Frage zu Industrie 4.0 und IoT

[SPSAmeise]

Hallo Peter,

meine Antwort galt whitefox, habe nicht bemerkt das Du zwischenzeitlich schon geschrieben hattest.
Werde mich heute mal registrieren, um zukünftig meine Beiträge editieren zu können.

DLTS kenne ich nur als "Deep Level Transient Spectroscopy

Gemeint war natürlich DTLS (Datagram Transport Layer Security) als Teil der Architektur, hatte mich nur verschrieben.


Es ging mir allerdings nicht nur um die Architektur, Referenzmodelle oder die IT Infrastruktur einer digitalisierten Anlage samt Security und Netzwerk Integration,
sondern auch um Weiterbildung und Ausbildung für das eigentliche Ziel von Industrie 4.0 , die Maschinen und Sensordaten so zu analysieren , dass eine bessere und Kostensparende Produktion möglich wird.
Und genau dieser Bereich hängt stark von Data Science , Big Data und iot Analytics ab, ein Fachgebiet bei dem Deutschland weit hinterher hinkt und sich leider auch
an den bisher schlecht oder garnicht vorhanden Ausbildungsmöglichkeiten in Deutschland erkennen lässt.

Die Realität sieht also so aus, dass die deutsche Industrie stark von der engen Kooperation mit den USA abhängt, egal ob Netzwerktechnik oder Data Science.
Die Innovation und das Fachwissen stammt wieder mal nicht aus Deutschland sondern aus dem Ausland , ausgerechnet im sensibelsten Bereich, dem Data Management.

Sich von Experten aus dem Ausland Unterstützung zu holen, oder sich in IT Teilbereichen beraten und zertifizieren zu lassen, ist eine Sache aber langfristig keine
ausgebildeten Fachleute für Data Analytics aus Deutschland zu haben eine völlig andere.

[White_Fox]

@SPSAmeise:
Die übliche Einarbeitung in ein neues Thema betrachte ich in diesem Zusammenhang nicht als "dazulernen" an. Für gute Ingenieure gehört die stetige Weiterbildung meiner Meinung nach zum Berufsalltag und ist sein täglich Brot, I40 hin oder her. Ich spreche hier allerdings nur für mich, ob das allgemein übertragbar ist weiß ich nicht-auch wenn ich weiß daß das zumindest hier wohl eher auf Zustimmung stoßen wird.

Es ging mir allerdings nicht nur um die Architektur, Referenzmodelle oder die IT Infrastruktur einer digitalisierten Anlage samt Security und Netzwerk Integration,
sondern auch um Weiterbildung und Ausbildung für das eigentliche Ziel von Industrie 4.0

Gibts doch schon...Elektrotechnik, Informatik-was braucht es mehr? Es gibt schon genug Bindestrich-Ings, mehr sollten es nicht werden. Es mag in den USA so Sitte sein, für jeden Mist einen eigenen Studiengang zu schaffen, so wie ich das aber sehe kommt man nach deutscher Mentalität damit nicht weit. Und das ist gut so. Die deutsche Ausbildung ist in den meisten Fällen noch einigermaßen darauf ausgelegt, den Leute die Grundlagen verstehen zu lehren. Mit dem Wissen, wie was funktioniert, kann man eigentlich alles machen. Das ist weitaus flexibler und ich halte es auch für effizienter, als lauter Medieninformatiker, Medizininformatiker, technische Informatiker, Bio- Umwelt- Wirtschaftsinformatiker...heranzuzüchten. Aber ich denke das führt zu weit vom Thema weg.

Ich wäre allerdings immer noch an einer Antwort von dir auf meine Frage im ersten Post interessiert: Was sollte sich deiner Meinung nach denn für Entwickler und Ings durch I40 ändern?

[SPSAmeise]

@SPSAmeise:
Die übliche Einarbeitung in ein neues Thema betrachte ich in diesem Zusammenhang nicht als "dazulernen" an. Für gute Ingenieure gehört die stetige Weiterbildung meiner Meinung nach zum Berufsalltag und ist sein täglich Brot, I40 hin oder her.

Eben, es gehört zum Berufsalltag.

