Big Data und Analytik in einem Industrieunternehmen Münster 15. Februar 2016 Dr. Ing. Reinhold Achatz
Diversifizierter Industriekonzern Die Nutzung von Synergien zwischen den Business Areas erzeugt Mehrwert Components Technology Elevator Technology Industrial Solutions Materials Services Steel Americas Steel Europe In der Vergangenheit hat sich die Industrie auf Produktivität fokussiert in der Zukunft wird die Verknüpfung von Wertschöpfungsketten über den Erfolg entscheiden. 2 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Differenzierung Neben Ingenieurkunst werden digitale Fähigkeiten immer wichtiger Industrie 4.0 Die Digitale Transformation von ThyssenKrupp thyssenkrupp hat eine Strategie entwickelt, mit dem Ziel, die Möglichkeiten der digitalen Transformation optimal zu nutzen! 3 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Die digital Transformation ist ein interdisziplinäres Thema Industrie 4.0 IT-Infrastructure Engineering Cloud Customer value Digital Agenda Production control Real Time Digitalization Product Lifecycle Management Productivity Security Process Management M2M Software Actuators Integration Internet of Things Collaboration Big data Digital Factory Cross factory exchange Sensors Digital Platforms Predictive Analytics Business Models Efficiency 4 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Digitale Transformation Drei Elemente entscheiden über den Erfolg der digitalen Transformation in der Industrie Industrie 4.0 / Industrial Internet of Things Internet Business Big data / Predictive Analytics Niemand benötigt die Digitale Transformation, wenn Sie keinen Mehrwert liefert! 5 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Industrielle Revolutionen bei thyssenkrupp Dampfhammer Fritz (1861) Dampfmaschine 1. Industrielle Revolution Automatisierte Produktionslinie mit drei MaK Industrierobotern (1989) Automation 3. Industrielle Revolution 6 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz Rasenmäher Fertigung in der Landwirtschaftsmaschinenfabrik (1930s) Taylorismus 2. Industrielle Revolution Industrie 4.0: INPRO-Projekt Installationsüberwachung (heute) Vernetzung Industrie 4.0
Treiber der industriellen Revolutionen Welche weiteren Potentiale können entlang der Wertschöpfungskette identifiziert werden? 1. Industrielle Revolution 2. Industrielle Revolution 3. Industrielle Revolution Industrie 4.0 Roheisen Produktion in England [t] 1 Chassis Fertigungszeit Ford Model T [min] Vor- und Nach- der Einführung des Fliessbandes 2 Verkaufte Industrieroboter weltweit p.a. 3 100,000t 5,800,000t 1 Roboter ca. 160,000 Roboter 7.800 1.800? 12:30 h 1:33 h Durchschnittliche Kosten in Stundenlohnäquivalent 1780 1870 1913 1914 1961 2012 Quellen: 1. Pfister, Uni Münster, 2008, 2. H. Ford: Mein Leben und Werk, Leipzig 1923, 3. International Federation of Robotics, History of Industrial Robots, 2012 7 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Industrie 4.0 Ziele von thyssenkrupp Umfassende Kommunikation und Integration von Prozessen ermöglicht Flexibel und schneller auf Kundenanforderungen zu reagieren Kosten zu senken Qualität zu erhöhen Durchsatz zu steigern Umweltbelastung zu reduzieren 8 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Umsetzung bei thyssenkrupp Die Digitale Transformation beginnt mit der Beschreibung der Geschäftsmodelle und der Optimierung der Prozesse 1 Beschreibung der Geschäftsmodelle / Prozessdesign 2 Optimierung der Prozesse / Verbesserung der Prozessbeschreibung 3 IT-Transformation @ BAs @ BAs 9 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Industrie 4.0 - die drei Kernelemente der Implementierung bei thyssenkrupp Synchronisiert mit und Management & Führung Engineering Produktion ERP MES Production Control Engineering Externer Designer Produktion Customer Betrieb 1 Marketing & Sales Engineering Betrieb 2 Betrieb3 Lieferanten Produktion Marketing & Sales Smart Grid Marketing & Sales Smart Factory Product Lifecycle Management PLM @ thyssenkrupp ERP = Enterprise Resource Planning MES = Manufacturing Execution System PLM = Product Lifecycle Management 10 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Industrie 4.0 - Implementierung bei thyssenkrupp Beispiele Virtuelle Inbetriebnahme Mensch-Roboter-Kooperation Smart Factory - Echtzeitfertigungssteuerung Firmenübergreifende Vernetzung 11 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Internet Business - thyssenkrupp in e-business Beispiel In USA handelt thyssenkrupp Materialien seit vielen Jahren online! 