Industrie 4.0 / Internet der Dinge Big Data Big Chaos?

Transkript

1 Industrie 4.0 / Internet der Dinge Big Data Big Chaos? Referent: Dipl. Ing. (FH) Frank Trenkwald Geschäftsführer e-manager GmbH

2 Industrie 4.0 Internet der Dinge Big Data Big Chaos? Seite 2

3 Kurz Vorstellung e-manager GmbH Seite 3

4 Agenda Vorstellung e-manager GmbH Trends Industrie 4.0 / IoT Übersicht Herausforderung für Unternehmen und IT Daten-Management Fazit Seite 4

5 Seite 5 e-manager GmbH

6 Unsere Expertise Softwareauswahl Wir arbeiten Beratung Service kundenorientiert neutral umfassend analytisch zukunftsweisend serviceorientiert Migration Seite 6 Wir bleiben für Sie immer up-to-date

7 Unsere KnowHow bereichsübergreifend ERP Interface Prozess Konverter Kommunikation Partner Spezialisten je Bereich Projekt Management Seite 7 Wir managen alle Teilbereich und sorgen für reibungslosen Gesamtablauf.

8 Unsere Einsatzgebiete WebShop Portal Anbindung Business Process Modelling e-business Guides Interface Beratung Klassisches EDI Seite 8 System Connect - EAI Spedition / Logistik Bankdaten Wir managen Datenströme und Prozesse in allen Bereichen

9 Seite 9 Megatrends

10 Trends / Anforderungen Quelle: Frauenhofer Seite 10

11 Industrie 4.0 IoT Internet of Things Übersicht Seite 11

12 Industrie 4.0 / IoT Internet of Things Quelle: DFKI/Bitkom Seite 12

13 Industrie 4.0 / IoT Internet of Things Definition Industrie 4.0 Der Begriff Industrie 4.0 steht für die vierte industrielle Revolution, einer neuen Stufe der Organisation und Steuerung der gesamten Wertschöpfungskette über den Lebenszyklus von Produkten. Dieser Zyklus orientiert sich an zunehmend individualisierten Kundenwünschen und erstreckt sich von der Idee, dem Auftrag über die Entwicklung und Fertigung, die Auslieferung eines Produkts an denendkunden bis hin zum Recycling, einschließlich der damit verbundenen Dienstleistungen. Basis ist die Verfügbarkeit aller relevanten Informationen in Echtzeit durch Vernetzung aller an der Wertschöpfung beteiligten Instanzen sowie die Fähigkeit, aus den Daten den zu jedem Zeitpunkt optimalen Wertschöpfungsfluss abzuleiten. Durch die Verbindung von Menschen, Objekten und Systemen entstehen dynamische, echtzeitoptimierteund selbst organisierende, unternehmens-übergreifende Wertschöpfungsnetzwerke, die sich nach unterschiedlichen Kriterien wie bspw. Kosten, Verfügbarkeit und Ressourcenverbrauch optimieren lassen. Quelle: Naemi Denz, VDMA Seite 13

14 Industrie 4.0 / IoT Internet of Things Vier Konvergenzwellen Quelle: Bitkom Seite 14

15 Industrie 4.0 / IoT Internet of Things Quelle: Bitkom Seite 15

16 Industrie 4.0 / IoT Internet of Things Software & Prozesse entscheidende Faktoren Quelle: Bitkom, Frauenhofer IPA Seite 16

17 Industrie 4.0 / IoT Internet of Things Customer Health Smart City Produktion Mobilität Energie Quelle: Bosch SI Seite 17

18 Industrie 4.0 / IoT Beispiele Beispiele: Qualitätsmanagement im Produktions-Zyklus Vorausschauende Wartung Last und Erzeugungsmanagement in Stadtnetzen Steuerung von Elektronfahrzeugen Verkehrsleit-Systeme Remote Monitoring von Heiz-Systemen. Seite 18

19 Industrie 4.0 / IoT FIR Quelle: CISCO 2014 Seite 19

20 Trends / Anforderungen Quelle: ecrome Seite 20

21 Seite 21 Markt Beispiele

22 Seite 22

23 Seite 23

24 Vorausschauende Lieferung FIR Quelle: amazon 2014, Logistik heute 2014, Klausnitzer 2015 Seite 24

25 Lernen aus Daten FIR Seite 25

26 Erfolg durch schnelle, iterative Annäherung an das Ideal FIR Seite 26

27 Lernendes Wertschöpfungssystem / Digitaler Schatten FIR Seite 27

28 Herausforderungen für Unternehmen und IT Seite 28

29 Herausforderungen für Unternehmen und IT Offene Fragen: Welchen Nutzen kann mein Unternehmen aus Industrie 4.0 ziehen? In welcher Ausprägung ist Industrie 4.0 für mein Unternehmen sinnvoll? Welche neuen (digitalen) Geschäftsmodelle werden entwickelt? Welche Einführungsstrategien und Investitionen braucht mein Unternehmen? Was bedeutet Industrie 4.0 für meine Mitarbeiter? Wie erfolgt die Abstimmung und Integration mit meinen existierenden Produktionstechniken, IT-Systemen und Datenbeständen? Wie sehen Umsetzungsbeispiele (Demonstratoren) aus? Seite 29

