Industrial Big Data. Die Zukunft kennen Prozesse automatisieren

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1 Industrial Big Data Die Zukunft kennen Prozesse automatisieren

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3 Geräte, Werkzeuge Maschinen, Anlagen und Fahrzeuge werden zunehmend mit Sensoren ausgestattet. Sie sammeln massenhaft Daten über sich selbst und über ihre Umwelt. Wenn es gelingt, Muster in diesen Daten zu erkennen und auf dieser Basis präzise Vorhersagen zu treffen, arbeiten Unternehmen deutlich effektiver. In die Zukunft gerichtete Prognosemethoden nennt man Predictive Analytics. Durch Predictive Analytics auf der Basis von Big Data können Prozesse umfassend automatisiert werden. Für die USA wird hierdurch eine jährliche Produktivitätssteigerung von 1 bis 1.5 Prozentpunkten erwartet. Wir zeigen Ihnen die Möglichkeiten von Industrial Big Data für den Standort Deutschland auf. 3

4 Inhalt Von der Elementarphysik lernen: Industrial Big Data steigert die Produktivität und eröffnet neue Geschäftsfelder 5 Automobilindustrie/Telekommunikation Das vernetzte Fahrzeug: Entwicklung, Produktion, Vertrieb und Kundenservice straffen Prozesse und erhöhen den Gewinn 6 Automobilindustrie/Telekommunikation Mobilität im Wandel: Wettbewerbsvorteile durch Zusatzdienste und -produkte frühzeitig sichern 8 Logistik GPS-Daten und Sensoren: Predictive Analytics senkt den Benzinverbrauch und verkürzt Wege 10 Automobilindustrie Prognosen aus homogenen Datenquellen: Predictive Analytics steigert Profitabilität und Qualität 12 Maschinen- und Anlagenbau Automatisierte Analyse in Echtzeit: Fehler beheben, Wartung optimal planen, Servicequalität erhöhen 14 Fertigungsindustrie Industrie 4.0: Auf Änderungen in Datenströmen reagieren und Prozesse automatisieren 16 Gesundheitswesen Individuelle Erfolgsprognose: Patienten gezielt und effektiv behandeln 18 Über Blue Yonder 23 4

5 Von der Elementarphysik Profitieren: Industrial Big Data steigert die Produktivität und eröffnet neue Geschäftsfelder Im Jahr 2016 gibt es Schätzungen zufolge 48 Millionen internetfähige Fahrzeuge. Eine einzige moderne Produktionsmaschine liefert über zahlreiche Sensoren täglich mehrere Gigabyte an strukturierten und unstrukturierten Daten. Für die Automobilindustrie, die Logistikbranche, den Maschinen- und Anlagenbau, Fertigungsunternehmen und das Gesundheitswesen eröffnet sich damit ein riesiges Marktpotenzial: Vernetzte Angebote und Zusatzdienste versprechen hohe Gewinnmargen. Automatisierte Prozesse, eine mustergesteuerte Produktion sowie ein vorausschauendes Maschinenmanagement steigern Effizienz und Effektivität: Kosten sinken. Etwa eines von zehn Millionen Ereignissen ist interessant Um eine Produktivitätssteigerung zu erreichen, muss eine moderne Datenanalyse-Software die Möglichkeit bieten, spezielle Ereignisse aus großen Datenmengen exakt zu prognostizieren. Herkömmliche Business-Intelligence-Anwendungen genügen diesen neuen Anforderungen nicht. Vielmehr bedarf es moderner Methoden der Datenanalyse, welche zum Beispiel in der Spitzenforschung entwickelt werden. Der Teilchenbeschleuniger Large Hadron Collider (LHC) des Kernforschungszentrums CERN gilt als eine der größten Maschinen der Welt. Dort werden in Experimenten pro Sekunde 40 Millionen Ereignisse gespeichert, mit jeweils einem Datenvolumen von Terabyte. Mit einem intelligenten Algorithmus lassen sich online die extrem seltenen, potenziell interessanten Ereignisse aus der Datenflut herausfiltern etwa eines von circa zehn Millionen. Das Aufspüren von seltenen Ereignissen wurde durch die Entwicklung von statistischen Verfahren ermöglicht, die speziell für den Einsatz von großen Datenmengen optimiert wurden, um Teile der Analyse in Echtzeit durchführen zu können. Infolge eines ganzheitlichen Ansatzes konnten so komplexe Zusammenhänge analysiert und prognostiziert werden. Connected Car als Paradigma für Predictive Analytics in der Industrie So werden beispielsweise die Fehlermeldungen im Premiumfahrzeug erkannt und ausgewertet, die Aufschlüsse über Optimierungspotenziale in der Produktion und im Service geben. Andere Parameter werden erfasst und stoßen in Echtzeit automatisierte Prozesse wie zum Beispiel die Bestellung eines Ersatzteils und die Kontaktaufnahme mit dem Fahrzeughalter an. Das Konzept Connected Car zeigt die Möglichkeiten von Industrial Big Data. Wir stehen am Anfang einer Entwicklung, die ganz unterschiedliche Wirtschaftszweige grundlegend verändern wird: Die Software im Kfz macht heute bereits 40 Prozent des Wertschöpfungsanteils aus. Die Automobilindustrie als vernetzte Branche aus Herstellern, Zulieferern, Importeuren, Händlern und Servicepartnern kann schon heute intelligente Zusatzdienste im Markt platzieren. Durch eine konsolidierte Datenhaltung und auf die Zukunft gerichtete Auswertung straffen Unternehmen ihre Prozesse immens und senken Kosten. Wenn Logistikdienstleister GPS-Daten und Informationen aus Sensoren konsequent nutzen, verringern sie ihren Benzinverbrauch und verkürzen ihre Routen erheblich. Das produzierende Gewerbe zählt in Deutschland zu den innovativsten Wirtschaftszweigen. Forschungsinitiativen von Wirtschaft, Wissenschaft und Politik treiben derzeit das Konzept Industrie 4.0 voran. Die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation trägt wesentlich zur Effizienzsteigerung bei. Werden Änderungen in Big-Data-Strömen frühzeitig erkannt, lassen sich Prozesse vorausschauend und automatisiert daran anpassen. Die im Gesundheitswesen anfallende Datenmenge ist riesig und heterogen. Eine konsolidierte Auswertung mit Predictive Analytics verspricht nicht nur schlanke und effektive Prozesse, sondern dient auch dem Wohl jedes einzelnen Patienten. 5

