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ZUKUNFT DER PRODUKTION – PLATTFORMBASIERTE WERTSCHÖPFUNG IN BUSINESS ECOSYSTEMEN
Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl 26. September 2017
Quelle: swissleader.ch
Die Entwicklungsstufen der digitalen Transformation
Vom digitalen Abbild zum autonomen System
Mechatronische Systeme
1950
4 Autonomisierung
1 Digitalisierung
2 Virtualisierung
3 Vernetzung
Cyber-Physische Systeme
Autonome Systeme
1990
1980 2000
Digitales Abbild analoger Prozesse (z.B. NC-Technologie, 2-D CAD, MRP/ERP)
Digitale
Modellierung von Prozessen
(z.B. CAD/CAM, FEM, Digitale Fabrik)
Vernetzung der gesamten Wert-schöpfungsprozesse über hochbreitbandige Telekommunikation (z.B.
Industrie IoT, Cloud Computing, CPS, 5G)
Kombination von klassischen Technologien und künstlicher Intelligenz liefern autonome, selbst-organisierende Systeme (z.B. Autonome Transportsysteme, autonome Roboter)
4 Quelle: Nach Jason Parms in »Internet of Things: A Threat or Blessing« (2014)
50 Milliarden IoT Devices im Jahr 2020
Das IoT als Basis der „Zugangsökonomie“
2003 2010 2015 2020*
6.3 Mrd.
0.5 Mrd.
6.8 Mrd.
12.5 Mrd.
7.2 Mrd.
25 Mrd.
7.6 Mrd.
50 Mrd.
IoT Geräte Weltbevölkerung
*Prognose
Vertikale Integration
Kernelemente der vierten industriellen Revolution
Internet of Everything(Menschen, Dienste, Dinge) Analytik (Big Data/maschinelles Lernen)
Cloudbasierte Plattformen (Privat, Community, Public) Softwaredienst (machine-skills, Apps, Plattformdienste)
Digitaler Schatten (Echtzeitmodell)
Cyber-physisches System Infrastruktur (physisch, digital)
Physische Systeme (handeln, messen, kommunizieren) Menschen (entscheiden, gestalten, kommunizieren) Produktlebenszyklus (wertschöpfend = personalisiert + nachhaltig)
Zusammenarbeit Reflektion Transaktion
Interaktion Preskription Kommunikation
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Horizontale Integration
Von B2B und B2C zu Business to User (B2U)
Back End Fokus Front End
Wertschöpfung
Fokus
Positionierung
Ecosystem
X Prosumer Produktionsnetzwerk
Fabrik
Wertschöpfungssystem
Content Betriebsmittel
Maschinen
Online Tracking
Echtzeitzugriff auf die Informationen zu jeder Zeit an jedem Ort
Traceability Lückenlose, automatisierte Dokumentation
Transparenz
Integration aller Prozesse
Effizienz
Entscheidungshilfe und Wissenstransfer
Qualität
Tracking, Dokumentation und rechtzeitige Warnung
Analyse
Vorhersagen, Big Data Verarbeitung
»Farmnet 365« − eine Initiative aus dem Landmaschinenbau
Business Ecosystems
…
…
…
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IoT und IIoT Plattformanbieter
Cloudbasierte Plattformen als Backbone von Manufacturing- Ecosystemen
Konsumenten,
Business und IT Industrie, Produktion
GE PREDIX
Strategische Entwicklung von Geschäftsideen
Ideenfindung auf Nutzenebene
Customer Jobs
Welche funktionalen Aufgaben erledigt der Kunde?
Welche Rolle hat der Kunde gegenüber seinen Kunden?
Welche Benefits erhält mein Kunde?
Beispiele: Usability, Kosteneinsparungen, Produktivitäts-
steigerung
Customer Gains
Bei welchen
Problemen wird dem Kunden geholfen?
Beispiele: Risiken, Zeitverlust, Ärgernisse Customer Pains
Auf welcher
Wertebene kann eine Lösung gefunden werden?
Wie sieht die Idee konkret aus?
Wertebene
Welche
Kernkompetenzen werden für die Lösung benötigt
Müssen diese neu aufgebaut werden?
