28. Juli 2015 Hof Smart Linked Data, Corporate Technology, Siemens AG siemens.com
Die Welt wird zunehmend digital das Nutzerverhalten ändert sich radikal Früher Heute Buchladen E-Book Branchenbuch Handwerkerportal Plattenladen Streaming Taxi Mitfahrportal Seite 2
In den Branchen schreitet die Digitalisierung fort Reifegrad der Geschäftsmodelle Medien Energie Diskrete & Prozessindustrie Gesundheit Mobilität Handel Basierend auf unserer Branchenkenntnis verwandeln wir Daten (Big Data) in Wissen (Smart data) und schaffen neue Geschäftsmodelle Grad der Implementierung Was passiert im B2B-Umfeld und was sind die Auswirkungen auf deutsche Leitindustrien? Quelle: Accenture Seite 3
Auch in industriellen Bereichen ändern sich Nutzerverhalten und Geschäftsmodelle Früher Manuelle Maschinenkonfiguration Heute Großkraftwerke Virtuelle, vernetzte Kraftwerke Röntgenfotografie Digitale Bildgebung und Analyse Feste Wartungsintervalle Virtuelle Inbetriebnahme Vorausschauende Wartung Seite 4
Grundlegende Schritte des Transformationsprozesses Von digitalen Inhalten zu neuen Geschäftsmodellen Merkmale des Digitalisierungsprozesses 4 Geschäftsmodelle Gewinnkonzept steht im Mittelpunkt Geschäftsmodelle werden weiter- oder ganz neu entwickelt (z. B. nicht-proprietär, zugangsbasiert) 3 Intelligenz Verarbeitung von Daten, Übersetzung von Daten in Wissen, Bereitstellung von Wissen für das Geschäft Big Data wird zu Smart Data 2 Konnektivität Geräte haben digitale Schnittstellen und Internetverbindung Virtualisierung schreitet voran Statische oder dynamische Daten werden zugänglich 1 Datenquellen Workflows und Prozesse werden digitalisiert Analoger Content wird in digitalen umgewandelt Daten (Big Data) entstehen Seite 5
Mit Digitalisierungs-Technologien schafft Siemens neue Geschäftsmöglichkeiten Digitalisierungs- Technologien entlang des Siemens Portfolios schaffen konkrete Chancen für das Geschäft Digitalisierung Vertikale Software Digitale Services Mobile Vernetzung Attraktive Industrieanwendungen Profitables Wachstum Analytikbasiert Konnektivität und Internet of Things Automatisierung + Schub vom E&A-Geschäft + Geringere Kosten im klassischen Servicegeschäft Cloud- Technologien Big data und Datenanalytik Elektrifizierung Erweiterte Elektrifizierung & Automatisierung (E&A) Digitalisierung als differenzierender Faktor als Kernbaustein Embedded Software für höhere Autonomie und Performanz Selbstlernende Algorithmen + Große installierte Basis und tiefes Verständnis als Grundlage für das digitale Geschäft Seite 6
Smart data to business-prinzip Know-how bei Domänen, Geräten und Analytik Von Rohdaten zu Smart Data to business Kraftwerke Daten aus Produkten, Systemen, Sensoren, Prozessen Data Stromnetze Data analytics Fabriken ''Smart data to business'' Business Intelligence Business Innovation Krankenhäuser Value Generation Kundenvorteil Bessere Performance Kosten senkung Energie sparen Risiken vermeiden/ Sicherheit Neue Geschäftsmodelle Domänen-Know-how + Geräte-Know-how + Analytik-Know-how = Smart Data Seite 7
Intelligente Datennutzung auf dem Weg von der beschreibenden zur normativen Datenanalyse Wert und Komplexität Informationen sammeln Maßnahmen ergreifen Analysen durchführen Normativ Vorausschauend Diagnose Beschreibend Was ist geschehen? Warum ist es geschehen? Was wird geschehen? Was sollen wir tun? Anlagenbetriebsbericht Fehlerbericht Vertriebsbericht Service-Statistiken Alarm-Management Ursachenfindung Fehleranalyse Vorhersage des Stromverbrauchs Fehlerprognose Produktionsprognose Aktuelle Durchdringung für alle Branchen (laut Gartner 2013) 99% 30% 13% 3% Überwiegend eingeführt, aber nicht für alle Daten Von einer Minderheit eingeführt Noch wenige Anwender Betriebsoptimierung Lastverteilung Produktionsplanung Sehr wenige Vorreiter Seite 8
CERN Frühwarnsystem für mehr Betriebsstunden des Teilchenbeschleunigers Automatisierungsinfrastruktur Marktführer bei der Industrieautomatisierung Starke Präsenz in allen Geschäftsbereichen Automatisierungskomponenten Komplexe Infrastruktur mit Hunderten von SCADA und SIMATIC Steuerungssystemen Regel- und Mustergewinnung >1 Terabyte erzeugte Betriebsdaten pro Tag Fehlermuster erkennen Domänen-Know-how + Geräte-Know-how + Analytik-Know-how = Smart Data Seite 9