6 Automobilindustrie/Telekommunikation Das vernetzte Fahrzeug: Entwicklung, Produktion, Vertrieb und Kundenservice straffen Prozesse und erhöhen DEN Gewinn Auf 220 Milliarden Euro wird der Markt für Connected Car im Jahr 2020 geschätzt. Das vernetzte Fahrzeug zeigt in aller Deutlichkeit, wohin die Reise mit dem IoTS (Internet of Things and Services) geht: Kfz erhalten IP-Adressen und übermitteln unzählige Daten über eine Vielzahl von Sensoren und über die mobilen Endgeräte ihrer Fahrer. Bei der neuen A-Klasse von Mercedes-Benz beispielsweise gehört das iphone ins Anzeigeund Bedienkonzept. Andere Hersteller öffnen ihre Software für Apps verschiedener Anbieter. Für OEMs und Systemlieferanten, aber auch für Telekommunikationsdienstleister und Internetunternehmen wie Google werden so Unmengen an ein- und ausgehenden Daten zugänglich. Mit Predictive Analytics lässt sich prognostizieren, welche Kunden mit welchen Produkten und Services angesprochen werden können. So hielten es etwa im Auto-Bild-Marktbarometer Connectivity 60 Prozent der Befragten für attraktiv, wenn Fahrzeugdaten an die Werkstatt übermittelt werden. Unternehmen, die Industrial Big Data analysieren können, schöpfen neue Marktpotenziale ab (die Zahlungsbereitschaft liegt laut Auto-Bild-Marktbarometer Connectivity bei Euro für ein Connectivity-Paket). Das Fahrzeug lässt sich über den gesamten Lebenszyklus managen von der Entwicklung über die Produktion bis zu Vertrieb und Kundenservice. Mit der neuen Mobilfunkgeneration LTE lassen sich Rückrufaktionen vermeiden oder früher erkennen, wenn die Fehler direkt in der Software behoben werden können. 48 MIO. Gebietsüberwachung Auftragsmanagement Ortung alle x-min, alle x-km Arbeitszeiterfassung/Statusinfos Freitextkommunikation FMS-Daten Strecken und Haltepunkte Betriebsstundenzähler Disposition Ortung bei km/h größer/kleiner x Tankdatenerfassung Ortung bei Kurswechsel x-grad Akku (Alarmierung bei Diebstahl) 6 6,5 MIO. Die Zahl der internetfähigen Fahrzeuge in Westeuropa nimmt rasant zu. 40% Wertschöpfungsanteil Ohne IT undenkbar: Schon heute liegt der Wertschöpfungsanteil von Software im Auto bei 40 Prozent.

