Download - Digitalisierung der Industrie
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Prof. Dr.-Ing. Boris Otto
Syntegration zur Digitalen Produktion · Königslutter · 7.6.2017
DIGITALISIERUNG DER INDUSTRIE
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INHALT
Digitalisierung des Industriebetriebs
Die Rolle der Daten
Digitale Transformation
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Bildquelle: Audi (2016).Legende: FTS – Fahrerloses Transportsystem; VR – Virtual Reality.
Digitale Technologien finden sich in verschiedenen Bereichen des Leistungserstellungsprozesses – wie das Beispiel von AUDI zeigt
Autonome FTS für die modulare Montage Mensch-Roboter-Kooperation Autonome Routenzüge
Flugroboter in der Montage VR in der Entwicklung Prädiktive Analyseverfahren in der Logistik
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Quelle: Koren (2010), zitiert in Bauernhansl (2014). Bildquellen: https://en.wikipedia.org (2015), https://www.impulse.de (2015), audi.de (2015), o2.co.uk (2015), computerbild.de (2015).
Die Automobilindustrie ist im Zuge der Digitalisierung auf der Leistungsangebotsseite einem fundamentalen Wandel unterworfen
Ausstoß pro Variante
Variantenzahl
1850
1913
19551980
2000
Ford Model T
VW-Käfer-Produktion
Audi-Konfigurator
Massen-fertigung
Individualisierung
»Sharing Economy«
Komplexität
Globalisierung
iPhone
3D Printed Car
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Neue Leistungsangebote folgen in der Digitalisierung den Prinzipien der »Smart Service Welt«
»Smart Service Welt«
Ende-zu-Ende-
Kunden-prozess
Hybride Leistungs-angebote
Daten im Zentrum
Geschäfts-ökosysteme
Digitale Plattformen
Neue Geschäfts-modelle
Vgl. AK Smart Service Welt, acatech (2015).
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Bildquelle: ihs-gmbh.de (2016); silicon.de (2016).Legende: ERP – Enterprise Resource Planning; LAS – Logistisches Assistenzsystem; OEM – Original Equipment Manufacturer.
Infolgedessen steigen Anforderungen an die Transparenz im Liefernetzwerk – es braucht ein digitales Abbild der Leistungserstellung
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Quelle: Audi (2015); Bildquelle: Audi (2016).
Die Digitalisierung des Industriebetriebs – als Industrie 4.0 – ist kein Selbstzweck, sondern Antwort auf einen Wandel auf dem Absatzmarkt
Individualisierung des Leistungsangebots ↑
Zahl an Modellen, Varianten, Ausstattungsmerkmalen ↑
Lebenszyklen ↓
Globalisierung des Produktionsnetzwerks ↑
Prozess- und Produktkomplexität ↑
Kostenziele ↗
Entscheidungsbedarfe (strategisch, taktisch, operativ) ↑
»Autonomisierung« der Produktion ↑
Echtzeitverfügbarkeit von Information ↑
Interoperabilität der Produktionssysteme↑
Markt- und KundenanforderungenProduktion und Logistik
Implikationen und HandlungsbedarfIndustrie 4.0
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Voraussetzung ist eine zentrale Informationstransparenzinstanz – bei AUDI »Tower« genannt
Bildquelle: Audi (2016).
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Bildquelle: Audi (2016).
Der »Tower« ist Kern eines neuen industriellen Informationsmanagements
Konzeptuelles Modell der digitalen Fabrik
Quelle für die digitalen Abbilder und »Single Source of theTruth«
»Data Lake«-Funktionalität
Sammlung und Analyse von Ereignisdaten aus der Produktion und der Lieferkette
Prozessanalysen nahezu in Echtzeit
Datenbasis für maschinelle Lernverfahren
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INHALT
Digitalisierung des Industriebetriebs
Die Rolle der Daten
Digitale Transformation
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Daten haben sich zu einer strategischen Ressource entwickelt
Zeit
Wertbeitrag
Daten als Prozess-ergebnis
Daten als Prozess-befähiger
Daten als Produkt-befähiger
Daten als Produkt
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Source: Leveling et al. (2014).
»Smart Data Management« adressiert die gesamte Datenlandschaft im Unternehmen
Daten außen sind von höherer Unschärfe, Volumen, Vielfalt, Änderungsfrequenz…
Daten außen sind wenigerkontrollierbar, geschäftskritisch,
eindeutig…
»Nukleus -Daten«(Kundenstammdaten, Produktstammdaten usw.)
»Community-Daten«(Geoinformation, GTIN, Adressen, ISO-Codes, GS1-Daten usw.)
Big Data(Tweets, Social Media Streams, Sensordaten usw.)
Megabytes
Gigabytes
Terabytes
Petabytes
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Legend: Informationsfluss; Materialfluss.