Digitalisierte Module erfordern ein etwas anderes Verständnis als bisherige Konstruktionen, weil die Komplexität durch CPS für Ingenieure und Entwickler eine ganz neue Dimension in ihrem Alltag bedeutet.
Wenn das alles so easy und selbstverständlich wäre, würden sich Experten und der Nachwuchs beispielsweise nicht mit Lernmodellen wie der CP Factory von Festo auseinandersetzen, und Firmen wie Cisco würden nicht gemeinsam mit der deutschen Industrie an der IT Infrastruktur arbeiten.

Gibts doch schon...Elektrotechnik, Informatik-was braucht es mehr?

Das ist viel zu einfach gedacht, in erster Linie braucht es Ausbildung und Erfahrungswerte um mit einer modernen Smart Factory und den neuen Standards umgehen zu können.

Es gibt schon genug Bindestrich-Ings, mehr sollten es nicht werden. Es mag in den USA so Sitte sein, für jeden Mist einen eigenen Studiengang zu schaffen, so wie ich das aber sehe kommt man nach deutscher Mentalität damit nicht weit. Und das ist gut so.

Ich wüsste nicht was gut daran sein soll, sich in gemachte Nester zu setzen und sämtlichen Fortschritt zu verschlafen und alles dem innovativen Ausland zu überlassen.
Das hat übrigens nichts mit Mentalität zutun, sondern konkret in dem Beispiel mit Mathematik und Statistik , um überhaupt verlässliche Modelle aus iot Daten für machine learning oder predictive maintenance umsetzen zu können.

Was sollte sich deiner Meinung nach denn für Entwickler und Ings durch I40 ändern?

Das habe ich weiter oben bereits aufgeführt und ist Teil der Weiterbildung, die für Dich scheinbar nichts mit dazu lernen zutun hat.

[White_Fox]

@SPSAmeise:
Ich glaube, wir beide haben da eine verschiedene Sicht auf die Dinge-insbesondere auf die Arbeit eines Ingenieurs und die Bedeutung des Wortes "neu".

Wenn das alles so easy und selbstverständlich wäre, würden sich Experten und der Nachwuchs beispielsweise nicht mit Lernmodellen wie der CP Factory von Festo auseinandersetzen, und Firmen wie Cisco würden nicht gemeinsam mit der deutschen Industrie an der IT Infrastruktur arbeiten.

Ich habe mir gerade mal die CP Factory angesehen...auf den ersten Blick erinnert mich das doch sehr an das Produktionsstrassenmodell, daß in meienr Hochschule im Automationslabor steht. Die CP Factory ist vielleicht ein wenig komplexer, aber ich sehe da viele Parallelen. Und damit ist es nichts, was ich als neu bezeichnen würde.

Auch digitalisierte Module als solches sind für Entwickler nicht neu, jedenfalls nicht für jeden Entwickler. Eigentlich nimmt die Modularisierung Einiges an Komplexität aus der Arbeit, denn die Modularisierung läßt ein mehr oder weniger komplexes System zu einer Blackbox mit einer Schnittstelle verkommen. Die interne Funktion interessiert oft nicht mehr, und deren Verständnis wird auch zugegebenermaßen zunehmend unwichtig. Bis Murphys Gesetz zuschlägt.

Das ist viel zu einfach gedacht, in erster Linie braucht es Ausbildung und Erfahrungswerte um mit einer modernen Smart Factory und den neuen Standards umgehen zu können.

Nun, was ist dir denn lieber: Ein Ing der weiß warum er was tut, oder jemand der allerlei Kochrezepte anwenden kann, dessen tieferes Verständnis aber dafür auf der Strecke bleibt. Gerade die Bindestrich-Informatikfächer führen eher zu letzterem, soweit ich das beobachten kann.

Mehr Bindestrich-Fächer führen meines Erachtens nicht zu mehr Fortschritt, es hat auch eher wenig mit Innovation zu tun.

[i_make_it]

Das mit den hochtrabenden Titeln für jeden Mist der aus USA rüberschwappt habe ich schon in ein paar Firmen erlebt.
Da hatte ein Kollege von mir (E-Technik Dipl. Ing.) dann den HPCTRE mit Zertifikat kreiert um das mal etwas zu überspitzen
H-ewlett
P-ackard
C-ertified
T-oner
R-efill
E-ngineer
Und den CASPAM.
C-offee
A-nd
S-moking
P-ause
A-dministarion
M-anager

Es gibt vieles für das man nur einen extra Titel braucht um zu verschleiern, das es einem an gesundem Menschenverstand mangelt. (siehe USA Klagen zu: was man in die Microwelle nicht reintuen sollte)

[SPSAmeise]

@SPSAmeise:
Ich glaube, wir beide haben da eine verschiedene Sicht auf die Dinge-insbesondere auf die Arbeit eines Ingenieurs und die Bedeutung des Wortes "neu".

