Das Internet der Dinge Technologien und betriebswirtschaftliche Implikationen

Transkript

1 Technologien und betriebswirtschaftliche Implikationen Lst. f. Wirtschaftsinformatik & Systementwicklung Julius-Maximilians-Universität Würzburg Eibelstadt,

2 Technologien Chancen Herausforderungen Fazit 2

3 The computer for the 21 st century In the 21 st century technology will move into the everyday, the small and the invisible. Mark Weiser ( ) 3

4 Source: The Economist (April 2007) When everything connects 4

5 RFID-Standardisierung als Initialzündung 5

6 Hinter dem IoT steht eine breite Palette an Einzeltechnologien Kommunikation Near Field Communication, GPRS, Bluetooth, ZigBee,... Identifikation RFID, Smartcard, Barcode,... Benutzerschnittstelle epaper, Sprach- & Gestenerkennung,... Lokalisierung GPS, Ultraschall, WLAN, Infrarot, UWB,... Sensorik Temperatur, Licht, Chemikalien, Druck,... 6

7 Cost & number of minicomputers Getrieben wird die Entwicklung durch Miniaturisierung und Preisdegression Number Cost Time 7

8 Das Potenzial für ein zukünftiges Internet der Dinge ist riesig p.a Data Servers PDAs Web Cams Digital Cameras MP3 Players PCs Cell Phones Humans Things 8 Data Source: Wired 7/2008

9 aber worin besteht der Nutzen? 9

10 Technologien Chancen Herausforderungen Fazit 10

11 Cost of data entry Ubiquitäre Technologien verringern den Medienbruch zwischen zwei Welten Information systems & the Internet Punch card Keyboard Barcode Manual measuring Physical world 11

12 Beispiel: Regalbewirtschaftung und Bestandstrennung im Einzelhandel Problem: Keine getrennte Bestandsführung im Warenwirtschaftssystem! Folge: Retailer kennt Filialbestand, aber nicht Regalbestand. 12

13 "High-Resolution Management" bedeutet einen Quantensprung in der BWL Source: nobelprize.org 13

14 We only can manage what we can measure! 14

15 We only can manage what we can measure! 15

16 We only can manage what we can measure! 16

17 Smarte Prozesse Beispiel: Losverfolgung in der Chipfab Quelle: Infineon Technologie AG 17

18 Smarte Prozesse Beispiel: Lieferantengeführte Bestände Quelle: Intellion AG 18

19 Smarte Prozesse Beispiel: Überwachung der Kühlkette Quelle: University of Florida 19

20 Smarte Produkte Beispiel: Nike + 20 Quelle: Nike

21 Smarte Produkte Beispiel: Ambient Assisted Living Quelle: 21

22 Smarte Dienste Beispiel: Pay-As-You-Drive In the car At the insurance company GPS Signal Receiver Engine Mgmt. Telematics Insurance Contract GPS Data Exact Position Current Speed Time Travel Distance Data Access Telematics Data Current Speed Acceleration / Deceleration Engine Control Safety Sensors Personal Data Customer Name & Address Occupation Vehicle Type Driving Record Leased Vehicle Financial Rating Data Recording & Storage Data Transfer Database (Monthly) Billing 22

23 Smarte Dienste Beispiel: Wartung & Reparatur Quelle: Heidelberger Druckmaschinen AG 23

24 Smart Metering: Veränderung des Verbraucherverhaltens Quelle: Yello Strom GmbH 24

25 Technologien Chancen Herausforderungen Fazit 25

26 Leistungsfähigkeit von Batterien im Vergleich zu anderen Komponenten Quelle: Laudon et al. (2010) 26

27 Datenfilterung und aggregation Beispiel: RFID in der DC-Logistik 27

28 Entwicklung und Etablierung von Standards Header 0-7 bits EPC Manager 8-35 bits Object Class bits Serial Number bits 28

29 RFID Enablers Impact of RFID Causes Drivers Business Goals Entwicklung der Kausalkette von IT-Investition zu Profitabilität Higher Revenues Lower Costs Higher Market Share Quality of Product & Service Out of Stock (OOS) Forecast error Unreliable delivery Inaccuracies in inventory management system Physical inventory placement problems Under forecast Late deliveries Incomplete deliveries Shrinkage Quality issues Mismatch: data system vs. actual Inv. on the wrong shelves Backroom inv. not delivered to store front Inventory received held up by quality inspection Long picking time Inv. not available Inaccurate picking Checkout scanning In-store theft Physical count Improved demand info. Real-time alert of low shelf inv. Real-time access Automatic scanning Real-time location visibility Quelle: Stanford University / MIT / GS1 29

30 First-Mover-Vorteile vs. langfristiger Preiswettbewerb Profit in % of the actual value 100% The last x% of customers reduce possible profits by y% Effect #1: Good risks enter the insurance pool Effect #2: Bad risks are transformed into good risks Effect #3: Bad risks leave the insurance pool 100% Customers [%] Customers with positive profit contribution Customers with negative profit contribution 30

31 Gegenmaßnahmen Technologie ist grundsätzlich immer kopierbar Wettbewerbsvorteile entstehen erst im Zusammenspiel mit anderen Ressourcen oder Fähigkeiten Lösungsansätze u.a. Prozesstransformation statt reiner automatisierung Erzeugung von Lock-In-Effekten Ergänzung durch Mehrwertdienste Servitization physischer Produkte Positionierung als Aggregator 31

32 IoT als Datenschutz-Risiko? Quelle: Foebud e.v. 32

33 Technologien Chancen Herausforderungen Fazit 33

34 seit September 2010: EU-Projekt "Internet of Things Architecture" 34

35 und ökonomische Relevanz! o? 35

36 Fazit... in retrospect it looks like the rapid growth of the World Wide Web may have been just the trigger charge that is now setting off the real explosion, as things start to use the Net Neil Gershenfeld, MIT Media Lab 36

37 Vielen Dank! Prof. Dr. Frédéric G. Thiesse Chair of Information Systems Engineering Julius-Maximilian University of Würzburg Josef-Stangl-Platz 2, Würzburg, Germany P F E frederic.thiesse@uni-wuerzburg.de W 37