Vorausschauende Produktion und Wartung durch Big-Data-Analyse

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1 Vorausschauende Produktion und Wartung durch Big-Data-Analyse Dr. Mario Lenz, VP Smart Service & Big Data, Empolis Information Management GmbH Martin Bramigk, Innovation & Business Management, T-Systems International GmbH Seite 1

2 Neue Herausforderungen durch Smart Home und Industrie 4.0 Wenn der Verbraucher uns erlaubt, die Sensoren in seinem Gerät auszulesen, können wir den Kundenservice schicken, bevor etwas kaputt geht. Dr. Karsten Ottenberg Vors. Der Geschäftsführung B/S/H, Handelsblatt 6. Januar 2015 Seite 2

3 Enormes Potential: Industrial Internet Industrial Internet, GE, 2012 Seite 3

4 Der Service-Prozess mit Fokus auf Sensordaten TRANSFER ETL DETECT DIAGNOSE ACT REPORT Übernahme der Maschinen- und LOG-Daten an eine zentrale Stelle zur weiteren Analyse und Verarbeitung Überführen der (proprietären) Maschinen- Daten in ein normiertes, für die weiteren Verarbeitungsschritte optimiertes Format Erkennen von Ereignissen, Symptomen und Zusammenhängen, aus denen sich mögliche Fehlerbilder ergeben könnten Herstellen von Zusammenhängen mit bereits bekannten Fehlerbildern und Informationen anderer Quellen zur Ableitung von Handlungsempfehlungen Einleiten von Reaktionen auf erkannte Fehlerbilder bzw. Übergabe der Informationen an nachgelagerte Prozesse und Systeme Auswertungen über die Wirksamkeit des Prozesses (KPI- Erfüllung) und Optimierungspotenziale Seite 4

5 Industrial Internet mit Empolis Smart Diagnostics Geschäftsprozess Produktionsprozess Sensordaten der Maschine Vor- Analyse Filterung Verschlüsselung Übertragung Aggregation Abgleich Drittsysteme Tiefe Analyse Visualisierung Handlungsempfehlung Rückkopplung Seite 5

6 Fokus auf Big-Data-Analyse Geschäftsprozess Produktionsprozess Sensordaten der Maschine Vor- Analyse Filterung Verschlüsselung Übertragung Aggregation Abgleich Drittsysteme Tiefe Analyse Visualisierung Handlungsempfehlung Rückkopplung Seite 6

7 Complex Event Processing mit intelligenten Big-Data-Technologien Gerät Maschine Anlage Vielzahl an Sensoren Handlungsempfehlungen Seite 7

8 Detektion von Symptomen mit domänenspezifischen Regeln Gerät Maschine Anlage Sensorik RULE Schaltzeiten IF $a: A() $b: B ( this AFTER [-2.3] $a ) $c: C ( this AFTER [1.3] $b, this AFTER [2,3] $a ) NOT D ( this AFTER [1,10] $c) THEN // do something END Mittels Regeln werden die Zusammenhänge zwischen eingehenden Events von Sensoren untersucht und daraus spezifische Symptome abgeleitet. Seite 8

9 Druck Temperatur Energieverbrauch Schwingungen Viskosität Geschwindigkeit Case-Based Reasoning auf Basis von Referenzfällen Status Maschinenzustand Vergleichszustände Seite 9

10 Case-Based Reasoning auf Basis von Referenzfällen Status Maschinenzustand Best Match der Sensorwerte Vergleichszustände Seite 10

11 Seite 11

12 Die 4 typischen Use Cases Differentialdiagnose Vermeidung von Störungen Analyse von Sensor- und Event-Daten, um die eigentliche Ursache zu identifizieren Überwachung von Sensor-Datenströmen und Ermittlung von Trends, um Störungen voraussagen und vermeiden zu können Aggregation von Information Service Intelligence Sammlung und Ordnung aller relevanten Informationen, um Information Overload zu vermeiden Betrachtung einer Vielzahl von Störungen und Ableitung von Verbesserungspotenzial Seite 12

13 Demonstrator 9 Geschwindigkeitssensoren 3 Farbsensoren 3 IR Sensoren 1 Berührungssensor max Werte pro Sekunde pro Sensor Etwa 1 Million Datensätze pro Minute! Seite 13