7 Ortung bei Zündung an/aus Fahreridentifikation Erfassung von Telemetriedaten Fahr- und Standzeiterfassung Navigation/TruckNavigation Haltepunktschema Fuhrparkverwaltung IP Verschiedene Bereiche des Herstellers nutzen Daten aus dem Fahrzeug. Gemeinsam mit Zulieferern, Werkstätten und dem Handel werden diese über den gesamten Lebenszyklus betrachtet. Werkstätten können Fehler schnell orten. Berichte/Auswertungen Wartungsdatenbank Ortung alle x-min, alle x-km Elektronisches Fahrtenbuch Autom. Alarm per oder SMS Erfassung der Laufleistung via GPS Kundenadress-/-kontaktverwaltung Ortung bei Kurswechsel x-grad Riesenmarkt für neue Dienste: Bereits 2016 sollen vier Fünftel aller Neuwagen vernetzt sein. SOS Drive Kit Plus OPEN XC OEMs öffnen ihre Fahrzeuge für Smartphones und Apps verschiedener Anbieter. Erste Angebote wie Drive Kit Plus (Daimler) und Open XC (Ford) sind bereits auf dem Markt. 7

8 Automobilindustrie/Telekommunikation Mobilität im Wandel: Wettbewerbsvorteile durch Zusatzdienste und -produkte frühzeitig sichern Um die Verkehrssicherheit zu erhöhen, sollen Neuwagen ab 2015 mit ecall ausgestattet werden müssen. Die Black-Box enthält eine automatische Notruffunktion und speichert Vorgänge wie beispielsweise die Beschleunigung und die Einleitung von Bremsvorgängen. Durch die europäische Initiative müssen allein in Deutschland bis 2020 etwa 15 Millionen Autos über feste Datenverbindungen verfügen. Für die gesamte Automobil- und Telekommunikationsindustrie ergibt sich so die Chance, eine Vielzahl von Zusatzdiensten zu entwickeln und anzubieten. Eine weitere Quelle sind die im Mautsystem erhobenen Daten. Sie lassen sich mit Predictive Analytics zur intelligenten Verkehrssteuerung einsetzen Dublin und Stockholm machen es vor. Zudem stellt sich die Automobilbranche mit datenintensiven Carsharing-Modellen (pay as you drive) auf den Wandel in der Mobilität ein. Bis hin zum automatisierten Fahren reichen die Anwendungen für das vernetzte Auto. Google-Autonomous-Car wurde im Mai 2012 in Kalifornien zugelassen. Unternehmen aus ganz unterschiedlichen Bereichen können sich Marktanteile im Fahrzeug erschließen, wenn sie über die erforderliche Big Data Expertise verfügen. Predictive Analytics erkennt in Echtzeit Auffälligkeiten, Veränderungen oder Fehler in Big Data. Auf diese Weise lässt sich der Verkehrsfluss sicherstellen und Staus werden vermieden. Unternehmen, die Prognosesoftware einsetzen, können Carsharing mit großen Flotten anbieten und planen die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit optimal. BLACK- BOX Der größte Versicherungskonzern der Welt setzt Black-Box seit fünf Jahren in über in neun Ländern ein. Quelle: Unfalltote pro Jahr SOS 8 Europa & Nordamerika IN 18 StädteN NUTZER Etwa alle 4 Sekunden beginnt eine car2go-miete DEUTSCHLAND IN 6 StädteN NUTZER

9 Die Politik sollte mit dem Nachfolgesystem ab 2015 eine aktive Verkehrssteuerung betreiben und die anfallenden Datenmengen anonymisiert für neue Dienste zur Verfügung stellen. BITKOM-Vizepräsident Volker Smid Die Mauteinnahmen werden in Deutschland über On-Board-Units (OBU) erhoben: fast 25 Milliarden gefahrene Kilometer pro Jahr. Quelle: BITKOM_LF_big_data_2012_online.pdf GPS-Daten DUBLIN Anonymisierte sec Stockholm - 20% Verkehrsaufkommen und -emissionen - 50% Fahrzeiten In Stockholm werden pro Sekunde anonymisierte GPS-Daten von Handybesitzern, Stau- und Unfallmeldungen sowie Daten von Sensoren und dem Mautsystem analysiert. Auf diese Weise wird der Verkehr gesteuert. legt alle Daten offen, die zum Verkehr erfasst werden, um Möglichkeiten für alternative Mobilitätskonzepte aufzuzeigen. Eine Fraunhofer-Studie im Auftrag des BITKOM bezifferte den Nutzen intelligenter Netze pro Jahr auf 10 Milliarden EURO Volkswirtschaftliche Kosten durch Verkehrsprobleme in den 30 größten Metropolregionen der Welt: 266 Milliarden Dollar /Jahr 9

