Lektion 6

•bedeutet, dass IT-Infrastruktur und IT-Services dynamisch und bedarfsgerecht über das Internet zur Verfügung gestellt werden

•Rechenzentrum, in dem alle benötigten Ressourcen und Softwareanwendungen bereitgestellt werden. Eine Cloud kann dabei als privat, public oder hybrid organisiert sein

•flexibel mit einem steigenden oder schwankenden Bedarf an Rechenleistung und Speicherplatz umgehen

•im Unternehmen installiert und betrieben werden

•Investitionskosten für Hard- und Software an - In der Regel wird nur das bezahlt, was auch tatsächlich genutzt

•äußerst flexible und skalierbare IT-Landschaften aufbauen

•die IT-Anwendungen bezeichnet, die in Fachbereichen ohne Genehmigung durch die IT-Abteilung eingesetzt werden

•Problematisch dabei ist, dass diese Anwendungen nicht in Bezug auf die im Unternehmen geltenden Sicherheitsvorgaben getestet wurden

•Schutz vor einem Ausfall ist insbesondere bei unternehmenskritischen Anwendungen

•beschreibt den Ansatz, verschiedene Arten von Services aus der Cloud zu beziehen

• Infrastructure as a Service (IaaS): stellt die physikalische IT-Basisinfrastruktur, wie z. B. Speicherplatz und Rechnerkapazitäten, bereit

  kann z. B. der benötigte Speicherplatz erweitert oder verkleinert werden.

• Platform as a Service (PaaS): bietet IT-Leistungen, auf der eigene Software entwickelt, getestet und ausgeführt werden kann

  Leistungen wie etwa zum Maschinellen Lernen oder für Datenanalysen angeboten

• Software as a Service (SaaS): beschreibt ein Lizenz- und Vertriebsmodell, bei dem gesamte Softwareanwendungen als Service über das Internet genutzt werden können

  Bsp. CRM-Systeme, also Systeme für das Customer-Relationship-Management - Nutzung dieser Dienste ist sehr komfortabel, da der Anbieter die Software wartet und betreibt

•Big-Data-Systeme nutzen modernste Computerarchitekturen und spezialisierte Software, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten und zu analysieren

•Big Data nutzbar zu machen, sind leistungsstarke IT-Lösungen und mächtige Analysefähigkeiten nötig

•untersucht vorhandene Daten auf Muster, Fehler und Besonderheiten. Dabei werden z. B. statistische Verfahren oder Prognosemodelle eingesetzt

•Big im Begriff Big Data bezieht sich auf die sog. vier Vs

• Volume: Das Volumen bezieht sich auf Menge an Daten, die täglich neu produziert werden.

• Velocity: Die Velocity bezieht sich nicht nur auf die Geschwindigkeit, mit der Daten produziert werden, z. B. von den Sensoren der Internet-of-Things-Systeme, sondern auch auf die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet werden müssen.

• Variety: Die Variety bezieht sich auf die Vielfalt von Datenquellen – Social Media, Finanztransaktionen, IoT, Überwachungskameras, Teleskope ins All, Genomsequenzen u. v. m. – sowie auf die Vielfalt von Datentypen.

• Veracity: Die Veracity bezieht sich auf die Richtigkeit, Vollständigkeit und Verlässlichkeit der Dateninhalte.

•Big Data im Onlinehandel: Produktempfehlungen, das Senken der Retourenquote sowie Planungssicherheit für die Logistik

•ThyssenKrupp Elevator AG – Intelligente Aufzüge: nutzt Big Data in Kombination mit Cloud- und IoT-Lösungen, um Aufzüge vorausschauend zu warten

•Künstliche Intelligenz (KI) ist der Oberbegriff für Anwendungen, bei denen Computer Leistungen wie Lernen, Urteilen und Problemlösen erbringen, die eine ähnliche Intelligenz wie die des Menschen erfordern

•wendet bestimmte Berechnungsregeln an (Ein Algorithmus beschreibt eine Vorgehensweise, um eine bestimmte Aufgabenstellung zu lösen. In Einzelschritten wird dabei eine Eingabe in eine Ausgabe umgewandelt.)

