Big Data und Analytik in einem Industrieunternehmen. Münster 15. Februar 2016 Dr. Ing. Reinhold Achatz

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1 Big Data und Analytik in einem Industrieunternehmen Münster 15. Februar 2016 Dr. Ing. Reinhold Achatz

2 Diversifizierter Industriekonzern Die Nutzung von Synergien zwischen den Business Areas erzeugt Mehrwert Components Technology Elevator Technology Industrial Solutions Materials Services Steel Americas Steel Europe In der Vergangenheit hat sich die Industrie auf Produktivität fokussiert in der Zukunft wird die Verknüpfung von Wertschöpfungsketten über den Erfolg entscheiden Digitale Transformation Reinhold Achatz

3 Differenzierung Neben Ingenieurkunst werden digitale Fähigkeiten immer wichtiger Industrie 4.0 Die Digitale Transformation von ThyssenKrupp thyssenkrupp hat eine Strategie entwickelt, mit dem Ziel, die Möglichkeiten der digitalen Transformation optimal zu nutzen! Digitale Transformation Reinhold Achatz

4 Die digital Transformation ist ein interdisziplinäres Thema Industrie 4.0 IT-Infrastructure Engineering Cloud Customer value Digital Agenda Production control Real Time Digitalization Product Lifecycle Management Productivity Security Process Management M2M Software Actuators Integration Internet of Things Collaboration Big data Digital Factory Cross factory exchange Sensors Digital Platforms Predictive Analytics Business Models Efficiency Digitale Transformation Reinhold Achatz

5 Digitale Transformation Drei Elemente entscheiden über den Erfolg der digitalen Transformation in der Industrie Industrie 4.0 / Industrial Internet of Things Internet Business Big data / Predictive Analytics Niemand benötigt die Digitale Transformation, wenn Sie keinen Mehrwert liefert! Digitale Transformation Reinhold Achatz

6 Industrielle Revolutionen bei thyssenkrupp Dampfhammer Fritz (1861) Dampfmaschine 1. Industrielle Revolution Automatisierte Produktionslinie mit drei MaK Industrierobotern (1989) Automation 3. Industrielle Revolution Digitale Transformation Reinhold Achatz Rasenmäher Fertigung in der Landwirtschaftsmaschinenfabrik (1930s) Taylorismus 2. Industrielle Revolution Industrie 4.0: INPRO-Projekt Installationsüberwachung (heute) Vernetzung Industrie 4.0

7 Treiber der industriellen Revolutionen Welche weiteren Potentiale können entlang der Wertschöpfungskette identifiziert werden? 1. Industrielle Revolution 2. Industrielle Revolution 3. Industrielle Revolution Industrie 4.0 Roheisen Produktion in England [t] 1 Chassis Fertigungszeit Ford Model T [min] Vor- und Nach- der Einführung des Fliessbandes 2 Verkaufte Industrieroboter weltweit p.a ,000t 5,800,000t 1 Roboter ca. 160,000 Roboter ? 12:30 h 1:33 h Durchschnittliche Kosten in Stundenlohnäquivalent Quellen: 1. Pfister, Uni Münster, 2008, 2. H. Ford: Mein Leben und Werk, Leipzig 1923, 3. International Federation of Robotics, History of Industrial Robots, Digitale Transformation Reinhold Achatz

8 Industrie 4.0 Ziele von thyssenkrupp Umfassende Kommunikation und Integration von Prozessen ermöglicht Flexibel und schneller auf Kundenanforderungen zu reagieren Kosten zu senken Qualität zu erhöhen Durchsatz zu steigern Umweltbelastung zu reduzieren Digitale Transformation Reinhold Achatz

9 Umsetzung bei thyssenkrupp Die Digitale Transformation beginnt mit der Beschreibung der Geschäftsmodelle und der Optimierung der Prozesse 1 Beschreibung der Geschäftsmodelle / Prozessdesign 2 Optimierung der Prozesse / Verbesserung der Prozessbeschreibung 3 BAs Digitale Transformation Reinhold Achatz

10 Industrie die drei Kernelemente der Implementierung bei thyssenkrupp Synchronisiert mit und Management & Führung Engineering Produktion ERP MES Production Control Engineering Externer Designer Produktion Customer Betrieb 1 Marketing & Sales Engineering Betrieb 2 Betrieb3 Lieferanten Produktion Marketing & Sales Smart Grid Marketing & Sales Smart Factory Product Lifecycle Management thyssenkrupp ERP = Enterprise Resource Planning MES = Manufacturing Execution System PLM = Product Lifecycle Management Digitale Transformation Reinhold Achatz