10 Logistik GPS-Daten und Sensoren: Predictive Analytics senkt den Benzinverbrauch und verkürzt Wege Gemessen am Umsatz, so die Bundesvereinigung Logistik (BVL), ist die Logistik der drittgrößte Wirtschaftsbereich in Deutschland. Im Jahr 2012 erzielte die Branche mit 2,85 Millionen Beschäftigten einen Umsatz von rund 225 Milliarden Euro, drei Prozent mehr als im Vorjahr. Wichtigster Wachstumstreiber im Paketbereich ist der E-Commerce ein Markt mit rosigen Aussichten. Allerdings auch ein Markt mit steigendem Wettbewerbsdruck, der die Akteure zu Prozessoptimierungen zwingt. Mit Industrial Big Data steigern Logistikunternehmen und die Logistikbereiche in Industrie und Handel ihre Effizienz. UPS macht vor, wie sich bei verringertem Mitteleinsatz die Leistungen anheben lassen. Mit dem Einsatz von Predictive Analytics kann der Benzinverbrauch von Logistikunternehmen signifikant gesenkt werden. Hierbei werden GPS- und Sensordaten zusammen mit externen Faktoren ausgewertet. Zum Beispiel können Prognosen von Benzinpreisentwicklungen einbezogen werden. Eine Routenoptimierung auf der Grundlage der analysierten Daten führt zu einer erheblichen Verkürzung der Strecken. Transportaufträge lassen sich schneller abwickeln. Predictive Analytics ermöglicht die vorausschauende Wartung von Fahrzeugflotten. Sensordaten geben Aufschluss über den Betriebszustand jedes einzelnen Fahrzeugs. Werkstatttermine werden rechtzeitig eingeplant und Pannen vermieden. UPS Messung des BenzinverbrauchS - 32 MIO. Liter Benzin UPS Fahrzeuge MIO. KM Fahrstrecke in einem jahr 10

11 WETTBEWERB 59,1% DHL 40,9% Nationaler Paketmarkt: Marktvolumen ,8 MRD. Nationaler Paketmarkt DHL Unternehmensbereich Brief DHL Unternehmensbereich Paket Pakete & Päckchen je Werktag 3 Mio. 64 Mio. Briefe je Werktag 40 Mio. Haushalte Filialen & Verkaufspunkte Packstationen Geschäftskunden 3 Mio. Paketboxen Pakete je Werktag 3 Mio. Filialen & Verkaufspunkte Packstationen % 3% 2,7% 2,3% 1,2% Die Transportleistung steigt Paketboxen 82 Briefzentren 33 Paketzentren 11

12 Automobilindustrie Prognosen aus homogenen Datenquellen: Predictive Analytics steigert Profitabilität und Qualität Die Studie FAST 2025 Future Automotive Industry Structure, ein Gemeinschaftsprojekt von Oliver Wyman und dem Verband der Automobilindustrie (VDA), sieht gewaltige Umwälzungen auf die Branche zukommen. Hersteller und Zulieferer sind gefordert, sich auf einen weiter wachsenden Wettbewerbsdruck vor allem getrieben aus den Schwellenländern verbunden mit einem immensen Innovationsdruck, einzustellen. Zugleich sind die Komplexität der Prozesse und Beziehungen sowie die Menge der handzuhabenden Daten kaum zu übertreffen. Ein einziger OEM muss heute bereits mit Daten in der Größenordnung von insgesamt zehn Terabyte Tag für Tag umgehen. Elektronische Steuerkomponenten liefern kontinuierlich Daten, die häufig unstrukturiert sowie vollständig archiviert werden. Predictive-Analytics-Software versetzt Unternehmen in die Lage, dieses Material auf signifikante Daten zu reduzieren, auszuwerten und Prozesse auf dieser Basis zu automatisieren. Die permanente Auswertung eingehender Daten schärft den Blick für die Partner in der Wertschöpfungskette ganz gleich, ob es sich dabei um neue oder veränderte Anforderungen, zu befürchtende Lieferausfälle oder um Qualitätsmängel handelt. Das Monitoring der Fahrzeugdaten auch nach der Fahrzeugauslieferung verbessert das Qualitätsmanagement. Die Fehlerfrüherkennung steigert die Profitabilität. Die Auswertung der Fahrzeugdaten sowie der Fahrleistung fließt in neue Produkte ein. Die in Forschung und Entwicklung entstehenden gewaltigen Sensordatenströme (Testfahrstrecken, Dauerläuferfahrzeuge) werden umgehend ausgewertet. Das steigert die Effizienz und Qualität von Innovationen. WERTSCHÖPFUNGSANTEILE forschung & entwicklung % 32% 9% OEM Zulieferer % 36% 17% Engineering-Dienstleister WERTSCHÖPFUNGSANTEILE Produktion % 29% OEM Die Herausforderungen für OEMs und Zulieferer sind immens. Deshalb wird es wichtiger denn je sein, mit der richtigen Wertschöpfungsstrategie die sich bietenden Chancen zu nutzen. Wer, wenn nicht wir, die deutsche Automobilindustrie, sollte diese Chancen nutzen können. Das wird die Zusammenarbeit von Herstellern und Zulieferern aber auf eine ganz neue Probe stellen. Klaus Bräunig, Geschäftsführer des VDA 65% Zulieferer 71% 12