•Mithilfe des maschinellen Lernens kann ein Computer selbstständig Wissen generieren

Schwache KI: Sie bezeichnet Computersysteme, die auf konkrete Anwendungsfällte trainiert sind

Starke KI: Sie kann sich – wie ein Mensch – flexibel an neue Aufgaben anpassen. Es gibt heute noch kein KI-System, das in diese Kategorie fällt.

•Das ist eine Teilmenge der Verfahren zum maschinellen Lernen und wird z. B. bei der automatischen Spracherkennung sowie der Text- und Bildverarbeitung eingesetzt

•Funktionsweise des Gehirns nachahmen

•besteht aus vielen Knoten und Schichten

•Eingabeschicht - Input Layer: nimmt Infos auf, geben diese modifiziert weiter an Knoten einer oder mehreren Schichten

•Zwischenschichten - Hidden Layer

•Ausgabeschicht - Output Layer

•so werden Verknüpfungen zwischen Knoten und neue Verbindungen entstehen

• Verbesserte Algorithmen: Insbesondere beim maschinellen Lernen gab es große Fortschritte durch das Deep Learning

• Verfügbare Datenmengen: In der heutigen Zeit von Big Data sind große Mengen an Daten vorhanden, anhand derer KI-basierte Systeme trainiert werden können

• Rechenleistung: Die Kosten für Rechenleistung sind kontinuierlich gesunken. Hinzu kommt, dass Prozessoren speziell für KI-Anwendungen konzipiert wurden, wie z. B. die Tensor Processing Units (TPUs) von Google (Google, n. d.). Gleichzeitig bietet Cloud Computing die Möglichkeit, große Datenmengen zu speichern und in Echtzeit zu analysieren

• neue Art und Weise der Interaktion mit dem Kunden

• Angebot von intelligenten Produkten und Services

• Verbesserung und Automatisierung von Geschäftsprozessen

•Internet of Things, abgekürzt IoT, erweitert das klassische Internet, indem physische Objekte mit der virtuellen Welt verknüpft werden

•SmartWatch, Fitnesstracker, Smart-Home-Anwendungen, moderne Autos

•Armband sammelt kontinuierlich Daten über Sensoren

•Qualitätskontrolle, Logistik, Industrie 4.0 sowie Themen wie vernetzte Produktion

•Smart Connected Products (Beispiele für intelligent vernetzte Produkte sind u. a. autonom fahrende Autos oder Güterwaggons, die Informationen über Transportbedingungen sammeln und auswerten)

•Predictive Maintenance (zu Deutsch: vorausschauende Instandhaltung; nutzt z. B. Zustandsdaten von Maschinen, um zu erkennen, wann sie gewartet werden müssen)

•Landwirtschaft und Gesundheitswesen

•Datenschutz und Sicherheit

•Über APIs kann auf IoT-Geräte, Daten und Anwendunge

•neben der Hardware, wie Sensoren, weiterer v. a. digitaler Technologien

•Big Data und Data Analytics sind die Werkzeuge, um die großen Mengen an gesammelten Daten zu analysieren - In Kombination mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning sind weitere Einsatzmöglichkeiten denkbar.

•Ein Application Programming Interface, abgekürzt API, ist ein Softwarevermittler, der es anderen Anwendungen oder Diensten ermöglicht, ihnen Anfragen zu senden und Antworten auf diese Anfragen zu erhalten

•Schnittstelle können Daten zwischen verschiedenen Softwareanwendungen ausgetauscht werden

•User Interface (Benutzeroberfläche) vorstellen, nur dass die API nicht für einen menschlichen Benutzer gestaltet ist, sondern für eine andere Software

•Besondere an APIs ist, dass die Funktionen unabhängig von der zugrunde liegenden Implementierung und den jeweiligen Technologien definiert werden

•Unternehmen können zum einen Anbieter von APIs, zum anderen deren Nutzer sein

•Geschäftsmodelle und -kanäle basieren auf dem sicheren Zugriff auf Funktionalitäten und dem Austausch von Daten über APIs

•APIs können z. B. ohne Vorankündigung abgeschaltet oder im Funktionsumfang reduziert werden

•Dienstleistungen im engeren Sinne, bei denen die Dienstleistung rein digital angeboten wird (z. B. eine App zum Monitoring der Temperatur)