Kernkompetenzen
10 Quelle. weaverorb; Ries
Minimal Viable Products als Ansatz für neue Wertangebote
Geschäftsmodell-Innovation
Ein »Minimum Viable Product« (MVP) ist ein gerade eben marktfähiges Produkt…
…das genug Wert transportiert, dass Käufer bereit sind dafür/dessen Nutzung zu bezahlen
…das genügend zukünftige Vorteile verspricht um »early adopters«
anzusprechen
…das ein Feedback der Kunden erlaubt, um die nutzerzentrierte
Weiterentwicklung zu lenken
Bsp. WhatsApp
realize idea
test
learn MVP
XaaS-Concept − Everything as a Service
Holistische Serviceorientierung führt zu neuen Wertschöpfungsstrukturen und Ökosystemen
Aufgaben Beispiele
Value as a Service (VaaS)
Personalisierte Dienste zur Bedürfniserfüllung
(z.B. Mobilität, Gesundheit)
Logistic as a Service (Amazon)
Mobility as a Service (Daimler)
Assembly as a Service (Foxconn) Modules as a
Service (MaaS)
Offene Hard- und Softwaremodule zur
Komposition personalisierter Dienste
Ara modules (Google)
Apps (Runtastic)
Autos (Local Motors)
Plattform as a Service
(PaaS)
Life Cycle Umgebung &
Kommunikation zum
wirtschaftlichen Bereitstellen der Soft- und Hardwaremodule
App Store (Apple)
Produktions-Plattform (emachineshop)
Virtual Fort Knox (FhG)
Home Applications (First built) Infrastructure
as a Service (IaaS)
Infrastrukturlandschaft als Basis für Plattformen und zur
Bereitstellung von Modulen
Cloud Infrastructure (IBM)
Mobile Communication (Telekom)
Netze (ENBW)
Everything as a Service (XaaS)
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Seit Anfang 2015 sind anhand eines CAD- Files eines zu transportierenden Teils passende Greifer bei Schunk bestellbar.
Reduzierung der Bestellzeit und
Sicherstellen von hohem Nutzen für den Kunden durch Integration des Kunden in den Entwicklungsprozess
Kommunikation erfolgt über eine Online- Plattform
Fertigung mit 3D-Druck wird vom Partnerunternehmen Materialise übernommen
Quelle. Schunk GmbH; Materialise
Fallbeispiel Schunk eGRIP
Geschäftsmodell-Innovation
Schunk Konstruktion
Plattform
Materialise Produktion Kunde
Beispiel Trumpf: Der Kunde wird zum Prosumenten bei der Herstellung von Stanzwerkzeugen
Mass Personalization durch radikale Rationalisierung von Ineffizienzen im gesamten Wertschöpfungssystem
Der Kunde konfiguriert und plant individuelles Stanzwerkzeug auf einer Plattform und lastet den Auftrag selbständig ein (Prosument).
Auftragsinformationen (inkl. NC-Programme) werden automatisiert erzeugt und zum Shopfloor transferiert (CAD/CAM/Digitaler Zwilling).
Werkstück steuert die Herstellung
(Autonome Produktion/ Digitaler Schatten).
Mitarbeiter kooperieren mit Robotern und Maschinen (Mensch als Dirigent der Wertschöpfung).
Produktivität: +120 % Flächenbedarf: -35 %
Liefertreue: +140 % Lieferzeit: 4h statt 4 Tage
Reklamationsquote: -80 %
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Vernetzung Leistung
Metcalfe:
»Der Nutzen eines Kommunikations- systems wächst mit dem Quadrat der
Anzahl der Teilnehmer.«
Moore:
»Die Rechnerleistung verdoppelt sich alle 18 Monate.«
Ökosysteme für Smart Business Modelle
Wissen Transparenz
Cyber-physische Systeme Internet der Dinge und Dienste
Real time & at run time
Everything as a Service
Die Basis: Rechenleistung und Vernetzung
Moore und Metcalfe behalten recht und bestimmen die Möglichkeiten und Wert eines Unternehmens
Bildquellen: wikipedia.de, ibm.com, abcnews.com
Überschrift Kapitel Smart Factory −
Konzept und Potenziale
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An der Schwelle zur 4. Industriellen Revolution
Steigende Komplexität führt zu neuen Wertschöpfungssystemen
In Anlehnung an: The Global Manufacturing Revolution; Quellen: Ford, beetleworld.net, bmw.de, dw.de
Produktvolumen pro Variante
Produktvielfalt 1850
1913 1955
1980
2000 Massenproduktion
z.B. Smartphone für Afrika
z.B. 3D-Druck z.B. BMW online car configurator z.B. VW Käfer
»People can have the Model T in any colour− so long as it‘s black.«
Henry Ford (1913)
Fünf Handlungsfelder für die Wertschöpfungsmodelle der Zukunft
Optimale Verteilung der Wertschöpfung im Ecosystem
Optimale Verteilung und Adaption der Funktionalitäten in der cyber- physischen System Architektur
Massendatenbasierte Prognose von Zukünften
Herstellung von personalisierter Hardware
Verschwendungsfreie und personalisierte
Mensch-Maschine-Interaktion
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ARENA2036 – Stuttgart Research Campus
Active Research Environment for the Next Generation of Automobiles
PPP
15 Jahre
Forschungsfabrik als Integrationsplattform
