Big Geospatial Data – Wertschöpfung mit GIS-Technologie

Die Industrie 4.0 setzt auf intelligente und digital vernetzte Systeme. Anlagen, Menschen, Produktionsgüter oder Sensoren - alles befindet sich zu jedem Zeitpunkt an einem Ort. Der Raum- und Zeitbezug spielt daher bei der digitalen Planung und Steuerung der Prozesse eine zentrale Rolle.
Die Berücksichtigung dieses Raum- und Zeitbezuges von Daten erfordert spezifische Methoden wie raumzeitliche Aggregation (spatial binning), die Interpolation oder die räumliche Verschneidung (spatial join) von Daten. Hinzu kommen weitere Methoden der raumzeitlichen Modellierung, die für die Analyse, Prädiktion und Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden, und die Visualisierung in zwei- bis vierdimensionalen interaktiven Karten und Space-Time-Cubes.
Der Beitrag gibt einen Überblick über die Herausforderungen und technischen Lösungskonzepte zur Verarbeitung von Big Geospatial Data und zeigt am Beispiel der Entwicklungen bei CLAAS den Mehrwert auf, der für Anwendungen in der Industrie entsteht.

Zielpublikum: Entscheider, Analysten, Manager
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Anfänger