Data Processing Requirements of Industry 4.0 - Use Cases for Big Data Applications

Industry 4.0 stands for the 4th Industrial revolution and the new paradigm of autonomous and de¬centralized control in production. Products and production systems are enhanced to Cyber Physical Systems which have the capability to communicate with each other, to build ad-hoc networks and for self-control and self-optimization. From the IT-perspective this involves a new level of networking, data integration and data processing in production. Established technologies like Internet of Things, Cloud or Big Data are propagated solution-components of Industry 4.0. So far, there is no founded elaboration of IT-requirements and no differentiated discussion on how solution-components fulfil these requirements. This research uses the method of content analysis to extract requirements of Industry 4.0 from current research publications. Objective of analysis is a structured compilation of requirements regarding data processing. The resulting category scheme enables further development of solution-components in the application domain of Industry 4.0. Furthermore, this paper shows how the requirements can be matched to the capabilities of Big Data software solutions. As a result, two general use cases for Big Data applications in Industry 4.0 were identified and characterized.

DASC-PM v1.0 : ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte

Das Thema Data Science hat in den letzten Jahren in vielen Organisationen stark an Aufmerksamkeit gewonnen. Häufig herrscht jedoch weiterhin große Unklarheit darüber, wie diese Disziplin von anderen abzugrenzen ist, welche Besonderheiten der Ablauf eines Data-Science-Projekts besitzt und welche Kompetenzen vorhanden sein müssen, um ein solches Projekt durchzuführen. In der Hoffnung, einen kleinen Beitrag zur Beseitigung dieser Unklarheiten leisten zu können, haben wir von April 2019 bis Februar 2020 in einer offenen und virtuellen Arbeitsgruppe mit Vertretern aus Theorie und Praxis das vorliegende Dokument erarbeitet, in dem ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte beschrieben wird – das Data Science Process Model (DASC-PM). Ziel war es dabei nicht, neue Herangehensweisen zu entwickeln, sondern viel-mehr, vorhandenes Wissen zusammenzutragen und in geeigneter Form zu strukturieren. Die Ausarbeitung ist als Zusammenführung der Erfahrung sämtlicher Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieser Arbeitsgruppe zu verstehen

Big Data in Industry 4.0 - A structured preparation of requirements, use cases and implementation

Industrie 4.0 steht für die vierte industrielle Revolution und ein neues Paradigma der Organisation industrieller Wertschöpfungsprozesse. Produkte und Maschinen werden zu cyber-physischen Systemen mit der Fähigkeit zu kommunizieren, sich zu vernet-zen, sich selbst zu steuern und ihre Umwelt durch Sensoren zu erfassen. Die dabei anfallenden großen Datenmengen (Big Data) bilden die Grundlage für datengetriebene Wertschöpfungsprozesse in Industrie 4.0. Die Verarbeitung und zielgerichtete Nutzung von Big Data stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. So müssen die Mechanismen datengetriebener Wertschöpfung und die neuen technologischen Möglichkeiten auf den Anwendungskontext von Industrie 4.0 übertragen werden. In wissenschaftlichen Publikationen finden sich jedoch bisher keine Arbeiten, die die Mechanismen und Anwendungsmöglichkeiten von Big Data und deren Umsetzung in Industrie 4.0 strukturiert aufarbeiten. Um diese Forschungslücke zu schließen werden in dieser Arbeit behavioristische und konstruktivistische Forschungsmethoden ange-wandt. Mittels Qualitativer Inhaltsanalyse werden die Anforderungen der Datenver-arbeitung im Konzept von Industrie 4.0 zusammengefasst und mögliche Ausprä-gungen von Big-Data-Anwendungsfällen klassifiziert. Anhand ausgewählter Big-Data-Anwendungsfälle werden Vorgehensweise und Methodeneinsatz für die Umsetzung aufgezeigt und das resultierende Big-Data-System prototypisch implementiert. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen die große Bedeutung der Lebenszyklusdaten von cyber-physischen Systemen im Konzept von Industrie 4.0. Zum einen als Datengrund-lage für Big-Data-Anwendungsfälle und zum anderen als bestimmendes Merkmal für die zugriffsorientierte Gestaltung eines Big-Data-Systems. Diese Forschung leistet einen Beitrag zur Strukturierung der Schnittmenge der beiden großen Themenfelder Industrie 4.0 und Big Data. Es werden damit Grundlagen für eine ganzheitliche und differenzierte Betrachtung von Big Data im Kontext von Industrie 4.0 geschaffen.Industry 4.0 stands for the 4th industrial revolution and a new paradigm of organizing value creation in production. Products and machines are enhanced to cyber-physical systems, which have the capabilities to communicate with each other, to build networks, for self-control and to detect their environment via sensors. Accruing amount and variety of data (Big Data) form the basis for data-driven value creation processes in Industry 4.0. However, processing and targeted utilization of this Big Data holds significant challenges. Companies have to adopt data-driven mechanisms of value creation and new technological solutions to the application domain of Industry 4.0. So far, there is no structured scientific elaboration of mechanisms, use cases and implementation of Big Data in Industry 4.0. To fill this gap, this thesis uses an approach of behavioral and design science research methods. With the method of qualitative content analysis, data processing requirements of Industry 4.0 are summarized and types of Big Data use case in Industry 4.0 are classified. By means of three Big Data use cases, the procedure and the use of methods for implementation is demonstrated and the resulting Big Data system is evaluated with a prototype. The results show the important role of lifecycle data in the concept of Industry 4.0. Lifecycle data provides the data basis for Big Data use cases in Industry 4.0 and therefore is the defining characteristic for design and implementation of Big Data systems. This research is a contribution to the intersection of two mayor topics: Big Data and Industry 4.0. It provides structure and foundations for a holistic and differentiated view on Big Data in the context of Industry 4.0