11 Industrie Implementierung bei thyssenkrupp Beispiele Virtuelle Inbetriebnahme Mensch-Roboter-Kooperation Smart Factory - Echtzeitfertigungssteuerung Firmenübergreifende Vernetzung Digitale Transformation Reinhold Achatz

12 Internet Business - thyssenkrupp in e-business Beispiel In USA handelt thyssenkrupp Materialien seit vielen Jahren online! Digitale Transformation Reinhold Achatz

13 Internet Business materials4me ist ein weitere Vertriebskanal für thyssenkrupp Material Services United Kingdom Spanien Schweiz Deutschland (ab 04/2016) Klassische und neue Kunden 24/7/365 können online Materialien einkaufen. Die Lieferung erfolgt über die vorhandene Logistikkette Digitale Transformation Reinhold Achatz

14 Big Data und Prädiktive Analytik Durch die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten erhält man mehr Information! heute Heute analysieren wir die Ereignisse der Vergangenheit, mit Prädiktiver Analytik können wir historische Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse nutzen. thyssenkrupp arbeitet schon an einer Reihe von Beispielen morgen Heute nutzen wir nur einen Bruchteil der verfügbaren Information! Digitale Transformation Reinhold Achatz

15 Big Data und Prädiktive Analytik bessere Nutzung heute verfügbarer Information Management & Führung Engineering Produktion ERP MES Smart Factory Production Control Engineering Externer Designer Produktion Customer Betrieb 1 Marketing & Sales Engineering Lieferanten Betrieb 2 Product Lifecycle Management Betrieb3 Produktion Marketing & Sales Smart Grid Marketing & Sales Big Data Analyse/ Simulation/ Prädiktion Smart Services thyssenkrupp Die neue Nutzung an sich schon heute verfügbarer Information /Big Data bietet große Chancen! ERP = Enterprise Resource Planning MES = Manufacturing Execution System PLM = Product Lifecycle Management Digitale Transformation Reinhold Achatz

16 Big Data and Analytics Typical Workflow Data Collection Data Processing Analysis & Visualization Application Predictive Analytics Behavior Analytics 3 V Anomaly Detection * Some data my be incomplete and faulty IT infrastructure - efficient and secure data handling; Data structure, data base Self adapting physical / mathematical models, Machine Learning Sentiment Analysis Gaining new insights and support decision making Digitale Transformation Reinhold Achatz

17 Beispiel Material Services Digitale Transformation Reinhold Achatz

18 Zentral. Regional. Lokal. Optimierung des Lagerumschlags Digitale Transformation Reinhold Achatz

19 Just-in-time-Lieferungen. Bestands- und Lagermanagement. Supply-Chain-Management. Optimierung der Nutzung der Beund Entlade- Slots von LKWs Digitale Transformation Reinhold Achatz

20 Beispiel Wartung von Aufzügen Beispiel: Wartung von Aufzügen Digitale Transformation Reinhold Achatz

21 Big Data und Prädiktive Analytik thyssenkrupp Elevator und Microsoft kooperieren im Bereich der Datenanalyse Techniker im Call Center von thyssenkrupp in Seoul, South Korea Ziel: Steigerung der Effizienz der Instandhaltung und des Services von thyssenkrupp Aufzügen Digitale Transformation Reinhold Achatz

22 Big Data und Prädiktive Analytik Optimierung der Service-Aktivitäten bei thyssenkrupp Elevator ERP* Blue Box tk E Software TCP/IP GSM/POTS Standardisierte Schnittstelle Microsoft Cloud Services * *) ERP: Enterprise Resource Planning Die Blue Box bietet eine normierte Schnittstelle zur Cloud Digitale Transformation Reinhold Achatz

23 Big Data und Prädiktive Analytik Beispiel: Optimierung der Produktion Ziele: Erhöhen der Verfügbarkeit, verbessern der Performance und der Qualität Digitale Transformation Reinhold Achatz

24 Big Data und Prädiktive Analytik Beispiel: Produktion elektrischer Lenkungen Partner: Ziele: Vorhersage von Qualität des Endprodukts aus Fertigungsparametern der Komponenten Digitale Transformation Reinhold Achatz

25 Big Data Beispiel: Analyse Sozialer Medien Partner: Themen: o Technologie, o Soziale Wahrnehmung o Emotionen und Meinungen Ziele: Ermitteln der Wahrnehmung von thyssenkrupp und der Geschäftseinheiten in den sozialen Medien Digitale Transformation Reinhold Achatz

