wegfallen. Wir sind also mehr den je gefordert uns den neuen Anforderungen, die diese Veränderungen mit sich bringen, zu stellen.
Dies erfordert u.a. dass sich alle Bildungseinrichtungen innerhalb kürzester Zeit mit dem Wissen rund die Digitalisierung beschäftigen müssen um genügend qualifizierte Arbeitskräfte zur Verfügung zu stellen.
Das Wissen um die zentralen Themen Big Data und Industrie 4.0 ist demnach essentiell, um richtungsweisende Entscheidungen bei produzierenden Unternehmen richtig treffen zu können.
Neuer Job falsche Entscheidung
Die Kompetenz der Datenerfassung, der Datenanalyse und der Interpretation von Analyse-Ergebnissen (Data-Mining) wird auch zukünftig selbstverständlich von Fachkräften – explizit aus den Fachdisziplinen Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften – übernommen. Jedoch sollten Führungskräfte und Mitarbeiter über einen Überblick verfügen, was moderne Methoden und Systematiken des Data-Minings im Rahmen von Industrie 4.0 in Verbindung mit Big Data zu leisten vermögen. Dieses fachübergreifende Know-How stellt die entscheindende Grundlage dar, um auf Basis von exponentiell anwachsenden und verfügbaren Daten- und Informationsmengen faktenorientierte Entscheidungen für das Unernehmen treffen zu können. Der zweite Teil des Vortrages zeigt hier moderne Ansätze und Trends der Datenanalytik bei Big Data anhand von Fallbeispielen bei der Entwicklung, Produktion sowie Nutzung komplexer technischer Produkte sowie Anlagen auf.
