Digitalisierung der Industrie

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Prof. Dr.-Ing. Boris Otto

Syntegration zur Digitalen Produktion · Königslutter · 7.6.2017

DIGITALISIERUNG DER INDUSTRIE


INHALT

Digitalisierung des Industriebetriebs

Die Rolle der Daten

Digitale Transformation


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


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


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).


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


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


Voraussetzung ist eine zentrale Informationstransparenzinstanz – bei AUDI »Tower« genannt

Bildquelle: Audi (2016).


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


INHALT


Die Rolle der Daten



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


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


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


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

=

http://logenios.com/de

https://www.google.de/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwjt2tv5lJTSAhXKaRQKHSUVDVEQjRwIBw&url=https://www.chalmers.se/en/about-chalmers/profile-and-identity/Pages/logotype.aspx&psig=AFQjCNF8GiN6IprO-jNtzAyYK-khm9eNLA&ust=1487318860726896

https://www.google.de/imgres?imgurl=http://hoko-online.de/images/content/2016/firmenlogos/02_donnerstag/logo-msgsystems.jpg&imgrefurl=http://hoko-online.de/studenten/firmenuebersicht/donnerstag.html&docid=gcs_7SRNGtiBsM&tbnid=L1ll85-UdNSg6M:&vet=1&w=11811&h=3677&bih=719&biw=1536&q=Logo msg systems&ved=0ahUKEwirzaa4l5TSAhVHOBQKHUJhDFQQMwhHKB8wHw&iact=mrc&uact=8

https://www.vdma.org/

http://www.polimi.it/index.php?L=1


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.


INHALT


Die Rolle der Daten



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


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

Ind

ustr

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.0 M

atu

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ve

l

Bu

sin

ess V

alu

e

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«


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

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4 5

6


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%]


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



Fraunhofer ISST · Geschäftsführender InstitutsleiterTU Dortmund · Inhaber Audi-Stiftungsprofessur

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