Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl 26. September 2017

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ZUKUNFT DER PRODUKTION – PLATTFORMBASIERTE WERTSCHÖPFUNG IN BUSINESS ECOSYSTEMEN

Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl 26. September 2017

Quelle: swissleader.ch

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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)

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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)

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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

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Prozess- modul Prozess-

modul

modul Prozess-

modul

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

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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.

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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

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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

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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.

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Eric Emerson Schmidt (* 27. April 1955 ) seit April 2011 Executive Chairman (davor Chief Executive Officer) von Google und gehört seit 2009 zum Beraterteam des