Smart City Forschung Seestadt Aspern (Gemeinsame Investition Stadt Wien / Siemens) Städtische Infrastruktur Markttreiber Kundenbedürfnisse Stromnetzwerke Gebäudetechnologie Smart Grid/Smart Building Elektrotechnik Stromspeicherung Tausende Smart Meters Smart City Cockpit Integration von Smart Grid, Smart Building, Wasserversorgungsund Mobilitätsdaten Interaktives Dashboard zur visuellen Datenanalyse Zielsetzung Mein klares Ziel für Wien ist es, die umweltfreundlichste Stadt der Welt zu werden. Deshalb haben wir mit Seestadt - Aspern', eines der größten Städteentwicklungsprojekte in Europa gestartet" Michael Häupl, Bürgermeister von Wien Domänen-Know-how + Geräte-Know-how + Analytik-Know-how = Smart Data Seite 10
Klinische Datenintelligenz: Auf dem Weg zu einer digitalen Datenökonomie Digitalisierung mhealth Smart Devices Smart Sensors ppa, PatientsLikeMe Klinische Datenexplosion epd; Bilddaten Vom Labor in die Klinik Biomarkerexplosion OMICS, NGS Kommunikation Health Information Exchange Care.Data UK Erkennung seltener aber schwerwiegender Probleme Epidemienfrüherkennung KV; Register Die bestmögliche Versorgung für jeden Patienten Prävention, Vorsorge, Immunisierung, Lebensweise Nie krank werden Frühe Intervention, Screening Nie Symptome bekommen Best-mögliche Behandlung Gesundheit schnellstmöglich wiederherstellen Best-mögliche Nachsorge Nie wieder krank werden Seite 11
Klinische Datenintelligenz: Integration von unstrukturierten Text in die Linked Data Cloud Integration von klinischen Texten in die Linked Data Cloud Semantic Data Model Machine Processable, Semantic Data Model Public Cloud (LOD) (Unstructured) Texts Model Transformation IE Pipeline NER (Semantic Annotation) Triplification Private Cloud (e.g. MCI) Domain Ontology Semantische Annotation von klinischen Texten Seite 12 Linguistic Annotation Information Extraktion auf Basis eine UIMA-basierten Verarbeitungs- Pipeline Semantic Annotation Verlinkung der extrahierten Termen auf eindeutige Konzepte einer Domain-Ontologie Structural Annotation Abbildung auf ein semantisches Model (z.b. Linked Open Cloud oder Model for Clinical Information)
ResCom Navigation auf Semantisch Integrierten Modellen von Produktionsanlagen Engineering Operation Services Ressourcen -modell Gerätemodell Prozessmodell Strukturmodell Modellintegration Semantic Web Technologien OWL RDF(S) ~~ ~ ~~ ~ ~~ ~ ~~ ~ Semantic Wiki Digitalisierte Produktionsanlagen Digitale Modelle in Bereichen Engineering, Operation und Services Heterogene Landschaft an Anlagenmodellen (CAD, Prozesse, Projektierungen, etc.) Modellintegration Integration diverser Anlagenmodelle mittels Ontologien und Linked Data Realisierung auf Basis standardisierter semantischer Technologien Navigation in Anlagenwissen Web-basierte Navigation auf integrierter Sicht (Webseite für jedes Anlagenelement + Links) Querying von Anlagenwissen für intelligente Geräte in Smart Factory -Umgebungen Domänen-spezifische Anlagenmodelle + Semantische Visualisierung Integration + & Navigation = Smart Linked Plant Data Seite 13
Smart Data Web ist einer der Gewinner des BMWi Smart Data Innovation aus Daten Wettbewerbs Lieferanten Evaluierung Suche von neuen Zulieferern für eine Technologie. Prüfung der Qualität eines Zulieferers, kontinuierliche Evaluierung bestehender Zulieferverhältnisse Supply Chain Risk Monitoring Frühzeitige Sichtbarmachung von Lieferkettenrisiken, die aus internen Problemen des Zulieferers resultieren oder aus politischen oder Natur- Ereignissen Market Research Unternehmen steuern ihre Kommunikations-, Preis-, Produkt- und Distributionsstrategie basierend auf Informationen aus der Händlerbeobachtun g harvested web unstructured data Data on the WWW community-built knowledge semi-structured data Corporate Knowledge Graph Data in the Enterprise (Unternehmenswissensnetz) linked open data and knowledge structured data Durch Verknüpfung öffentlicher Datenquellen mit unternehmensinternen Wissensnetzen Entscheidungsprozesse in Unternehmen optimieren. Seite 14
Wir bringen die physikalische und die virtuelle Welt zusammen Virtuelle Welt Analytik Embedded software Flotten-Management Neuronale Netzwerke Autonome Fehlerbeseitigung Smart Grids Meter Data Management Verkehrs-Management e-tolling Effiziente Gebäude CAx Digital Factory PLM Zusammenarbeit in der Cloud Bildgebungssoftware Bildgestützte Therapie MES Entscheidungsunterstützung 280k angeschlossene Geräte Einblicke durch 16TB+ Betriebsdaten pro Monat Physikalische Welt Siemens installierte Basis Seite 15