Illustration: Absmeier, Amigos3D
2020 steht vor der Tür und gibt einen willkommenen Orientierungspunkt dafür, welche Trends und Entwicklungen das kommende Jahr entscheidend mitbestimmen werden. Technologien wie künstliche Intelligenz und die Cloud entwickeln sich rasant weiter und werden auch in 2020 zu den dominierenden Themen der Digitalisierung gehören. Doch die Hürden auf dem Weg zur erfolgreichen Implementierung werden dank innovativer Lösungen wie Datenvirtualisierung immer kleiner.
- Künstliche Intelligenz für Conversational Analytics
Künstliche Intelligenz ist in den vergangenen Jahren immer stärker auf das Radar von Unternehmen gerückt. Dabei dominierte vor allem das große Potenzial durch effizientere Prozesse und Automatisierung. Echte Use Cases waren bisher hingegen rar gesät. Das wird sich 2020 ändern: Die Verzahnung von KI mit Sprachassistenten wie Google und Alexa wird die Customer Experience auf ein neues Level heben. Natural Language Processing (NLP) hilft dabei, Kundenanfragen besser zu verstehen und schneller weiterzuverarbeiten, indem diese in analysierbare Daten konvertiert werden. So lassen sich diese leichter durch Analyse-Tools auslesen und Unternehmen können ihr Angebot besser personalisieren und Zielgruppen treffgenauer definieren. Auch Datenvirtualisierung wird sich hier als Schlüsselfaktor etablieren. Die Technologie ermöglicht es, alle relevanten Daten in dem jeweils benötigten Format bereitzustellen und kann damit zur Produktivität der Data Scientists beitragen. Gartner prognostizierte dieses Jahr, dass 2020 bereits 50 Prozent aller analytischen Abfragen durch Suche, NLP oder automatisierte Software-Anfragen generiert wird.
- Der Digital Twin auf dem Vormarsch
Ein digitaler Zwilling ist die digitale Darstellung eines physikalischen Objekts oder Systems. Digital Twins werden verwendet, um ein virtuelles Duplikat von physischen Objekten mit Hilfe von Sensoren durch computergestütztes Design (CAD) und Modellierungssoftware zu erstellen. Digitale Zwillinge werden während der Produktentwicklung verwendet, um die Produktleistung und das Produktionssystem zu simulieren sowie Prognosen und Bewertungen aufzustellen, ehe in physische Prototypen und Anlagen investiert wird. Durch Simulationsmodellierung, Datenanalyse und maschinelles Lernen sind Digital Twins in der Lage, den Bedarf an Prototypen zu reduzieren. So verkürzt sich die Entwicklungszeit, während sich die Qualität des Endprodukts verbessert.
Die meisten Analysten sind der Auffassung, dass der verstärkte Einsatz von Digital Twins mit dem Vormarsch des Internet of Things (IoT) einhergeht. Laut einer aktuellen IoT-Implementierungsstudie von Gartner »verwenden 13 Prozent der Unternehmen, die Projekte im IoT-Bereich verfolgen, bereits Digital Twins, während 62 Prozent entweder dabei sind, entsprechende Prozesse zu implementieren oder dies planen.« Die zunehmende Popularität von digitalen Zwillingen ist vor allem darauf zurückzuführen, dass sie die Gestaltung von IoT-Ökosystemen erheblich vereinfachen und gleichzeitig deren Effizienz steigern.
- Stärkere Diversifizierung durch hybride Multi-Cloud
Cloud-Lösungen stellen heute eine zentrale Säule für erfolgreiche Digitalisierungsstrategien dar. Dabei werden sich die flexiblen Bereitstellungsmodelle über hybride Multi-Cloud-Strukturen weiter ausbreiten und stärker diversifizieren. Diese erlaubt es Unternehmen, ihre Infrastruktur exakt auf die eigenen Bedürfnisse zuzuschneiden und die Vorteile aller Plattformen zu nutzen. Zum Beispiel können Unternehmen riesigen Mengen an unsensiblen Daten in Public Clouds speichern, während sensible Kundendaten in Private Clouds gehalten werden und die On-Premises-Infrastruktur für die Bearbeitung von KI/ML-Workloads genutzt wird.
Zudem bietet die Multi-Cloud-Architektur Schutz vor Ausfällen. Wenn ein Cloud-Service ausfällt oder offline geht, hat der Nutzer die Möglichkeit, mit einer anderen Cloud zu arbeiten. Datenschutz und Disaster Recovery sind das Fundament für die erfolgreiche Implementierung einer Multi-Cloud-Architektur. Viele Multi-Cloud-Umgebungen unterstützen Unternehmen bei der Einhaltung von Governance-, Risikomanagement- und Compliance-Vorschriften. Um die unterschiedlich gelagerten Datensätze zuverlässig bereitzustellen und zu strukturieren, wird zudem Datenvirtualisierung stärker in den Vordergrund rücken, um die volle Kontrolle über komplexe Hybrid-Cloud-Infrastrukturen zu gewährleisten und agil zu bleiben. Datenvirtualisierung erleichtert den Zugriff auf fragmentierte Daten und modernisiert die Infrastruktur ohne Einbuße bei Geschwindigkeit oder Funktionsfähigkeit und wird also im Bereich der hybriden Architekturen eine immer wichtigere Rolle spielen.
Otto Neuer, Regional VP Sales bei Denodo
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Industrie 4.0: Hersteller planen künftig vermehrt mit digitalen Assistenzsystemen im Produktionsumfeld
Fraunhofer-Studie: Anwender sehen große Zukunftschancen für visuelle Assistenzsysteme. lm Zuge von Industrie 4.0 unterstützen Assistenzsysteme vermehrt die Herstellungsprozesse in großen und mittelständischen Produktionsunternehmen. Vor allem digitale Assistenzsysteme gewinnen zunehmend an Bedeutung für die Vernetzung von Mensch, Maschine und Produkt. Das bestätigt auch eine neue Studie des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO), die im Rahmen…
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In einem durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördertem Forschungsprojekt, unter Beteiligung des Fraunhofer Institutes für Fabrikbetrieb und -automatisierung sowie der PROCAD GmbH & Co KG, Hersteller der PLM-Software PRO.FILE, wird der Einsatz von Digitalen Zwillingen und Digitalen Informationszwillingen Realität. Entwicklungszeiten und Projektierung im Anlagenbau sind heute sequentielle Abläufe, es wird zeit- und kostenintensiv…
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Digital Twins: Wie der Kundenservice vom digitalen Zwilling profitiert
Ein Interview mit Manuel Grenacher, CEO der Coresystems FSM AG, über die Potenziale der Digitalisierung im Service. Bitte erklären Sie kurz, was ein »Digitaler Zwilling« beziehungsweise »Digital Twin« ist. Kurz gesagt bilden »digitale Zwillinge« eine Anlage im Computer nach. Im Idealfall werden dazu Daten aus der Engineering-Phase – von 3D-Modellen bis zu Detailinformationen verbauter Komponenten…