13 1990 rund 8 Modelle 2013 rund 24 Modelle PRO HERSTELLER Individuelle Kundenwünsche forcieren die Vervielfältigung von Fahrzeugmodellen und -optionen KOSTEN PROZESSE STRUKTUREN kürzere Produktlebenszyklen Kundenanforderungen steigen Die Innovationsbestrebungen der OEMs gelten künftig weniger dem Komfort, sondern vor allem der Umweltfreundlichkeit und Effizienz. Kostendruck hält an Elektromobilität und Leichtbau stehen im Fokus TEUER Höhere Fahrzeugpreise lassen sich angesichts des starken Wettbewerbs kaum oder überhaupt nicht durchsetzen Gesetzgeber fordern immer effizientere Fahrzeuge Kunden wünschen immer höherwertigere Fahrzeuge Big-Data-Volumen 10 Terabyte Qualitätsinformationen über die Fahrzeuge Steigerung der Kundenzufriedenheit Profitabilitätssteigerung durch Fehlerfrüherkennung Qualitätssteigerung durch AusschlieSSen von Fehlerquellen verkürzt die Zeiten für die Fehlererkennung und -korrektur mit Big Data Analytics verkürzen sich die Produktionszeiten um 30 50% Kunden konfigurieren fahrzeuge online 13

14 Maschinen- und Anlagenbau Automatisierte Analyse in Echtzeit: Fehler beheben, Wartung optimal planen, Servicequalität erhöhen Der Fortschritt in der Mikroelektronik ermöglicht es, immer kleinere Sensoren mit immer größerer Funktionalität auszustatten. Das erleichtert dem Maschinen- und Anlagenbau die Überwachung und Wartung von Maschinen, stellt die Branche aber auch vor neue Herausforderungen: Welche Ereignisse können isoliert von einem Servicemitarbeiter bearbeitet werden? Welche Fehler beeinflussen den Betrieb einer kompletten Industrieanlage? Besteht ein Zusammenhang zwischen den Fehlern? Die Frage der wechselseitigen Abhängigkeit von Ereignissen ist verwandt mit Problemstellungen in der experimentellen Physik. Deshalb können moderne statistische Methoden verwendet werden, die jedem Ereignis eine Wahrscheinlichkeit zuordnen. Durch die Analyse von Maschinen- und Umgebungsdaten in Echtzeit schätzen Ingenieure und Mechaniker den Maschinenzustand realistisch ein. Sie reagieren rechtzeitig, wenn es notwendig ist, und vermeiden unnötige und damit ineffektive Arbeitsschritte. Durch die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) lassen sich ungeplante Stillstände vermeiden. Die Servicequalität steigt bei sinkenden Kosten (Vermeidung von Fehlalarmen ). Predictive Analytics ermöglicht Unternehmen, sich auf die relevanten Daten zu konzentrieren. Der Aufwand für Big Data Analytics wird auf diese Weise schlank gehalten. Durch Machine to Machine Communication wird die Maschinenauslastung über sämtliche Standorte hinweg gesteuert. Das erhöht die globale Effizienz. Die Zentralisierung von Service-Wissen und die damit verbundene Neuausrichtung der Informations- und Kommunikationsflüsse im technischen Service ist sowohl für Hersteller als auch für Dienstleister das Top-Zukunftsthema. Hersteller von Maschinen- und Anlagen sehen darüber hinaus in der Entwicklung kundenindividueller Service-Pakete und in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle bedeutsame Trends und Entwicklungen. Industriedienstleister sehen in einer erweiterten Kundenintegration sowie im Technologieinsatz an der Kundenschnittstelle weitere bedeutsame Service-Entwicklungen für die Zukunft. Quelle: Fraunhofer IAO Ergebnisse einer Kurzbefragung auf der Messe Maintain Einschätzung der Bedeutung von Servicetrends Zentralisierung von Servicewissen Integration von Kunden Technologieeinsatz Individualisierte Servicepakete Nutzenbasierte Geschäftsmodelle Neue Pfade der Qualifizierung Quelle: Fraunhofer IAO aus der Studie Hersteller-Services Ergebnisse einer Kurzbefragung auf der Messe Maintain 2012 Topthema Zentralisierung von ServiceWissen 23% 17,8% 17,5% 17,1% 12,3% 12,2%