26 Big Data: Höhere Transparenz im Unternehmen Beispiel: Online-Messung der Ausbringleistung des Walzwerkes Alle Mitarbeiter des Unternehmens sehen Daten aus der selben Quelle Digitale Transformation Reinhold Achatz

27 Prädiktive Analytik im Vergleich zur klassischen Analyse White box / Kausalität: Diskreter Input Optimierter Algorithmus Eindeutiger Output In der diskreten Welt ergibt sich aus einem definierten Eingangswert ein eindeutiger Ausgangswert, der durch einen schützbaren Algorithmus erzeugt wird. Black box / Korrelation: Big Data Standard- Algorithmus Wahrscheinlicher Output Aus Big Data lässt sich über Standard-Algorithmen ein statistisch wahrscheinlicher Ausgangswert ermitteln, wobei hier keine spezifischen Kenntnisse des Prozesses erforderlich sind, um Ausnahmen zu erkennen. Durch die Analyse von großen Datenmengen ( Big data ) lassen sich Erkenntnisse ohne detaillierte Kenntnis des eigentlichen Prozesses gewinnen Digitale Transformation Reinhold Achatz

28 Durch die digitale Transformation werden neue Geschäftsmodelle möglich Derzeitiges Geschäftsmodell Zukünftiges Geschäftsmodell Verkauf von Pkw an Endkunden. Verkauf der geeigneten Mobilitätslösung um von A nach B zukommen. Es entsteht ein Wettbewerb um direkten Kundenzugang mit neuen Geschäftsmodellen Quellen: (links), deinewege.info (rechts) Digitale Transformation Reinhold Achatz

29 Industrial Data Space Sicherer Datenaustausch zwischen Unternehmen Digitale Transformation Reinhold Achatz

30 Der Industrial Data Space bietet ein»network of Trusted Data«Vertrauensschutz Zertifizierte Teilnehmer Dezentralität Föderale Architektur Souveränität über Daten und Dienste Offenheit Neutral und anwendergetrieben Skalierbarkeit Ecosystem Plattform und Dienste Sicherer Datenaustausch Governance Gemeinsame Spielregeln Digitale Transformation Reinhold Achatz

31 Industrial Data Space Architekturprinzip Clearing Vocabulary Apps Industrial Data Space App Store Index Registry Industrial Data Space Broker Internal IDS Connector Download Upload External IDS Connector Internet Upload / Download / Search External IDS Connector Third Party Cloud Provider Company A Internal IDS Connector Upload / Download Quelle: Company B Digitale Transformation Reinhold Achatz

32 Vertrauen und Sicherheit (Cyber Security) sind Voraussetzung Mit Industrie 4.0 sind alle Daten einer Firma digital verfügbar. Daher ist Sicherheit (cyber security) eine unverzichtbare Voraussetzung. Der erweiterte Austausch von Daten und Informationen zwischen Fabriken, sogar über Firmengrenzen hinweg, erfordern ein hohes Mass an Vertrauen (trust) Digitale Transformation Reinhold Achatz

33 Digitalisierung/Industrie 4.0 stellt Unternehmen und Mitarbeiter vor große Herausforderungen Herausforderungen und Chancen der Arbeit von morgen Qualifizierung der Belegschaft Moderne Führungs- und Unternehmenskultur selbstorganisierend Ambiguität Gen Y Kollege Roboter Komplexität dynamisch Work-Life-Balance ressourcenschonend Ergonomie Volatilität Qualität Sicherheit kundenorientiert Effizienz Unsicherheit vernetzt Industrie 4.0@HR Recruiting der richtigen Mitarbeiter und Fähigkeiten Neue Flexibilität von Unternehmen und Mitarbeitern Empowering and Exciting People at thyssenkrupp Digitale Transformation Reinhold Achatz

34 Digitalisierung: Auswirkungen auf Arbeitsmärkte und Tätigkeitsprofile Job-Familien (Auswahl) der produzierenden Industrie: 18 Bergbau 17 Metalle 13 Zement und Glas 8 Maschinenbau 3 Automotive 1 Luftfahrt- und Verteidigungsindustrie Quelle: BCG analysis Man and machine in Industry Digitale Transformation Reinhold Achatz

35 Zusammenfassung Die digitale Transformation ist eine Reise, die noch Jahre dauern wird. Wir haben schon begonnen! Die digitale Transformation wird alle Geschäftsarten und alle Unternehmen betreffen! Nicht alle Schritte sind heute schon definiert. Die Unternehmensteile brauchen zentrale Unterstützung bei der Umsetzung! Digitale Transformation Reinhold Achatz

36 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Digitale Transformation Reinhold Achatz