12 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Internet Business materials4me ist ein weitere Vertriebskanal für thyssenkrupp Material Services United Kingdom Spanien Schweiz Deutschland (ab 04/2016) Klassische und neue Kunden 24/7/365 können online Materialien einkaufen. Die Lieferung erfolgt über die vorhandene Logistikkette. 13 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Big Data und Prädiktive Analytik Durch die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten erhält man mehr Information! heute Heute analysieren wir die Ereignisse der Vergangenheit, mit Prädiktiver Analytik können wir historische Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse nutzen. thyssenkrupp arbeitet schon an einer Reihe von Beispielen morgen Heute nutzen wir nur einen Bruchteil der verfügbaren Information! 14 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Big Data und Prädiktive Analytik bessere Nutzung heute verfügbarer Information Management & Führung Engineering Produktion ERP MES Smart Factory Production Control Engineering Externer Designer Produktion Customer Betrieb 1 Marketing & Sales Engineering Lieferanten Betrieb 2 Product Lifecycle Management Betrieb3 Produktion Marketing & Sales Smart Grid Marketing & Sales Big Data Analyse/ Simulation/ Prädiktion Smart Services PLM @ thyssenkrupp Die neue Nutzung an sich schon heute verfügbarer Information /Big Data bietet große Chancen! ERP = Enterprise Resource Planning MES = Manufacturing Execution System PLM = Product Lifecycle Management 15 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Big Data and Analytics Typical Workflow Data Collection Data Processing Analysis & Visualization Application Predictive Analytics Behavior Analytics 3 V Anomaly Detection * Some data my be incomplete and faulty IT infrastructure - efficient and secure data handling; Data structure, data base Self adapting physical / mathematical models, Machine Learning Sentiment Analysis Gaining new insights and support decision making 16 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Beispiel Material Services 17 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Zentral. Regional. Lokal. Optimierung des Lagerumschlags 18 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Just-in-time-Lieferungen. Bestands- und Lagermanagement. Supply-Chain-Management. Optimierung der Nutzung der Beund Entlade- Slots von LKWs 19 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Beispiel Wartung von Aufzügen Beispiel: Wartung von Aufzügen 20 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Big Data und Prädiktive Analytik thyssenkrupp Elevator und Microsoft kooperieren im Bereich der Datenanalyse Techniker im Call Center von thyssenkrupp in Seoul, South Korea Ziel: Steigerung der Effizienz der Instandhaltung und des Services von thyssenkrupp Aufzügen 21 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Big Data und Prädiktive Analytik Optimierung der Service-Aktivitäten bei thyssenkrupp Elevator ERP* Blue Box tk E Software TCP/IP GSM/POTS Standardisierte Schnittstelle Microsoft Cloud Services * *) ERP: Enterprise Resource Planning Die Blue Box bietet eine normierte Schnittstelle zur Cloud 22 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Big Data und Prädiktive Analytik Beispiel: Optimierung der Produktion Ziele: Erhöhen der Verfügbarkeit, verbessern der Performance und der Qualität. 23 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Big Data und Prädiktive Analytik Beispiel: Produktion elektrischer Lenkungen Partner: Ziele: Vorhersage von Qualität des Endprodukts aus Fertigungsparametern der Komponenten 24 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Big Data Beispiel: Analyse Sozialer Medien Partner: Themen: o Technologie, o Soziale Wahrnehmung o Emotionen und Meinungen Ziele: Ermitteln der Wahrnehmung von thyssenkrupp und der Geschäftseinheiten in den sozialen Medien 25 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Big Data: Höhere Transparenz im Unternehmen Beispiel: Online-Messung der Ausbringleistung des Walzwerkes Alle Mitarbeiter des Unternehmens sehen Daten aus der selben Quelle 26 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Prädiktive Analytik im Vergleich zur klassischen Analyse White box / Kausalität: Diskreter Input Optimierter Algorithmus Eindeutiger Output In der diskreten Welt ergibt sich aus einem definierten Eingangswert ein eindeutiger Ausgangswert, der durch einen schützbaren Algorithmus erzeugt wird. Black box / Korrelation: Big Data Standard- Algorithmus Wahrscheinlicher Output Aus Big Data lässt sich über Standard-Algorithmen ein statistisch wahrscheinlicher Ausgangswert ermitteln, wobei hier keine spezifischen Kenntnisse des Prozesses erforderlich sind, um Ausnahmen zu erkennen. Durch die Analyse von großen Datenmengen ( Big data ) lassen sich Erkenntnisse ohne detaillierte Kenntnis des eigentlichen Prozesses gewinnen. 