15 SENKEN Reine Alarmsysteme wissensbasierte Diagnose-technologie Heben Wartung Fehler Anfahren 1 GIGABYTE 3 GIGABYTE 2 GIGABYTE 5 GIGABYTE Relevante Ereignisse Abgleich Datenhistorie PräventivmaSSnahmen Sichten von Trends... Remote Service GERÄTE = 3,5 GB/MIN Schnellere Behebung von Fehlern Optimalere Planung von Wartungsvorgängen Bessere Servicequalität bei geringeren Kosten 80% Fehlalarme 20% Qualifizierte signale Quelle: BITKOM_LF_big_data_2012_online.pdf

16 Fertigungsindustrie Industrie 4.0: auf Änderungen in Datenströmen reagieren und Prozesse automatisieren Achtung! Hier Kugellager austauschen! Fertigungsindustrie und Internet wachsen zusammen. Im Idealfall führt das dazu, dass die zentrale Steuerung der Produktion abgelöst wird durch ein sich selbst regulierendes System aus intelligenten Komponenten und miteinander kommunizierender Maschinen (Machine to Machine Communication). Das Produkt sammelt Informationen über den gesamten Lebenszyklus, die konsolidiert ausgewertet werden können. Maschinen melden automatisch ihren Zustand sowie ihren Bedarf an Nachschub. Greifen die Partner der Wertschöpfungskette auf einen gemeinsamen Datenpool zu, können Bestellungen automatisch just in time ans Band geliefert werden. Zentraler Erfolgsfaktor für Industrie 4.0 ist Big Data Analytics. Nur eine starke Predictive Analytics Software ist dazu in der Lage, Muster in großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu erkennen und die sich daraus ergebenden Schritte automatisch anzustoßen. Predictive Analytics verschlankt die Materialbeschaffung und schließt gleichzeitig das Risiko von Lieferengpässen aus: Lieferabrufe werden automatisch angestoßen auf der Basis einer exakten Absatz- und Bedarfsplanung. Die Einzelfertigung oder Fertigung kleiner Serien lässt sich mit Big Data profitabel realisieren, da die Facharbeiter weniger gefordert sind, einzugreifen. Maschinen und Teile tauschen die Informationen über den Fertigungsprozess ITgesteuert automatisch aus. Die Berücksichtigung individueller Wünsche erhöht die Kundenzufriedenheit und -bindung. Unternehmen TREFFEN Entscheidungen auf Basis von Daten» +5% produktiver +6% mehr VerDIENST +50% HÖHERER BÖRSENWERT Quelle: Erik Brynjolfsson, Professor für Informationstechnik am Bostoner Forschungsinstitut MIT WETTBEWERBER Bedeutung des produzierenden Gewerbes für Deutschland Anteil des produzierenden Gewerbes (einschließlich Energie) an der gesamtwirtschaftlichen Bruttowertschöpfung Österreich Deutschland Japan USA FrAnkreich Italien Vereinigtes Königreich Quelle: OECD; IW Köln International comparison of the manufacturing industry. Source: OECD; IW Cologne / Forschungsunion Wirtschaft & Wissenschaft 16

17 Ich bin die nächsten 36 Stunden nur zu 80 % ausgelastet! Ich muss noch befüllt werden! Ich muss in 24 Stunden gewartet werden. Kühlkette unterbrochen! Welche Datenquellen werden in Ihrem Unternehmen am stärksten wachsen? Mobile Anwendungen Daten aus IT- und TK-Systemen (Logfiles, Verbindungsdaten, System-Monitoring) Daten aus Anwendungen in der Cloud Unstrukturierter Inhalt (z. B. s, Office-Dokumente) Transaktionsdaten aus Business-Anwendungrn wie ERP Grafische Daten (Bilder, Videos) Maschinen- und Sensordaten aus Produktivumgebung (Manufacturing, Logistik) Wissenschaftliche Daten Daten aus Social-Media-Anwendungen (z. B. soziale Netzwerke) Clickstream-Daten aus Webanwendungen, Webtraffic, RFID etc. 40% 39% 36% 34% 29% 27% 27% 25% 19% 13% n=254, Mehrfachnennungen möglich Quelle: IDC, Oktober MRD. geräte mit ip-adressen IP Quelle: Ich bin defekt! Lieferant kann Produkt erst in 10 Stunden einladen! 1,7 MRD. M2M-Verbindungen Cisco-Schätzung Mir ist zu heiß! Ich bin bisher 3 x in 24 Stunden ausgefallen!