HDM dazu
Prozess- modul Prozess-
modul
Prozess- modul Prozess-
modul
Prozess- modul Prozess-
modul
Prozess- modul Prozess-
modul
Prozess- modul Prozess-
modul
Prozess- modul Prozess-
modul Prozess-
modul Prozess-
modul
Prozess- modul Prozess-
modul
Prozess- modul Prozess-
modul
Prozess- modul Prozess-
modul Varianten
Montageintegrierte Fertigungsprozesse
Kontextbasierte Planung und Steu- erung, unterstützt durch Apps
Lernende und selbst konfigurierende Simulationsmodelle
Big Data basierte Mustererkennung zur Optimierung
Mensch-Roboter Kooperation
Autonome Transport- systeme und smarte Ladungsträger
Steuerung aus der Cloud /Plug and Produce
Augmented Ope-rator als Dirigent der
Wertschöpfung 1
1 3 2
3 2
Automobilproduktion morgen – Entkopplung von Band und Takt durch flexibel vernetzbare und skalierbare
Prozessmodule im Produktionsraum
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Beispiel SEW Eurodrive – Flexible Vernetzung von schlanken Wertschöpfungszellen
Mitarbeiter als Dirigent der Wertschöpfung
Quelle: SEW Eurodrive
Verknüpfung der Drehmaschine mit Cloud-Service
Cloud Plug sendet Sensordaten an Sense&Act System
Bei Erreichen/Unterschreiten
eines Schwellwerts wird eine Aktion ausgelöst
z.B. Maschinenampel oder Email an Techniker
Cloud Plug – CPS Retrofitting
Anwendungsfall
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Alle Objekte in der Fabrik werden smart
iBin − Intelligente Behälter bestellen ihre Befüllung autonom
Quelle: Fraunhofer IML, Prof. Dr. Michael ten Hompel
Mit einer integrierten Kamera
und im Zusammenspiel mit seiner Cloud zählt der iBin die Teile, die in ihm liegen.
Alle Objekte in der Fabrik werden weitestgehend mobil
Beispiel: Audi R8 – frei navigierendes FTS (navigation as a service)
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Alle Entitäten der Fabrik haben einen
»Digitalen Schatten«
Beispiel: Motion Capturing zur Rückführung der realen Abläufe
in die Planungsmodelle
Smarte Optimierung der Produktivität
Beispiel: Automatisierte Erkennung von Abhängigkeiten zwischen Prozessen und Ableiten von Verbesserungspotenzialen
Durch
»Minimalinvasive« Prozessbeobachtung mit Kameras ohne aufwendige
Systemintegration
Merkmalsbasierte Konfiguration und
Wiedererkennung von Zuständen in den Videos mittels adaptiver Auswertealgorithmen
Vorteile
Echtzeitnahe Prozessanalyse mit direkter Zuordnung von Verlustursachen
Ermittlung und quantitative Bewertung von Potenzialen zur Prozessoptimierung
Ständige Transparenz durch Bereitstellung der Störungen und Anlagenzustände
für Bediener und Planer
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Unternehmenspotenziale durch Industrie 4.0
Experten erwarten eine Gesamt-Performance-Steigerung von 30–50 % in der Wertschöpfung
Pilotprojekt von Bosch, bei dem der gesamte Versandprozess über das werksinterne Logistikzentrum in einem Industrie 4.0-Projekt neu
strukturiert wurde.
-10 % Milkruns
+10 % Produkt-
ivität
-30 % Lager- abbau
Abschätzung der Nutzenpotenziale
Quelle: IPA/Bauernhansl, Bosch
Stimmen zur Änderung in der Beschäftigung durch Industrie 4.0
Quelle: oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf, ing-diba.de/pdf/ueber-uns/presse/publikationen/ing-diba-economic-research-die-roboter-
47 % der heutigen US- Jobs in Gefahr (Frey, Osborne), 51 % der dt.
Jobs (Bowles)
18,3 Mio Arbeitsplätze sind bedroht
Bis 2025 entstehen in D netto 350.000 Jobs
Bis 2025 gehen in D netto 60.000 Jobs verloren 12 % der
deutschen und 9 % der US- Jobs in Gefahr
Bis 2020 5 Mio weniger Jobs durch Industrie
[Frey, Osborne, 2013;
Bowles 2014]
[ING DiBa, 2015] [BCG, 2015] [ZEW, 2015] [IAB, 2015] [WEF, 2016]
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Industrie 4.0 wird das Produktivitätswachstum beschleunigen
Die Produktivität der deutschen Wirtschaft wird bis 2025 um fast zwölf Prozent steigen
Quelle: Statistisches Bundesamt, Fraunhofer IAO, IAB, DZ BANK AG.
Eric Emerson Schmidt (* 27. April 1955 ) seit April 2011 Executive Chairman (davor Chief Executive Officer) von Google und gehört seit 2009 zum Beraterteam des
»Die umfassende Vernetzung führt uns in eine höchst personalisierte,
höchst interaktive und sehr,
sehr interessante Welt. «
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Hervorgegangen aus dem erfolgreichen Werk
»Industrie 4.0 in Produktion,
Automatisierung und Logistik« Detaillierte Einführung in Industrie 4.0
Zahlreiche Beispiele aus der Praxis
Anschauliche Beschreibung der Basistechnologien
12 neue Kapitel, über 800 Seiten
ISBN 978-3-662-45278-3