30 Herausforderungen für Unternehmen und IT Facts: Vernetzung und Komplexität nimmt zu Die Anzahl der Daten liefernden Systeme steigt enorm Main Message / Nutzdaten müssen extrahiert werden Prozesse und Entscheidungen müssen unterstützt werden Fertigungsprozesse werden aktiv unterstützt und überwacht Supply-Chain Kette verdichtet sich Seite 30 Datensicherheit

31 Industrie 4.0 / IoT Neue tech. Anforderungen Erweiterte IT: Einbindung und Aufbau von Messeinrichtungen zur Datenerfassung (Sensoren, etc.) Aufnahme produktions-relevanter Daten in Geschäftsprozesse Zusammenhänge und Abhängigkeiten als BPM Prozess definieren Grenz- und Kenndaten auf fachlicher Ebene definieren und überwachen Vernetzung mit weiteren, auch externen Partnern und Prozessen Einbindung der Fachleute über UI / Portale / Dashboards Seite 31

32 Industrie 4.0 / IoT Bereiche verschmelzen z.b.: BDE ERP Abläufe Quelle: proses, grofinblog; Colilnaservices; Supply Chain Seite 32

33 Industrie 4.0 / IoT How to Do? Teilbereiche wie Produktion, BDE und Supply Chain müssen zusammen arbeiten Technologische Basis muß vorhanden sein (Maschinen Hersteller) Interfaces können sind dieser Vielfalt und Komplexität nicht einfach zu handeln Bisherige Lösungsansätze und Entwicklungsansätze sind nicht mehr nutzbar Produkte und Lösungen aus dem Bereich Integration von Systemen und Geschäftsprozessen bringen die beste technische Basis Seite 33

34 Seite 34 Daten-Management

35 Daten Management / Prozesse unterscheiden sich z.b. Classic EDI z.b. EAI und Portallösungen z.b. Dynamische BPM und BRM Prozesse inkl. Quelle: Bosch SI Seite 35

36 Daten Management Smart Factory Quelle: Bosch SI Seite 36

37 Industrie 4.0 / IoT Neue Geschäftsmodelle Traditioneller Hersteller Service Orientierung Produkte Lösungen CAPEX OPEX Projekte Gesch. Beziehung Kontakt zum Produkt Produktlebenszyklus Digitale Services Durch IoT möglich Quelle: enterprise-iot.org Seite 37

38 Daten Management Prozessdiagramm Quelle: enterprise-iot.org Seite 38

39 Seite 39 Daten Management Tech. Workflows

40 Seite 40 Daten Management Inhalte verwenden

41 Seite 41 Fazit

42 Fazit Quelle: cima Hannover Seite 42

43 Fazit Industrie 4.0 und IoT geben neue Impulse und verlangen nach neuen Geschäftsprozessen e-business Systeme die für Integrations- und Prozessaufgaben gemacht sind bilden das gemeinsame Bindeglied zwischen Fertigungstechnologie, dem eigenen Prozesse und den beteiligten Partnern Für ein erfolgreiches Projekt müssen Fachbereich und technischer Bereich enger zusammen arbeiten Quelle: cima Hannover Seite 43

44 Fazit Neue Wettbewerber rechtzeitig erkennen und Wachstumschancen konsequent nutzen Digitalisierung und Vernetzung als Chance begreifen, Geschäftsmodelle ändern Digitale und technologische Kompetenz auf verschiedene Unternehmensebenen konsequent entwickeln Anpassungsfähige Geschäftsprozesse und Personalstrukturen schaffen Partnerschaften und Kooperationen eingehen Risikomanagement für Cybersicherheit und Datenschutz konsequent entwickeln Quelle: cima Hannover Seite 44

45 Fazit Quelle: cima Hannover Seite 45

46 Die Dinge ändern sich Papstwahl 2005 Quelle: appblogger Seite 46

47 Die Dinge ändern sich Papstwahl 2013 Quelle: appblogger Seite 47

48 Seite 48 Danke für Ihre Aufmerksamkeit