Ich glaube eher, dass Du Industrie 4.0 und Data Science ein wenig unterschätzt, aber das ist wirklich nicht neu, denn mit der Einstellung bist Du in Deutschland nicht allein.

[i_make_it]

Data Science ein wenig unterschätzt

Dank Verkürzung der Studiendauer mit Einführung von Bachalor und Master, kommt so ein 40 Jahre altes Teilgebiet der Mathematik und Informatik zu einem eigenen Berufsbild.
Für mich wieder ein Spezialist mehr der mit Scheuklappen rumrennt.

Kurz vor Ende meiner Lehre gab es die Neuordnung der Metall- und Elektroberufe mit der besser ausgebildete Fachkräfte zur Verfügung stehen sollten.
Aus meinem Beruf Werkzeugmacher, wurden 5 neue Berufe.
Mit dem Ergebniss von nur halb ausgebildetem (spezialisiertem) Personal, habe ich mich dann 15 Jahre durch X Firmen rumgeschlagen (Bei mir war es noch Pflicht alle 5 Teilbereiche zu lernen).

Als ich im zweiten Jahr meines Maschinenbautechnikers war, hatte Hessen umgestellt auf die Spezialisierung.
Somit gabe es da plötzlich auch 6 Berufe anstelle von einem wie bei mir. Das merke ich bis heute, immer wenn einer kommt und meint das er sich dieses oder jenes nicht spezialisiert hat.
Ich mußte das noch alles in den 2 Jahren lernen. Da gingen halt auch ein Großteil der Ferien drauf und man hat mehrere Wahlkurse über die Pflichtfächer hinaus belegt um gut zu sein.

Da ich feststellen mußte, das in den meisten Projekten die Probleme die interdisziplinäre Kommunikation ist,
wird der Data Scientist das Problem nicht lösen, sondern im besten Fall nicht verschlimmern.

Neu ist bei I40 für Entwickler und Ingenieure wirklich nichts (zumindest für die die in ihrer Ausbildung schon mehr als "nur" das Notwendigste gemacht haben und auch danach sich nicht auf einem Stück Papier ausgeruht haben), man wirft jetzt nur mal wieder ein paar Sachen zusammen die vor X Jahren nicht funktioniert haben und nun dank weiterentwickelter Technik klappen könnten (in einigern Bereich, aber vermutlich nicht überall).

[SPSAmeise]

Dank Verkürzung der Studiendauer mit Einführung von Bachalor und Master, kommt so ein 40 Jahre altes Teilgebiet der Mathematik und Informatik zu einem eigenen Berufsbild.
Für mich wieder ein Spezialist mehr der mit Scheuklappen rumrennt.

Ich stelle fest das Du keine Ahnung auf diesem Gebiet hast.

Der Begriff Data Science wie er seit 40 Jahren existiert , hat mit den heute angewandten Methoden und Modellen nur noch wenig zutun.
Data Science spielt heute eine ganz entscheidene Rolle im Machine und Deep learning.
Denn auch die Lernmethoden für künstliche Intelligenz und neuronale Netze haben sich ein wenig verändert seit den 80er und 90ern.
Desweiteren reden wir von Milliardenumsätzen im Bereich Predictive Analytics und Kostensparende Produktionen durch predictive maintenance,
was ohne IT Vernetzung in der Industrie überhaupt nicht möglich wäre.

Für präzise Modelle braucht es aber nicht nur Kenntnisse in Mathematik und Statistik sondern vorallem verlässliche Datenquellen und Daten von hoher Qualität.
Allein das Data cleaning in einer Real Time Umgebung ist insbesondere durch Big Data und iot eine ziemliche Herausforderung geworden, die nicht mal eben so
von irgendwelchen Eigenbrödlern mit Selbstüberschätzung umgesetzt werden, sondern von Data Science Teams, um je nach Anforderung und Modell
zu einem verlässlichen Ergebnis innerhalb einer analytischen Plattform zu kommen.

Und das sämtliche Maschinen und Sensordaten der Industrie für analytische Zwecke, nicht in die Hände der falschen Teams gehören, bedarf wohl keiner weiteren Erklärung.