Big Data Big Data bezeichnet Datenmengen, welche beispielsweise zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwachstrukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Im deutschsprachigen Raum ist der traditionellere Begriff Massendaten gebräuchlich. „Big Data“ wird häufig alsSammelbegriff für digitale Technologien verwendet, die in technischer Hinsicht für eine neue Ära digitaler Kommunikation und Verarbeitung und in sozialer Hinsicht für einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden. In der Definition von Big Data bezieht sich das „Big“ auf die drei Dimensionen volume (Umfang, Datenvolumen), velocity (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden) sowie variety (Bandbreite der Datentypen und -quellen).Erweitert wird diese Definition um die zwei V value und validity, welche für einen unternehmerischen Mehrwert und die Sicherstellung der Datenqualität stehen. Der Begriff „Big Data“ unterliegt alsSchlagwort einem kontinuierlichen Wandel; so wird mit ihm ergänzend auch oft der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden.
 Cloud-Computing Cloud-Computing beschreibt den Ansatz, IT-Ressourcen über ein Rechnernetz zur Verfügung zu stellen, ohne dass diese auf dem lokalen Rechner (On-Premise) installiert sein müssen. Anstatt IT-Ressourcen in unternehmenseigenen Rechenzentren zu betreiben, sind diese beim Cloud-Computing in Form eines dienstleistungsbasierten Geschäftsmodells über das Internet oder ein Intranet eines Anbieters verfügbar.
 Cyber Physical Systems (CPS) Cyber Physical Systems (CPS) basiert auf der Vernetzung von eingebetteten Systemen durch drahtgebundene oder drahtlose Kommunikationsnetze. CPS sind autonom, konfigurieren sich selbst und sind erweiterbar. Sie stellen relevante Daten und Dienste zur Verfügung und bilden die Basis für die digitale Fabrik.
 Edge-Computing Edge-Computing bezeichnet im Gegensatz zum Cloud-Computing die dezentrale Verarbeitung von IT-Ressourcen an den Rand des Netzwerks, der sogenannten Edge. Es wird vor allem eingesetzt, wenn geringe Latenzzeiten erwartet werden oder Daten in Echtzeit zur Verfügung stehen müssen.
 Embedded Systems Embedded Systems oder eingebettete Systeme sind Mikroprozessoren oder elektronische Rechner, die in einen technischen Kontext eingebunden sind. Mehr als 90 % aller produzierten Chips sind in derartige eingebettete Systeme integriert und sollen diese steuern, regeln oder überwachen. Sie stellen die Basis für IoT-Anwendungen dar.
 Internet der Dinge (Internet of Things; IoT) Internet der Dinge (Internet of Things; IoT) verfolgt, vereinfacht dargestellt, die Vision eines globalen Netzwerks, das es ermöglicht physische und virtuelle Elemente miteinander zu vernetzen. Gegenstände werden dabei Teil des Internets, können mit Informationen ausgestattet werden und werden kommunikationsfähig.
 Manufacturing Execution System (MES) Manufacturing Execution System (MES) bezeichnet eine Ebene eines mehrschichtigen Fertigungsmanagementsystems. Das Produktionsleitsystem (wird häufig als deutsches Synonym verwendet) ist direkt an die verteilten Systeme der Prozessautomatisierung angebunden und lenkt, steuert oder kontrolliert die Produktion in Echtzeit.
 Predictive Maintenance Predictive Maintenance (deutsch: vorausschauende Wartung) stellt Ein Anwendungsbeispiel für die Industrie 4.0 stellt das Konzept der dar. Als Basis dienen Sensordaten, die Maschinen, Geräte und Fahrzeuge senden. Diese Daten beinhalten Angaben zum Status beispielsweise einer Anlage (Leistung, Temperatur, Auslastung etc.) und werden durch Sensoren an eine Cloud-Plattform übermittelt. Durch die stetige Analyse von Kenndaten sollen Fehler frühzeitig erkannt werden und einen kostspieligen Ausfall der Maschine verhindern.
 Smart Factory Die Smart Factory ist Teil der Industrie 4.0 und stellt eine Produktionsumgebung dar, die sich autonom organisieren soll. Die Basis sind intelligente Einheiten und Produktionsanlagen.