DIGITALE TRANSFORMATION MITTELSTAND POTENTIALE FÜR PROZESS-, PRODUKT- UND DIENSTLEISTUNGSINNOVATION

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1 DIGITALE TRANSFORMATION MITTELSTAND POTENTIALE FÜR PROZESS-, PRODUKT- UND DIENSTLEISTUNGSINNOVATION Dr. Daniel Jeffrey Koch Fraunhofer IAIS 19. Oktober

2 Die Fraunhofer-Gesellschaft Forschen für die Praxis Anwendungsorientierte Forschung zum unmittelbaren Nutzen für die Wirtschaft und zum Vorteil für die Gesellschaft seit Institute und Forschungseinrichtungen Mehr als Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter Forschungsvolumen: 2 Milliarden Euro, davon rund 1,7 Milliarden Euro im Leistungsbereich Vertragsforschung Über 70 Prozent dieses Leistungsbereichs erwirtschaftet Fraunhofer mit Aufträgen aus der Industrie und mit öffentlich finanzierten Forschungsprojekten Knapp 30 Prozent werden von Bund und Ländern als Grundfinanzierung beigesteuert 2

3 Fraunhofer-Institutszentrum Schloss Birlinghoven Internationales Forschungszentrum auf historischem Gelände 600 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Eines der größten Forschungszentren für angewandte Informatik und Mathematik Standort der Big Data Allianz der Fraunhofer Gesellschaft 3

4 DIGITALE TRANSFORMATION Dr. Fraunhofer-Institut Dirk Hecker für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS 4

5 Heute reden alle über Big Data Vorstellungen von Big Data in Unternehmen oft diffus, sowohl zu Einsatzmöglichkeiten it als auch zu vorhandenen Techniken Die Umsetzungsphase in der deutschen Wirtschaft beginnt 40% der Unternehmen planen oder haben konkrete Projekte* *Bitkom % sehen Umsetzungsbarrieren und Hindernisse Best Practices und Vernetzung Sicherheit/Datenschutzvorgaben Ausbildung 2 Fraunhofer Meistzitierte Studie im Big Data Bereich in Deutschland 5

6 Proaktive Wartung bei Rolls Royce Neues Geschäftsmodell mit Big Data Analytics Condition Monitoring, Proaktive Wartung, Power-by-the-hour, as-a-service Business Model Flugstunden statt Ersatzteile 6

7 Zustandsbasierte Wartung für Nutzfahrzeuge Situation Effizienz des Güterverkehrs kann durch Planung der Wartung entlang der Routen und abhängig vom Zustand verbessert werden Nur wenige Systeme im LKW werden in Echtzeit überwacht Aufgabe Ermittlung des Zustands wichtiger Komponenten im Betrieb Ergebnis Smarte Sensoren für die Zustandsüberwachung von Stoßdämpfern Prototypische Implementierung und Validierung an PKW Strategie zur Übermittlung der Daten und Auswertung zur Planung der Wartung und Ersatzteillogistik 7

8 Eckpunkte der digitalen Transformation Technologien der digitalen Transformation Produkt-, Service oder Geschäftsmodell- Innovationen Innovationen (exogen) Exogene Daten Prozess-Innovationen Ressourcen: Interne Daten: Qualität? Standards? Kompetenzen Inkrementell, radikal, disruptiv Produktivität Wachstum und Erfolg 8

9 Produkt-, Service- und Geschäftsmodellinnovation Digital Transformation für Produktinnovationen Digitale Dienstleistungen System, Produkt, Anlagen Geschäftsmodellinnovation, z.b. Pay per Use, Pay per Outcome, Pay per Time, Pay per Quantity, or Pay with Data etc. 9

10 Prozessinnovation / -optimierung Mehr als nur ein Prozess Idee Invention Innovation Phase I Phase II Phase III Phase IV Phase V Ideengenerierung und -bewertung Konzepterarbei- tung, Produktplanung Entwicklung Prototypenbau, Pilotanwendung/ Testing Produktion, Markt- einführung und -durchdringung Industrie Überwachung von Produktionsanlagen in der Prozessindustrie Monitoring komplexer technischer Prozesse Modellierung des Verhaltens technischer Anlagen durch Nutzung historischer Prozessaufzeichnungen Auswirkung von Fehlern entlang von Produktionsketten oder Geschäftsprozessen 10

11 Industrie 4.0 oder von der Sensorerfassungen bis zur Prozessinnovation / -optimierung Datenspeicherung Datenschutz Datenmenge Vorverarbeitung Datenfusion Modellieren Datenanalyse Simulieren Bandbreite Echtzeit Datenerfassung Wissen Visualisierung Sensoren Digitale Fabrik Schnittstellen Standards Monitoring Trends, Entscheidungs- Prognosen unterstützung Produkte, Prozesse, Anlagen Automatisierung Regelung Optimierung 11

12 Die Entwicklung in der Analytik Von BI zu Big Data Analytics Was ist Was passiert Was wird Was soll passiert? gerade? passieren? geschehen? Business Intelligence Complex event recognition Predictive Analytics Prescriptive Analytics die letzte Meile Optimization Monitoring Prevention, proaction Autonomy 12

13 TO DO S Dr. Fraunhofer-Institut Dirk Hecker für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS 13

14 Data-Driven Company powered by Fraunhofer IAIS Excite Excite- Seminar Innovations- Workshop Analyse Operative Prozessanalyse Datenkuration Proof of Concept Bewertung Legal Big Data Erarbeitung von Business Cases Umsetzung Big Data Architektur Big Data Analytics Ausbildung und Qualifikation 14

15 Digitale Transformation Chancen nutzen Aber auch Herausforderungen bei der Umsetzung Use Cases, Nutzen und Anwendungsszenarien identifizieren Big Data ist kein isoliertes IT-Thema, Thema, sondern muss sich in Organisation und Prozessen widerspiegeln Datensilos werden aufgebrochen, semantisch verknüpft und durch externe Datenquellen angereichert Ausbildungsbedarf bld b d und Notwendigkeit zur Integration von Kompetenzen sind erheblich Nutzung von Big Data wird im Wettbewerb spielentscheidend sein 15

16 DO MORE WITH [BIG] DATA! Fraunhofer-Allianz Big Data Fraunhofer IAIS Schloss Birlinghoven Sankt Augustin Dr. Daniel Jeffrey Koch Knowledge Discovery Fraunhofer IAIS Telefon Dr. Fraunhofer-Institut Dirk Hecker für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS 16

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