Smart Data Management ist eine Schlüsselfähigkeit des Industriebetriebs der Zukunft
Öffentliche Daten
Wertschöpfungs-netzwerk
Konsumenten-
Services
Industrielle
Services
Losgröße 1
Ende-zu-Ende-Kundenprozess
Geschäftsökosysteme
Hybride Produkte
Smart DataManagement
Interoperabilität
Mensch-Roboter-Kooperation
Autonome Systeme
Internet der Dinge
Kunde
Produtkions-
netzwerke
Logistik-
netzwerke
Digitale LeistungsangeboteDataDigitale Leistungserstellung
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Beispiel Automobillogistik
Smart Data Management erfordert auch den Austausch bisher eher sensibel gehandhabter Daten zwischen Unternehmen
Abrufe · Lieferavise · Rechnungen …
Teilestammdaten · Änderungsanfragen · Sicherheitsdatenblätter …
Ereignisdaten aus der Lieferkette …
Kapazitäten · Fertigungsschritte · Liefernetzstrukturen
EDI
Electronic Business
RFID · IoT
Industrial Data Space
Zeit
Mehrwert, Kritikalität der ausgetauschten Daten
1990 2000 2010 heute
Legende: RFID – Radio-Frequency Identification; IoT – Internet of Things; EDI – Electronic Data Interchange.
www.industrialdataspace.org // 15
70+Companies and
Organisations
5Working Groups
18Use
Cases
1Ecosystem
=
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Legende: ERP – Enterprise Resource Planning; MES – Manufacturing Execution Systems ; SCADA – Supervisory Control and Data Acquisition; EDI –Electronic Data Interchange.
Smart Data Management basiert auf einer zukunftssicheren »Data Service Architecture«
Industrielle DatenquellenERP MES SCADA Ereignisdaten
Datenquellen zu KundenCRM Kundenprogramme etc.
Soziale NetzwerkeFacebook Twitter etc.
Cloud-based Data StorageData Source Connectors Data Space Infrastructure Shared Information Model
Industrial Data Service Architecture
Datenqualitätssicherung Mapping/Transformation Integration/Aggregation Data Provenance …
Datenanalyse Data Mining Visualisierung Datenbereitstellung …
Industrielle ServicesPräventive Wartung Modular
Montage »Supply Chain Visibility«
Kommerzielle ServicesFinanzdienste Mobilität
Kundendienst
Interne ServicesDaten als generelle Prozessbefähiger
DatenprodukteData as a Service
Externe DatenquellenEDI Industrial Data Space etc.
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INHALT
Digitalisierung des Industriebetriebs
Die Rolle der Daten
Digitale Transformation
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Flexibilität
Effizienz
Verfügbarkeit
Auslastung
Mensch
Technik
Economies of ScopeVerbund
MengeEconomies of Scale
Umwelt
Kosten
Hierarchie
Selbststeuerung
Vgl. Bauernhansl (2017), zitiert in ten Hompel (2017).
Die Ambivalenz der Wertschöpfung in der Digitalisierung erfordert eine flexible Wertschöpfungsarchitektur
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Schuh, G.; Anderl, R.; Gausemeier, J.; ten Hompel, M.; Wahlster, W (Eds.): Industrie 4.0 Maturity Index, acatech STUDY 2017. Originalsprache beibehalten.
Die Transformation zum digitalisierten Industriebetrieb muss stufenweise gesteuert werden
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alu
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AdaptabilityPredictabilityTransparencyVisibility
What does happen?
»Seeing«
Industrie 4.0
Development Path
Computerisation Connectivity
Industry 3.0 Industry 4.0
Why does it happen?
»Understanding«
What will happen?
»Being prepared«
How can autonomous
reaction take place?
»Self-optimizing«
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Quelle: Otto et al. (2015).
»Digital Business Engineering« ist der Methodenbaukasten für Digitalisierung »made in Germany«
Digitalisierung
Datenzentrierte Geschäftslösungen
Strategische Perspektive
Prozessperspektive
System- undSoftwareperspektive
Ende-zu-Ende-Kundenprozess
Digitales »Ecosystem«
Datenzentrierte Produkte und Dienstleistungen
Digitale Fähigkeiten(»Digital Capabilities«)
Datenarchitektur und»Data Value Chain«
Digitale Technologiearchitektur
1
2
3
4 5
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Titel: Der Spiegel 17. April 1978Statistik: Statistisches Bundesamtwww.destatis.de, abgerufen am 8.4.2017
»Uns steht eine Katastrophe bevor« [Spiegel 1978]
40%
45%
50%
55%
201620102000199019801970
Anteil Erwerbspersonen zu Gesamtbevölkerung [D in%]
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Informelle Kooperation Ganzheitlichkeit Polyvalenz Lernen Rahmenvorgaben Flexible Routinen
Selbststeuerung Funktionsintegration Projektarbeit Dezentralisierung Neues Management
ORGANISATION
MENSCH TECHNOLOGIE
Schnittstelle
Technologie –Mensch
Schnittstelle
Mensch –Organisation
Schnittstelle
Organisation –Technologie
Ergonomie Akzeptanz Datenschutz Komplementarität Transparenz Unterstützung
Industrie 4.0 ist ein Gestaltungsprinzip für den Industriebetrieb der Zukunft
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Prof. Dr.-Ing. Boris Otto
Fraunhofer ISST · Geschäftsführender InstitutsleiterTU Dortmund · Inhaber Audi-Stiftungsprofessur
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Ihr Ansprechpartner!
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DIGITALISIERUNG DER INDUSTRIE