18 Gesundheitswesen Individuelle Erfolgsprognose: Patienten gezielt und effektiv behandeln In einem Essay bringt der Verleger und Autor Tim O Reilly das Dilemma einer Medizin ohne Predictive Analytics auf den Punkt: Die Menschen werden durchschnittlich behandelt, wie ein statistisches Mittel. Mit Big Data Analytics lässt sich die Perspektive umkehren zum Wohle des Patienten. Wenn beispielsweise ein Medikament gegen Brustkrebs eine Wirksamkeit von 80 Prozent hat, bedeutet das nicht, dass es bei allen Fällen zu vier Fünftel hilft. Vielmehr ist es das Mittel der Wahl bei vier von fünf Patienten, bei einem hingegen vollkommen wirkungslos. Mit Predictive Analytics gelingt es, genau die eine Frau zu identifizieren, der nur mit einem anderen Medikament geholfen werden kann. 18,8 MIO. In der Medizin müssen Big Data in einem erheblichen Maß analysiert werden. Allein das bildgebende Verfahren Magnetresonanztomografie (MRT, Kernspintomografie) erzeugt pro Untersuchung ein Datenvolumen von mehr als drei Gigabyte. Es ist sehr aufwändig, die im jeweiligen Fall aufschlussreichen Daten und Muster zu erkennen und zu archivieren. Zudem müssen Daten, die an unterschiedlichen Orten und zu unterschiedlichen Zeiten entstanden sind, zusammengeführt werden. Hinzu kommt, dass die Einrichtung, die die datenintensive Untersuchung durchführt, das Ergebnis in verdichteter Form dem Facharzt übermitteln muss. Eine leistungsstarke Analysesoftware unterstützt Diagnostik, Patientenmanagement sowie Therapie. Durch eine konsolidierte Datenhaltung und den Einsatz zentraler Prognosetools entsteht ein einheitliches und vollständiges Bild des Patienten. Diagnoseschritte und Behandlungen werden aufeinander abgestimmt, der Patient wird wirkungsvoll therapiert. Mit Predictive Analytics lässt sich besser vorhersagen, ob eine bestimmte Behandlung bei dem einzelnen Patienten anschlägt. Die Pharmaindustrie wertet Daten aus dem Feld treffend aus und vermehrt ihr Wissen über Krankheitsbilder und -muster. Die Entwicklung neuer, wirkungsvoller Medikamente wird schneller und kosteneffizienter. Durch die Auswertung immenser heterogener Datenmengen gelingt es besser denn je, innovative Diagnoseverfahren, Behandlungen und Medikamente zielgerichtet zu entwickeln und zu erproben. So dient Predictive Analytics letztlich dem Wohl aller Menschen. menschen wurden in einem jahr in deutschland in einem krankenhaus behandelt Quelle: Statistisches Bundesamt, Pressemitteilung Nr. 128 vom Das Durchschnittsalter der im Krankenhaus behandelten Personen lag bei 54 Jahren Quelle: Statistisches Bundesamt, Wirtschaft und Statistik, Ausgabe Februar

19 Gesamtausgaben für Gesundheit 293,8 mrd./jahr Umgerechnet auf den einzelnen Einwohner entfielen auf jeden durchschnittlich EURO gesundheitsbezogene Ausgaben Quelle: Statistisches Bundesamt, Pressemitteilung Nr. 128 vom Medizinische Versorgung Dänemark USA * Deutschland * China * * Spanien * Australien *pro Einwohner * Quelle: Quelle: hmi.ucsd.edu HMI_Case_Neuroimaging.pdf 6 Mio. MRTs /Jahr 1,76 MRD. EURO 3 Gigabyte pro session Herunterbrechen und archivieren der Daten sehr aufwändig Verteilte Daten (unterschiedliche Zeit, Ort) müssen verarbeitet werden Ergebnis wird dem Fachexperten zur Unterstützung zugespielt 19

