DATEN - Das Gold des 21. Jahrhunderts? Dr. Oliver Riedel, AUDI AG

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1 DATEN - Das Gold des 21. Jahrhunderts? Dr. Oliver Riedel, AUDI AG

2 Inhalt Globale und unternehmensspezifische Herausforderungen Von Big Data zu Smart Data Herausforderungen und Mehrwert von Smart Data 2 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

3 Globale und unternehmensspezifische Herausforderungen

4 Globale Herausforderungen Demografischer Wandel Knapper werdende Ressourcen, steigende Benzinpreise Information und Kommunikation Schutz und Sicherheit für geistiges Eigentum Zunehmende Globalisierung und Urbanisierung Umweltbewusstsein, gesetzliche Vorgaben 4 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

5 Audi meistert die Herausforderungen Daten + Daten + Daten + Steigende Varianz der Fahrzeuge Daten + Daten + Daten + Steigendes Produktportfolio 2011: 48 Modelle 2014: 53 Modelle Daten + Daten + Daten + Komplexere Produktionstechnologien Daten + Daten + Daten + Zunahme Produktionsstandorte* 2011: 11 Standorte 2014: 19 Standorte * Audi Konzern Daten + Daten + Daten Fahrzeuge täglich weltweit Daten + Daten + Daten + Steigende Fahrzeugauslieferungen (FA) 2011: FA 2014: FA 5 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

6 Wir gestalten unsere Zukunft Herausforderungen in der Produktion: Zunehmende Individualisierung der Produkte Mehr Projekte in kürzerer Zeit Steigende Produktionskapazität Höhere Frequenz der Fahrzeuganläufe Internationalisierung Dezentralisierung der Verantwortung Wir gestalten unsere Zukunft und nutzen die wesentlichen Stellgrößen: Big Data ist ein Lösungsansatz! Cloud Computing Mobile Geräte BYOD Variantenmanagement Digital Manufacturing Internet der Dinge Industrie 4.0 Social Media Steigende Komplexität! 6 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

7 Von Big Data zu Smart Data

8 Big Data in der Produktion bedeutet bei Audi Digitalisierung eines jeden Betriebsmittels Informationsmanagement als Produktionsfaktor Informationen fließen in die Produktion und auch wieder heraus So sind wir kontinuierlich in der Lage, durch intelligente Daten-Analysen eine Gesundheitskarte unserer Produktion zu erstellen. Big Data in der Produktion bedeutet bei Audi 8 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

9 Big Data in der Audi Produktion: Wo wir hin wollen Integration aller verfügbaren Datenquellen Datenlieferanten Supply-Chain Produktion Werkstätten Prüfstellen Big Data Big Data Big Data Big Data Integrierte Daten Analyse u. Verbesserung der Produktqualität Predictive- und Preventive-Maintenance Verbesserung des Diagnosesystems Spezielle Reports für diverse Anwendungsfälle Smart Data Smart Data Smart Data Smart Data Datenabnehmer Daten-Lieferanten Controlling Planung Beschaffung u.v.a. 9 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

10 Big Data in der Produktion ermöglicht Optimierung existierender Modelle und Prozesse hinsichtlich ihrer Qualität und Effizienz Effektive Nutzung interner und externer Datenströme durch die interagierenden Unternehmen Umsetzung neuer, innovativer Geschäftsmodelle und -prozesse Big Data in der Produktion ermöglicht 10 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

11 Aus Big Data wird Smart Data Quellen mit Rohdaten Datenkonsolidierung Datenaufbereitung Data Mining/ Analytics Interpretation, intelligente Auswertung, Prognose p(x)= Automat. Rückführung in Prozesse/ QRK Big Data Mensch & Maschine produzieren große Datenmengen Smart Analytics Informationen und Zusammenhänge werden sichtbar Smart Data Aussagen mit wirtschaftlichem und technischem Nutzen 3V Volume Variety Velocity Big Data ist die technologische Methode. Maximale Nutzen-Effekte in der Produktion werden erst mit Smart Data erzielt. 11 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

