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Industrie 4.0
Unterwegs in eine Zukunft der digitalisierten Anlagenwelt
Prof. Dr. Christoph Heitz
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, School of EngineeringInstitut für Datenanalyse und Prozessdesign- Plattform “Industrie 4.0” der ZHAW- Swiss Alliance for Data-Intensive Services
Die industriellen Revolutionen
© IDP / School of Engineering 2
Cyber-Physical systems
© IDP / School of Engineering 3www.acatec.de
„Industrie 4.0“ und „Internet-of-Things“
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Europa: Industrie 4.0International: Industrial Internet of Things
Vernetzung: Internet of Things
© IDP / School of Engineering 5http://www.i-scoop.eu/internet-of-things/2010 20202000
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Industrie 4.0
• Industrie 4.0 (oder Industrial Internet of Things) steht für die umfassende Digitalisierung der Industrie
• Revolution: dies wird die gesamte industrielle Welt grundlegend verändern
• Top-Thema am World Economic Forum 2016
Nationale Initiativen in der Schweiz:• Initiative Industrie 2025
– Industrieverbände: Swissmem, SwissTnet, Electrosuisse, asut• Swiss Alliance for Data-Intensive Services
– 10 Hochschulen, >25 Firmen
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Treiber: technische Veränderungen
Die wichtigen Treiber: • Digitale Technologien auf den Maschinen:
– Zunehmende Sensorik– Realtime-Zugang über Bus-Systeme oder wireless
• Vernetzung– Innerhalb der Firma: Intranet– Weltweit: Internet
• Einsatz mobiler Endgeräte: Zugang überall und jederzeit
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Die neue Produktion: Smart Factory
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www.moxa.com
Beispiel Siemens Mobility
Flotte Velaro E
• 26 Züge im täglichen Einsatz: Madrid - Barcelona und Madrid - Malaga
• Komplette Maintenance durch Siemens Mobility Services für die Dauer von 14 Jahren
• 24 Stunden-Service durch 160 Siemens Mitarbeiter um die tägliche Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Züge sicherzustellen
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Remote Maintenance beim Velaro E
• Überwachung von Rolling Stock und Infrastruktur mittels Einsatz von Remote Services – Vorhersage von Motor- und Getriebeauffälligkeiten – Temperaturanalyse mit Mobility Monitor – Fehlermeldungen werden auf Remote Service Desk visualisiert – Überwachung des Stromflusses in Weichen – Entscheidung ob Fehler auf Seitens des Fahrzeugs oder der Strecke liegt
• Aufnahme und Auswertung von Verlaufs- und Betriebsdaten – Bremsbeläge – Vibrationen und Temperaturen des Drehgestells
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Das Prinzip
Datenerzeugung durch Sensorik:• auf dem Fahrzeug• Remote-Datenzugang mittels Siemens-eigener common Remote
Service Platform (cRSP ) Datensammlung:• Zentraler ServerDiagnose:• Softwareunterstützte Verarbeitung im Rail Support Center• Erzeugung von Arbeitsanweisungen für Instandhaltung• Sammlung typischer Muster Verbesserung des SystemsUnterstützung des Betreibers:• Arbeitsanweisungen• Steuerung der Ersatzteillogistik
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Neue Businessmodelle
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IoT business models according to Gartner
Managemonitor status and improve utilization
Monetizecharge for usage on incremental basis
Operateimprove / individualize
process control
Extendprovide digital services
after shipping
Business Model
Die Elemente von Industrie 4.0
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Industry 4.0 – More than just creating data
connect thingsand capture data
storage andprocessing
data analytics:create insights
and generate value
BusinessCase
Microcontrollers,wireless,
low-power,sensors,
automation
Data warehouses,aggregation,
filtering,Event detection
Model building, discovery, visualization predictionValue chain design,Risk assessment
Value-creating services,Resilience engineering,business processes
take action:Implement new value-
creating services and processes
© ZHAW, Plattform Industrie 4.0
Connecting „things“ to the Internet
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physicalprocess
micro-controller
sensors
actuators
wired / wireless
network
BusinessCase
Connecting "Things" to the Internet
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ble Beacon
Leak Detection
Indoor Localization
BuildingTechnology(Thread)
VibrationHarvesting
Mesh Network
Project examples
battery less Digital Signage
Data Logger with ble
BusinessCase
Speicherung und Verarbeitung
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BusinessCase
Edge computingfiltering, fast feedback, cleansing, compression
Stagingquality checks
Integrationharmonization,
commondata model
Enrichmentevent / anomaly detection,
aggregation, fusion
Open Data
Echtzeitverarbeitung von DatenströmenUser interfacelocation-independent
Wireless Sensor Networkslocated around the world
source of icons: colourbox
Datenverfügbarkeit: Tendenz steigend
• Bereits heute haben mehr als 40% der Unternehmen zentralen Zugriff auf Maschinendaten
(Bearing Point, 2015)© IDP / School of Engineering 18
Data Analytics schafft Wissen
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Cross Industry Standard Process (CRISP) Data Analysis
Business UnderstandingDefine data analysis problem
DeploymentImplementation of results into practice
Data UnderstandingAre required data available? Data quality?
Legal (privacy) and financial aspects?
Testing and EvaluationHow good are the models?
- In technical terms: cross-validation, residual analysis
- In terms of reaching the initial goals
Model BuildingSelect and apply appropriate
analytical methods
Data PreparationActivities to construct the final dataset - Dealing with missing values- Difference between 0 and ""
BusinessCase
Aus Wissen neues Geschäft erzeugen
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Neue Geschäftsfelder
• Condition based maintenance– Verbesserung der Instandhaltung
• Predictive Maintenance– Fehler vorhersagen, bevor sie auftreten
• Remote Services– Anlagenhersteller unterstützen Anlagenbetreiber aus der Ferne– Effizientere Nutzung der Anlagen– Pay-per-use
• Data Intensive Services– Neue Dienstleistungen aufgrund von Anlagendaten– Produce-on-demand
BusinessCase
Die Zukunft gehört den Innovatoren
Unterstützung von Firmen durch Hochschulen:
• Swiss Alliance for Data-Intensive Services– Schweizweites Netzwerk– Innovative Firmen und Hochschulen
erzeugen gemeinsam Innovation
• ZHAW Plattform Industrie 4.0– Alle Bausteine aus einer Hand
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Veranstaltungshinweis
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Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Weitere Informationen: • [email protected]
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