14 Komplexe Herausforderungen Unterstützung für den Menschen Simulation in Produktion und Wartung Integrale Planung Analytik und Knowledge Discovery Vernetzung der Wertschöpfungsketten Automatisierung und Robotik Assistenzsysteme Simulationslösung Planung- und Steuerungssysteme Datenmanagement und Analyse Netzwerk / Infrastruktur Machine-to-Machine Hoch komplexer Technologie Stack! Eng verkettete Prozesse! Sehr heterogene Kundenprofile! Progressive Dynamik in der Entwicklung! Seite 14

15 BIG DATA END-to-END SOLUTION OFFERING DATA CONSUMPTION (MobilE, Web, MANAGED WORKPLACE) DATA SERVICES (B2B & B2B2C) Industry-SPECIFIC USE CASEs Efficient Fleetmanagement Traffic & Diagnostic Predictive Maintenance CROSS-Industry USE CASEs Real-Time Smarter Security Analytics Procurement Targeted Advertising Intelligent News Discovery Energy Management Indoor & Outdoor Analytics Social Media Analytics Analytical SERVICES Reporting & Analysis KPI Cockpit & Dashboard Real-time Monitoring Predictive Analytics Planning/ Budgeting DATA CONSULTING Further Consulting Solutions Implementation & Consolidation & End-to-End- Process Integration Migration Integration PRICE Optimization PRICE PRICE Big Data Innovation Workshop Big Data Readiness Assessment Big Data Proof of Concept Big Data Strategy & Roadmap DATA MANAGEMENT Dynamic Location: Central Dynamic Cloud Platform (DCP) Classic Location: Central, Local, On Premise Classic Hosting Services DATA INGEST DATA CONNECTORS Real-Time (CEP) Batch DATA TRANSFER Process data Process data Machine Machine data data Human data Human data Data Sources ERP CRM Applications Mobile Sensors M2M Video Audio Mails Apps Social Media Big Data Hadoop Infrastructure

16 Dynamic / Classic Services for Big Data (Hadoop) Service-Optionen einfach auswählen Dynamic Classic Use Cases Betriebs-modell Managed Services (PaaS) Voll gemanagt von T-Systems UnManaged Services (PaaS) Gemanagt vom Kunden und von T-Systems On Premise * Kundendaten bleiben inhouse Lokationsmodell Kunden- Workload- Profil Bereit-stellungsmodell Local * Central Performance Abdeckung regionaler Anforderung Abdeckung regionaler Anforderungen Cloud Service Echtzeitanalysen, Warehouse Offload Balanced Ausgewogener Workload Volume Private Cloud Public Cloud & Hybrid Cloud* Batchverarbeitung; Backup- Lösung Sichere und transparente Datenhaltung Big Data Hadoop Infrastructure

17 Abdeckung der lokalen bedürfnisse des HADOOP-SERVICE Central, local oder on premise Hadoop Local Kunde 1: GLOBAL PLAYER Hadoop Central + Hadoop Local + Hadoop On Premise Hadoop on Premise Unterschiedliche Lokalitäten gleiche Services Hadoop Central T-Systems-Twincore Cloud-Data Center Kunde 2: EUROPEAN PLAYER Hadoop Central Hadoop On Premise Hadoop Local Kunde 4: Kunde mit lokalem Länderfokus Hadoop Local Kunde 3: Kunde mit lokalem Länderfokus Hadoop On Premise 6 0 Big Data Hadoop Infrastructure

18 Alles sicher bei T-Systems von Datenentstehung bis Rechenzentrum Plattformsicherheit 3 Replikationen der Daten Security-Infrastruktur mit extra Sicherheitszonen (z.b. Vxlan) Penetration Tests durch externe Anbieter Einhaltung Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) Netzsicherheit BSI-zertifizierte Verschlüsselung Sichere Netzanbindung über MPLS/IP-VPN Telekom-Sensorsysteme spüren Attacken vor dem Erreichen der Firewall STANDORTFAKTOR DEUTSCHLAND Hochsichere, deutsche Rechenzentren mit sicherheits-überprüftem Personal Zertifizierung nach ISO 27001* Seit Jahren führend im Sicherheits-Benchmark mit europäischen Telekommunikationsunternehmen (ETIS**) Laut Allensbach das vertrauenswürdigste TK- und Internet-Unternehmen Big Data Hadoop Infrastructure

19 Fragen? Feedback? Martin Bramigk Telefon +49 (30) Dr. Mario Lenz Telefon +49 (631) Seite 19

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