IoT-Glossar

IoT-Glossar

Das trescore IoT-Glossar erklärt Ihnen Begriffe aus dem Bereich IoT. Das Internet der Dinge ist bereits allgegenwärtig. Alle sprechen davon, dass Dinge miteinander über Sensoren vernetzt werden und Daten ausgetauscht und geteilt werden. Dabei können neue Umsatzströme und Geschäftsmodelle entstehen. Grundsätzlich werden die Daten an verschiedenen Datenpunkten erfasst und über eine Cloud-Plattform zusammengeführt. Auf dem Weg dahin können die großen Datenmengen über Protokolle oder andere Schnittstellen exportiert werden.

In diesem IoT-Glossar haben wir einige Begriffe und Anwendungen aus der Welt der IoT einfach erklärt, die u.a. in unseren Lösungen zum Einsatz kommen.

IoT | IIoT

Das Internet of Things (IoT), zu Deutsch „Internet der Dinge“, beschreibt ein Netzwerk „intelligenter“ Gegenstände, die miteinander und nach außen hin kommunizieren und in der Lage sind, Prozesse und Aufgaben automatisiert durchzuführen. Beispiele solcher Gegenstände aus dem Alltag sind Smartwatches, Assistenzsysteme in Autos sowie Smart-Home-Geräte.

In der Industrie wird das Konzept auch als Industrial Internet of Things (IIoT) bezeichnet, oft auch als Industrie 4.0. Hier geht es hauptsächlich um die Kommunikation von Maschine zu Maschine (M2M), um Industrieprozesse zu automatisieren und zum Beispiel eine intelligente Fertigung aufzubauen oder die Logistik zu vernetzen.

(www.roqqio.com)

Anomalie-Erkennung

Die Anomalie Erkennung ist eine Methode der Gefahrenabwehr im Rahmen der IT- und OT-Sicherheit. Im Gegensatz zu gängigen Sicherheitslösungen beschränkt sich die Anomalie Erkennung nicht auf das Detektieren bekannter Gefahren. Ziel der Methode ist das Erkennen jeglicher Anomalie in einem Netzwerk von einem Standard.

Eine Anomalie beschreibt hierbei jede Veränderung der erlaubten und bekannten Standardkommunikation in Netzen. Eine Anomalie kann damit sowohl eine Malware oder Cyberattacke umfassen, als auch fehlerhafte Datenpakete sowie durch Netzwerkprobleme, Kapazitätsengpässe oder Anlagenfehler verursachte Kommunikationsveränderungen. Damit wird eine ganzheitliche Störungsabwehr möglich und eine vollständige digitale Transparenz gewährleistet.

(www.rhebo.com)

Condition Monitoring

Beim Condition Monitoring geht es darum, den technischen Zustand einer Maschine kontinuierlich zu überwachen. Es werden ununterbrochen Daten gewonnen, gesammelt übertragen, ausgewertet und verglichen. Dazu werden physikalische Größen, beispielsweise Temperaturen, Geschwindigkeiten, Druck, Füllstände oder Schwingungen, gemessen und die so ermittelten Werte analysiert.  Das Condition Monitoring hilft dabei, die Maschinen besser zu verstehen, Veränderungen, wie zum Beispiel fortschreitende Abnutzungserscheinungen an einzelnen Komponenten, schneller zu bemerken und die Maschinenwartung besser koordinieren zu können. Mit dem Verfahren soll sich sowohl die Maschineneffizienz als auch die Sicherheit erhöhen.

(www.industrie-wegweiser.de)

Digitaler Zwilling

Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell z.B. eines Prozesses, eines Produkts oder einer Dienstleistung, welches die reale und virtuelle Welt verbindet. Digitale Zwillinge verwenden reale Daten von installierten Sensoren, welche z.B. die Arbeitsbedingungen oder Position von Maschinen repräsentieren. Diese Kopplung der virtuellen und realen Welten ermöglicht die Analyse von Daten und die Überwachung von Systemen, z.B. Probleme verstehen und bearbeiten, bevor sie überhaupt auftreten, Ausfallzeiten vermeiden, neue Chancen entwickeln und mithilfe von Computersimulationen (Simulation) die Zukunft zu planen.

(www.wirtschaftslexikon.gabler.de)

KI

Das Wort KI ist eine Abkürzung und steht für Künstliche Intelligenz. Mit Künstlicher Intelligenz werden Technologien beschrieben, die kognitive Kompetenzen imitieren, zu denen bisher nur Menschen fähig waren. Dazu zählt zum Beispiel strategisches Denken oder sprachliche Fähigkeiten. Oft können dadurch Mitarbeitende bei repetitiven und zeitaufwändigen Tätigkeiten unterstützt werden, die zuvor viel Aufmerksamkeit erforderten. Erst mit Künstlicher Intelligenz lässt sich das Potenzial von IoT Lösungen voll ausschöpfen.

(www.kompetenzzentrum-augsburg-digital.de)

Machine Learning

Machine Learning oder auf Deutsch maschinelles Lernen stellt einen Teilbereich von Künstlicher Intelligenz dar. Mithilfe des maschinellen Lernens werden IT-Systeme in die Lage versetzt, auf Basis vorhandener Datenbestände und Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und Lösungen zu entwickeln. Es wird quasi künstliches Wissen aus Erfahrungen generiert. Die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse lassen sich verallgemeinern und für neue Problemlösungen oder für die Analyse von bisher unbekannten Daten verwenden.

(www.bigdata-insider.de)

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