Page 45 - Model SMeART in smernice za poslovno sodelovanje med univerzo in gospodarstvom
P. 45
Proizvodnja
Slika 2.4
Zmožnosti pametnih
izdelkov (prirejeno po
Eibl in Gaedke, 2017,
str. 2081)
pametni grelniki, ki jih je mogoče upravljati z razdalje in ki lahko dostopajo
do vremenskih napovedi na internetu ter merijo sobno temperaturo, da bi
zagotovili prijetno ozračje v prostoru.
V okviru tega pomena se lahko »stvari« povezujejo tudi z drugimi »stvar-
mi«, vendar pri tem fokus preide na vsakodnevne koristi, ki jih imajo ljudje
od vgrajenih računalnikov in internetnih storitev. Po Gartnerjevih tržnih
raziskavah je v letu 2017 obstajalo okoli 8,4 milijarde spletnih omrežnih na-
prav, od fitnes sledilcev do rešitev za pametne domove. Do konca leta 2020
strokovnjaki napovedujejo pojav več kot 20,4 milijard pametnih izdelkov
in pričakujejo ogromen potencial za ustvarjanje vrednosti za podjetja (Jan-
sen, 2017). Poleg izdelkov se bodo spremenili tudi inženirski procesi.
k fs in ostali pametni izdelki nenehno zbirajo, izmenjujejo in obdelujejo
velike količine podatkov. Hkrati pa z naraščajočo tendenco v internet vsto-
pa več kot 3,2 milijarde ljudi preko računalnikov, prenosnih računalnikov
in pametnih telefonov, kar ustvarja še večje število podatkov (eMarketer,
2017). V 60 sekundah je na Facebook naloženih približno 243.000 slik, na
Googlu je registriranih več kot 3,8 milijona iskalnih poizvedb, na Linke-
dInu pa je ustvarjenih 120 novih računov. Ob koncu vsake minute je na
YouTube naloženih 400 ur novega video gradiva, preko Twitterja poslanih
več kot 350.000 tweetov (Go-Globe, 2017; Statista, 2018). Pri razpravlja-
nju o velikih količinah podatkov v kontekstu i 4.0 se pogosto omenja izraz
»obsežni podatki«. Na vprašanje, kaj je to, lahko odgovorimo s tremi osre-
dnjimi lastnostmi (Gandomi in Haider, 2015, str. 138):
– Obseg: kot nakazuje že beseda »obsežni«, se obsežni podatki nanaša-
jo na podatkovne nize terra-, peta- in sčasoma celo zetabajtov, ki so
preveliki za obdelavo s pomočjo tradicionalnih informacijskih tehno-
logij.
– Raznovrstnost: obsežni podatki vključujejo strukturne heterogene
podatke iz različnih virov, kot so rezultati meritev s senzorji, prenos
45
Slika 2.4
Zmožnosti pametnih
izdelkov (prirejeno po
Eibl in Gaedke, 2017,
str. 2081)
pametni grelniki, ki jih je mogoče upravljati z razdalje in ki lahko dostopajo
do vremenskih napovedi na internetu ter merijo sobno temperaturo, da bi
zagotovili prijetno ozračje v prostoru.
V okviru tega pomena se lahko »stvari« povezujejo tudi z drugimi »stvar-
mi«, vendar pri tem fokus preide na vsakodnevne koristi, ki jih imajo ljudje
od vgrajenih računalnikov in internetnih storitev. Po Gartnerjevih tržnih
raziskavah je v letu 2017 obstajalo okoli 8,4 milijarde spletnih omrežnih na-
prav, od fitnes sledilcev do rešitev za pametne domove. Do konca leta 2020
strokovnjaki napovedujejo pojav več kot 20,4 milijard pametnih izdelkov
in pričakujejo ogromen potencial za ustvarjanje vrednosti za podjetja (Jan-
sen, 2017). Poleg izdelkov se bodo spremenili tudi inženirski procesi.
k fs in ostali pametni izdelki nenehno zbirajo, izmenjujejo in obdelujejo
velike količine podatkov. Hkrati pa z naraščajočo tendenco v internet vsto-
pa več kot 3,2 milijarde ljudi preko računalnikov, prenosnih računalnikov
in pametnih telefonov, kar ustvarja še večje število podatkov (eMarketer,
2017). V 60 sekundah je na Facebook naloženih približno 243.000 slik, na
Googlu je registriranih več kot 3,8 milijona iskalnih poizvedb, na Linke-
dInu pa je ustvarjenih 120 novih računov. Ob koncu vsake minute je na
YouTube naloženih 400 ur novega video gradiva, preko Twitterja poslanih
več kot 350.000 tweetov (Go-Globe, 2017; Statista, 2018). Pri razpravlja-
nju o velikih količinah podatkov v kontekstu i 4.0 se pogosto omenja izraz
»obsežni podatki«. Na vprašanje, kaj je to, lahko odgovorimo s tremi osre-
dnjimi lastnostmi (Gandomi in Haider, 2015, str. 138):
– Obseg: kot nakazuje že beseda »obsežni«, se obsežni podatki nanaša-
jo na podatkovne nize terra-, peta- in sčasoma celo zetabajtov, ki so
preveliki za obdelavo s pomočjo tradicionalnih informacijskih tehno-
logij.
– Raznovrstnost: obsežni podatki vključujejo strukturne heterogene
podatke iz različnih virov, kot so rezultati meritev s senzorji, prenos
45
