14.10.2014

Big Data: eine Entwicklung der Industrie 4.0 bringt auch in asiatischen Ländern das Daten-Volumen auf Höchstwerte. Wir zeigen, wie Big Data-Analytics in Peking mehr Effizienz schafft, das Energiemanagement der Industrie optimiert und die Umweltverschmutzung verringert.

Seit 2011 steigt das weltweite Datenvolumen exponentiell an. Dies hat den Ursprung in der zunehmenden Kommunikation über Bilder und Videos, Navigationsdateien oder Logdateien. Im Bereich der Datenverarbeitung sind daher klassische und händische Auswertungsmethoden nicht mehr anwendbar. Die Big Data-Analytics bezeichnet eine vielseitige Technologie, die diese erheblichen Datenmengen digital sammelt und auswertet.

Besonders in wirtschaftlich komplexen Bereichen wie der Finanzindustrie und dem Energiesektor sind die Daten-Mengen dadurch wieder überschaubar und bilden Transaktionsdaten und Verbrauchsdaten besser ab. Die Wissenschaft profitiert ebenso von den Mega-Analysen: zum Beispiel in Bereichen wie Geologie, Klimaforschung oder Kernphysik werden große Daten-Mengen für wissenschaftliche Ergebnisse gesammelt.

Wirtschaftliches Wachstum fördert die Umweltverschmutzung

In den letzten zwanzig Jahren ist in China die Umweltverschmutzung mit dem wirtschaftlichen Wachstum einhergegangen. Kohlefabriken und andere Industrie-Anlagen verschmutzen die Luft in der Provinz Hebei sichtbar. Die Bürger von Peking kämpfen täglich mit dem zunehmenden Smog. Die Stadtregierung verabschiedete neue Richtlinien und Gesetze, wie die “Peking Air Pollution Control Regulations” zur Kontrolle der Luftqualität. Beauftragte Tech-Dienstleister wie Baidu, IZP Technologies und Yonyou überwachen seitdem den Austritt der schädlichen Stoffe mit Sensoren. Die alleinige Beobachtung dieser Daten reduziert die Luftverschmutzung nicht.

Optimiertes Energiemanagement durch Big Data Analytics

Mit Big Data-Analytics kann der Energieverbrauch optimiert werden. Dabei bringt die Analyse von Echtzeit-Datenquellen wie Wolkenbewegung, Windgeschwindigkeit, Temperatur und Richtung eine genaue Einschätzung über die erzeugbare Energieleistung. Große Fabriken können mit diesen Vorhersagen die Menge an verfügbarer Energie bestimmen und die herkömmliche Erzeugung aus Kohleverbrennung anpassen.

Ein ortsansässiges Energieunternehmen verwendet eine Hybrid Renewable Energy Forecasting-Lösung von IBM um 10 Prozent mehr Energie aus erneuerbaren Quellen zu generieren. Dadurch verringert sich der monatliche Verbrauch von Kohle um 4000 Tonnen. Der Energieverbrauch in besonders intensiv genutzten Produktionsketten wie der Herstellung von Stahl, Zement und Chemikalien kann durch Energieüberwachungs-Sensoren und den Analysen der Big Data verringert werden. Peking investiert mehr als 30 Milliarden Dollar in Big Data-Analytics in den kommenden fünf Jahren, um den Feinstaubwert auf weniger als 60 Milligramm pro Kubikmeter zu senken.

Fazit

Die Überwachung der Schadstoffe ist der erste Schritt in Richtung Umweltschutz. Mit Big Data-Analytics können Echtzeit-Analysen und genaue Prognosen den Energieverbrauch optimieren. Wir bieten für Ihr Unternehmen daher eine ganzheitliche Lösung, um ihre Webpräsenzen und Prozesse weiter zu entwickeln.