27 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Durch die digitale Transformation werden neue Geschäftsmodelle möglich Derzeitiges Geschäftsmodell Zukünftiges Geschäftsmodell Verkauf von Pkw an Endkunden. Verkauf der geeigneten Mobilitätslösung um von A nach B zukommen. Es entsteht ein Wettbewerb um direkten Kundenzugang mit neuen Geschäftsmodellen Quellen: http://www.pkw.de/ratgeber/auto-verkaufen/auto-verkaufen-tipps/main.jpg (links), deinewege.info (rechts) 28 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Industrial Data Space Sicherer Datenaustausch zwischen Unternehmen 29 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Der Industrial Data Space bietet ein»network of Trusted Data«Vertrauensschutz Zertifizierte Teilnehmer Dezentralität Föderale Architektur Souveränität über Daten und Dienste Offenheit Neutral und anwendergetrieben Skalierbarkeit Ecosystem Plattform und Dienste Sicherer Datenaustausch Governance Gemeinsame Spielregeln 30 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Industrial Data Space Architekturprinzip Clearing Vocabulary Apps Industrial Data Space App Store Index Registry Industrial Data Space Broker Internal IDS Connector Download Upload External IDS Connector Internet Upload / Download / Search External IDS Connector Third Party Cloud Provider Company A Internal IDS Connector Upload / Download Quelle: Company B 31 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Vertrauen und Sicherheit (Cyber Security) sind Voraussetzung Mit Industrie 4.0 sind alle Daten einer Firma digital verfügbar. Daher ist Sicherheit (cyber security) eine unverzichtbare Voraussetzung. Der erweiterte Austausch von Daten und Informationen zwischen Fabriken, sogar über Firmengrenzen hinweg, erfordern ein hohes Mass an Vertrauen (trust). 010110101111010101010101001110010101011010101010101010111001101101000011101010101101010101010101010101 010011011100110010101110001101010101010101110011101101011010111101010101011010101010111001101101000011 101010101101010101010101010101010011011100110010101110001101010011100101010110101010101010101110011011 010000111010101011010101010101010101010100110111001100101011100011010101010101011100111011100101001011 101001001110101010010001111100101010100101010101010101001101110011001010111000110101001110010101011010 101010101010111001101101000011101010101101010101010101010101010011011100110010101110001101010101010101 110011101110010100101110100100111010101001000111110010101010 010101010101010100110111001100101011100011010100111001010101101010101010101011100110110100001110101010 110101010101010101010101001101110011001010111000110101010101010111001110111001010010111010010011101010 1001000111110010101010 32 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Digitalisierung/Industrie 4.0 stellt Unternehmen und Mitarbeiter vor große Herausforderungen Herausforderungen und Chancen der Arbeit von morgen Qualifizierung der Belegschaft Moderne Führungs- und Unternehmenskultur selbstorganisierend Ambiguität Gen Y Kollege Roboter Komplexität dynamisch Work-Life-Balance ressourcenschonend Ergonomie Volatilität Qualität Sicherheit kundenorientiert Effizienz Unsicherheit vernetzt Industrie 4.0@HR Recruiting der richtigen Mitarbeiter und Fähigkeiten Neue Flexibilität von Unternehmen und Mitarbeitern Empowering and Exciting People at thyssenkrupp 33 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Digitalisierung: Auswirkungen auf Arbeitsmärkte und Tätigkeitsprofile Job-Familien (Auswahl) der produzierenden Industrie: 18 Bergbau 17 Metalle 13 Zement und Glas 8 Maschinenbau 3 Automotive 1 Luftfahrt- und Verteidigungsindustrie Quelle: BCG analysis Man and machine in Industry 4.0 34 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Zusammenfassung Die digitale Transformation ist eine Reise, die noch Jahre dauern wird. Wir haben schon begonnen! Die digitale Transformation wird alle Geschäftsarten und alle Unternehmen betreffen! Nicht alle Schritte sind heute schon definiert. Die Unternehmensteile brauchen zentrale Unterstützung bei der Umsetzung! 35 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz
Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! 36 15.02.2016 Digitale Transformation Reinhold Achatz