12 Warum wir Smart Data in der Produktion realisieren Datenerzeugung/-bereitstellung in Echtzeit Standarisierte/offene Schnittstellen Sensorik Datentransport in Echtzeit Medium: Kabel/WLAN/Funk/Bluetooth Menge, Geschwindigkeit Datenverarbeitung in Echtzeit Speicherkapazität Rechenkapazität Datenanalyse in Echtzeit Historische Langzeitanalysen Querkorrelationen über Produktlebenszyklus Interpretation der Daten mit Mehrwert Intelligente Auswertung, Prognose Rückführung in laufende Prozesse Nutzen-Effekte Zeit 12 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

13 Herausforderungen und Mehrwert von Smart Data

14 Herausforderungen Smart Data Beherrschung von Big Data Aktive Nutzung der Datenströme Veränderung in Prozessphilosophie, Organisation & IT Entwicklung neuer Geschäftsmodelle 14 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

15 Mehrwert Smart Data Entwicklung neuer Geschäftsmodelle mit Smart Data Nachhaltige Positionierung als hochqualitatives Produkt Beherrschbarkeit der steigenden Produktkomplexität Algorithmen dienen der Unterstützung des Menschen 15 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

16 Nachhaltige Positionierung als hochqualitatives Produkt Smart Data Potentiale in der Produktion Primärdaten (Produktionsdaten) Prozess, Produkt, Logistik Geschäftsbereich Produktion Sekundärdaten Lebenszyklus- und Umgebungsdaten Produktion (Prozess) Produktion (Produkt) Logistik Planung Prädiktive Wartung Störungsmanagement in der Produktion Aufzeigen von Verbesserungspotential (KVP) Produktivitätssteigerung von Fertigungsanlagen Umfassende/Echtzeit Unterstützung für Entscheidungen Reduzierung der Energiekosten Steuerung hoher Komplexität etc. Kein Anspruch auf Vollständigkeit, Anwendungsfälle in Erarbeitung 16 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

17 Beispiel 1: Smart Analytics bei Prozessdaten Ca Prozessdaten (entspricht realen Produktionsvorgängen über drei Monate) wurden mittels Data Mining Methoden analysiert. Verwendet wurden u. a. Cluster- und Anomalieanalysen Die gefundenen Korrelationen, wie Muster und Zusammenhänge sowie Auffälligkeiten, wie Ausreißer, wurden den Fachexperten zur Plausibilitätsprüfung vorgelegt Ergebnis 1: Versteckte Ausreißer wurden erkannt Mehrwert: bessere Qualitätsüberprüfung/Regelkreislauf möglich Ergebnis 2: Alle N.I.O. Vorgänge zeigten ein ähnliches Muster Mehrwert: Abbruch dieser Vorgänge ist früher möglich als bisher = Fertigungszeiteinsparung/Vermeidung von Nacharbeitsaufwand Quelle: Klemens Böhm Subspace Cluster and Outlier Detection in Big Data 17 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

18 Beispiel 2: Visual Analytics Frachtkostenmonitoring Ausgangssituation: Mehrere tausend Lieferanten und deren Frachtkosten werden bisher in SAP BO/Excel- Tabellen verwaltet Querzusammenhänge sind nur bedingt vom Menschen erkenn- und aufzeigbar Benefit Smart Data: Mittels Tree Map Methodik werden mehrere tausend Daten samt Attributen dem Menschen schnell und intelligent dargestellt. Geodatenmapping Pattern Recognition Visual Analytics SAP BO/Excel-Tabellen 18 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

19 Daten werden das Gold des 21. Jahrhunderts sein, vorausgesetzt dass 1 die richtige Deutung durch Hinzuziehung von Experten sichergestellt ist. 2 durch Ablegen von Datensilo-Denken eine neue Güte von Analysen gewerkeübergreifend realisiert ist. 3 die Wertschöpfungskette ideal durch die IT abgebildet ist (Push und Pull von IT-Technologie und Prozess). 4 die IT-Landschaft sowohl flexibel als auch skalierbar modernisiert und standardisiert ist. 5 diese daraus automatisch abgeleiteten Prozessoptimierungen in der Breite nachhaltig implementiert sind und werden. 19 Dr. Oliver Riedel, AUDI AG, 22. April 2015

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