•smarten Dienstleistungen im weiteren Sinne, bei denen smarte Produkte und Services integriert sind. Diese integrierten smarten Produkte und Services werden auch als sog. smarte Produkt-Service-Systeme

•Handhabungs- oder Fertigungsaufgaben aus

•besitzen sie Greifer, Werkzeuge oder andere Fertigungsmittel

•flexibel einsetzbar und haben einen größeren Arbeitsraum

•Dienstleistungen und Hilfestellungen verschiedener Art voll- oder teilautomatisiert

•Saug- oder Wischroboter sowie Rasenmähroboter

•Soziale Roboter, eine Klasse von Servicerobotern: Sie sind darauf ausgelegt, mit Menschen oder Tieren umzugehen, mit ihnen zu kommunizieren und zu interagieren

•Technologie bekannt, die hinter Kryptowährungen (Diese werden auch als digitale Währungen bezeichnet. Die aktuell bekannteste Kryptowährung ist der Bitcoin) steckt

•weitere Kryptowährungen auf Basis der Blockchain entwickelt sowie neue Anwendungsgebiete aufgebaut

• stellt bei einer Geldtransaktion sicher, dass einerseits der bezahlenden Partei der Betrag belastet wird und andererseits das Geld tatsächlich bei der Zielperson ankommt

•bestimmte Art und Weise dar, Daten zu speichern

•digitalen Währungen sind dies Transaktionen im Sinne „Partei A hat 1 Bitcoin an Partei B gezahlt“. Jede Transaktion wird erfasst und erhält ihren eigenen digitalen Fingerabdruck. Mehrere Transaktionen werden zu einem Block zusammengefasst. Ist ein Block voll, wird der nächste begonnen. Dieser neue Block verweist auf den vorhergehenden. Es entsteht damit eine Kette von Blöcken.

•Blockchain eine verteilte Datenbank, die geprüfte Transaktionen speichert und für alle Parteien transparent und nachvollziehbar macht

•Das bedeutet, dass sog. Miner massive Rechenleistung (und Stromverbrauch) für die Validierung der Transaktionen bereitstellen und dafür belohnt werden, z. B. in Form von Bitcoins

•Überbegriff für Technologien, die virtuelle Umgebungen oder Objekte generieren

•(engl. to augment: erweitern) versteht man das Zusammenspiel von digitalem und analogem Leben

•AR-Anwendungen braucht es keine spezielle Hardware – ein Smartphone oder ein Tablet reichen aus. Damit ist AR leicht nutzbar

•Filter können Fotos von Personen um virtuelle Hüte, Bärte o. Ä. erweitert

•bezeichnet eine mithilfe spezieller Hard- und Software geschaffene künstliche Wirklichkeit

•spezielle Stereobrillen oder auch Datenhandschuhe

•kaum mehr von der echten Welt unterscheidbar ist, werden häufig neben dem Sehen auch noch der Hör- oder Tastsinn angesprochen

•Computerspiele mit 79 % das Haupteinsatzszenario von VR

•geschäftlichen Kontext sind die Anwendungsfelder größer, von der Forschung, der Aus- und Weiterbildung bis hin zur Visualisierung von Simulationsergebnissen

•AR-Anwendungen im Service und der Wartung komplexer Maschinen

•erzeugt durch schichtweises Hinzufügen von Material einen physischen Gegenstand

•Synonyme sind generative Fertigung und Rapid-Technologien

•Produkte können ihre Form, Farbe oder Größe ändern

•Zum Beispiel kann sich die Form unter Einfluss von Temperaturänderungen, Feuchtigkeit oder Berührung ändern

•Vielzahl neuer Anwendungsmöglichkeiten

•Computer-aided Design bezeichnet den Einsatz von Software zur Konstruktion, der Bearbeitung, Analyse oder Optimierung eines Produkts

•3-D-Druck wird häufig für das Prototyping

•3-D-Drucks können zudem Einzelstücke oder Kleinserien effizient hergestellt

•industriellen Fertigung erfolgreich eingesetzt (3D)

•Gewichtsreduktion (3D)

•3-D- und zukünftig auch 4-D-Druck sind damit für viele Branchen eine der Schlüsseltechnologien für die digitale Transformation