20 Um von den anstehenden Veränderungen profitieren zu können, müssen sich OEMs wie Zulieferer strategisch klar ausrichten und fit für die Zukunft machen. Dazu gilt es, Wachstumsbereiche und -märkte rechtzeitig zu erkennen, Wachstumspotenziale für das eigene Geschäft zu verstehen, die Wertschöpfungsstrategie zu überdenken und sich im Wettbewerb zukunftsorientiert aufzustellen. Aus der Zusammenfassung der Studie FAST 2025 Future Automotive Industry Structure von Oliver Wyman und dem Verband der Automobilindustrie (VDA) Ich denke, der Maschinenbau wird grundsätzlich unterschätzt. Diese Sparte war schon immer interdisziplinär tätig etwa mit den Embedded Systems aber sie tun das eher im Verborgenen. Roland Bent, Geschäftsführer des Automatisierungstechnikanbieters Phoenix Contact Jedes Auto produziert stündlich etwa zehn Gigabyte an Daten, wenn man alle Fahreigenschaften, das Bremsen, Lenken, Radioein- und -ausschalten etc. mitrechnet. Intel-Forscher Tim Plowman 20

21 Wir setzen im CERN einen Algorithmus ein, der für die Analyse von Industrial Big Data prädestiniert ist: Die Software erkennt in einer unvorstellbar großen Datenmenge, welche Ereignisse relevant sind, und sie identifiziert Beziehungen zwischen vollkommen unterschiedlichen Datentypen. Dazu haben wir der Software die relevanten Muster antrainiert, aber wir müssen schon eine Vorahnung haben, was diese Muster sind. Sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wirtschaft leben Big-Data-Projekte vom Expertenwissen der jeweiligen Fachleute. Blue-Yonder-Gründer Prof. Dr. Michael Feindt Bei den anstehenden Investitionen in Technologie und globale Expansion werden Ertragsstärke und Flexibilität zu den Kernerfolgsfaktoren für Zulieferer. Mutiges, zielgerichtetes Handeln ist gefragt, um die Voraussetzungen zu schaffen, in dieser zwar attraktiven, aber auch herausfordernden Industrie zu den Gewinnern zu gehören. Lars Stolz, Partner bei Oliver Wyman und Autor der Studie FAST 2025 Future Automotive Industry Structure von Oliver Wyman und dem Verband der Automobilindustrie (VDA) Unternehmen, die ihre Entscheidungen auf Basis von Daten treffen, sind fünf Prozent produktiver als ihre Wettbewerber. Sie verdienen sechs Prozent mehr Geld und ihr Börsenwert liegt im Durchschnitt 50 Prozent höher. Erik Brynjolfsson, Professor für Informationstechnik am Bostoner Forschungsinstitut MIT 21

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23 Über Blue Yonder Blue Yonder ist der führende Softwareanbieter für Predictive Analytics in Europa. Mit genauen Prognosen in Echtzeit und cloudbasiert trägt Blue Yonder entscheidend zum Unternehmenserfolg bei. Blue Yonder erkennt in strukturierten und unstrukturierten Daten bisher nicht bekannte Zusammenhänge und Muster. Ursprünglich wurde die Software in der experimentellen Elementarteilchenphysik entwickelt. An Forschungsinstituten wie dem CERN ließen sich damit in den weltgrößten Teilchenbeschleunigern in jeder Sekunde Daten im Petabyte-Bereich auswerten. Diese Leistungsfähigkeit nutzen heute unterschiedliche Wirtschaftszweige in vielfältigen Anwendungen: Dabei liefert die selbstlernende (machine learning) und dynamische Software beispielsweise treffsichere Absatzprognosen und automatische Bestellvorschläge (Auto-Disposition). Sie wird erfolgreich eingesetzt in der dynamischen Preisgestaltung sowie in der Analyse von Kundendaten. Unternehmen sind so in der Lage, Kunden mit individuellen Produktempfehlungen und Angeboten anzusprechen sowie wechselwillige Kunden frühzeitig zu identifizieren. Präzise Vorhersagen ermöglichen eine exaktere Beurteilung der Kreditwürdigkeit von bestehenden und neuen Kunden. Zudem bieten die Analysen von Blue Yonder einen erheblichen Mehrwert für das Risikomanagement der Banken. Zu den Kunden des im Jahr 2008 gegründeten Unternehmens zählen unter anderem OTTO, Vodafone und EOS. Bereits dreimal gewann Blue Yonder den angesehenen Data Mining Cup. Auch der FOCUS Digital Star Award 2013, der CyberChampions Award 2011/12 sowie der CyberOne Award 2012 gingen an Blue Yonder. Prognosen, die sich ständig und automatisch an veränderte Rahmenbedingungen anpassen, tragen entscheidend dazu bei, Geschäftsprozesse profitabel sowie zukunftsfähig zu gestalten. 23

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