Industrial Big Data
Die Zukunft kennen – Prozesse automatisieren
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Geräte, Werkzeuge Maschinen, Anlagen und Fahrzeuge
werden zunehmend mit Sensoren ausgestattet. Sie sammeln massenhaft Date...
Inhalt

Von der Elementarphysik lernen:
Industrial Big Data steigert die Produktivität und eröffnet neue Geschäftsfelder		...
Von der Elementarphysik Profitieren:
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Blue Yonder ist der führende Softwareanbieter für Predictive Analytics in Europa. Mit
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Industrial Big Data - Die Zukunft kennen - Prozesse automatisieren

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Geräte, Werkzeuge Maschinen, Anlagen und Fahrzeuge
werden zunehmend mit Sensoren ausgestattet. Sie sammeln
massenhaft Daten – über sich selbst und über ihre
Umwelt. Wenn es gelingt, Muster in diesen Daten zu erkennen
und auf dieser Basis präzise Vorhersagen zu
treffen, arbeiten Unternehmen deutlich effektiver. In die
Zukunft gerichtete Prognosemethoden nennt man Predictive
Analytics. Durch Predictive Analytics auf der Basis
von Big Data können Prozesse umfassend automatisiert
werden.

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Industrial Big Data - Die Zukunft kennen - Prozesse automatisieren

  1. 1. Industrial Big Data Die Zukunft kennen – Prozesse automatisieren
  2. 2. 2
  3. 3. Geräte, Werkzeuge Maschinen, Anlagen und Fahrzeuge werden zunehmend mit Sensoren ausgestattet. Sie sammeln massenhaft Daten – über sich selbst und über ihre Umwelt. Wenn es gelingt, Muster in diesen Daten zu erkennen und auf dieser Basis präzise Vorhersagen zu treffen, arbeiten Unternehmen deutlich effektiver. In die Zukunft gerichtete Prognosemethoden nennt man Predictive Analytics. Durch Predictive Analytics auf der Basis von Big Data können Prozesse umfassend automatisiert werden. Für die USA wird hierdurch eine jährliche Produktivitätssteigerung von 1 bis 1.5 Prozentpunkten erwartet. Wir zeigen Ihnen die Möglichkeiten von Industrial Big Data für den Standort Deutschland auf. 3
  4. 4. Inhalt Von der Elementarphysik lernen: Industrial Big Data steigert die Produktivität und eröffnet neue Geschäftsfelder 5 Automobilindustrie/Telekommunikation Das vernetzte Fahrzeug: Entwicklung, Produktion, Vertrieb und Kundenservice straffen Prozesse und erhöhen den Gewinn 6 Automobilindustrie/Telekommunikation Mobilität im Wandel: Wettbewerbsvorteile durch Zusatzdienste und -produkte frühzeitig sichern 8 Logistik GPS-Daten und Sensoren: Predictive Analytics senkt den Benzinverbrauch und verkürzt Wege 10 Automobilindustrie Prognosen aus homogenen Datenquellen: Predictive Analytics steigert Profitabilität und Qualität 12 Maschinen- und Anlagenbau Automatisierte Analyse in Echtzeit: Fehler beheben, Wartung optimal planen, Servicequalität erhöhen 14 Fertigungsindustrie Industrie 4.0: Auf Änderungen in Datenströmen reagieren und Prozesse automatisieren 16 Gesundheitswesen Individuelle Erfolgsprognose: Patienten gezielt und effektiv behandeln 18 Über Blue Yonder 23 4
  5. 5. Von der Elementarphysik Profitieren: Industrial Big Data steigert die Produktivität und eröffnet neue Geschäftsfelder Im Jahr 2016 gibt es Schätzungen zufolge 48 Millionen internet- sich damit ein riesiges Marktpotenzial: Vernetzte Angebote fähige Fahrzeuge. Eine einzige moderne Produktionsmaschine und Zusatzdienste versprechen hohe Gewinnmargen. Automa- liefert über zahlreiche Sensoren täglich mehrere Gigabyte an tisierte Prozesse, eine mustergesteuerte Produktion sowie ein strukturierten und unstrukturierten Daten. Für die Automobilin- vorausschauendes Maschinenmanagement steigern Effizienz dustrie, die Logistikbranche, den Maschinen- und Anlagenbau, und Effektivität: Kosten sinken. Fertigungsunternehmen und das Gesundheitswesen eröffnet Etwa eines von zehn Millionen Ereignissen ist interessant Um eine Produktivitätssteigerung zu erreichen, muss eine moderne Ereignisse gespeichert, mit jeweils einem Datenvolumen von 1.000 Datenanalyse-Software die Möglichkeit bieten, spezielle Ereignisse Terabyte. Mit einem intelligenten Algorithmus lassen sich online die aus großen Datenmengen exakt zu prognostizieren. Herkömmliche extrem seltenen, potenziell interessanten Ereignisse aus der Datenflut Business-Intelligence-Anwendungen genügen diesen neuen An- herausfiltern – etwa eines von circa zehn Millionen. Das Aufspüren von forderungen nicht. Vielmehr bedarf es moderner Methoden der Da- seltenen Ereignissen wurde durch die Entwicklung von statistischen tenanalyse, welche zum Beispiel in der Spitzenforschung entwickelt Verfahren ermöglicht, die speziell für den Einsatz von großen Daten- werden. Der Teilchenbeschleuniger Large Hadron Collider (LHC) des mengen optimiert wurden, um Teile der Analyse in Echtzeit durch- Kernforschungszentrums CERN gilt als eine der größten Maschinen führen zu können. Infolge eines ganzheitlichen Ansatzes konnten so der Welt. Dort werden in Experimenten pro Sekunde 40 Millionen komplexe Zusammenhänge analysiert und prognostiziert werden. „Connected Car“ als Paradigma für Predictive Analytics in der Industrie So werden beispielsweise die Fehlermeldungen im Premiumfahr- ie Software im Kfz macht heute bereits 40 Prozent des WertD zeug erkannt und ausgewertet, die Aufschlüsse über Optimierungs- schöpfungsanteils aus. Die Automobilindustrie als vernetzte potenziale in der Produktion und im Service geben. Andere Parame- Branche aus Herstellern, Zulieferern, Importeuren, Händlern und ter werden erfasst und stoßen in Echtzeit automatisierte Prozesse wie Servicepartnern kann schon heute intelligente Zusatzdienste im zum Beispiel die Bestellung eines Ersatzteils und die Kontaktaufnah- Markt platzieren. Durch eine konsolidierte Datenhaltung und auf me mit dem Fahrzeughalter an. Das Konzept Connected Car zeigt die die Zukunft gerichtete Auswertung straffen Unternehmen ihre Pro- Möglichkeiten von Industrial Big Data. Wir stehen am Anfang einer zesse immens und senken Kosten. Entwicklung, die ganz unterschiedliche Wirtschaftszweige grundle- enn Logistikdienstleister GPS-Daten und Informationen W gend verändern wird: aus Sensoren konsequent nutzen, verringern sie ihren Benzinverbrauch und verkürzen ihre Routen erheblich. as produzierende Gewerbe zählt in Deutschland zu den D innovativsten Wirtschaftszweigen. Forschungsinitiativen von Wirtschaft, Wissenschaft und Politik treiben derzeit das Konzept Industrie 4.0 voran. Die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation trägt wesentlich zur Effizienzsteigerung bei. Werden Änderungen in Big-Data-Strömen frühzeitig erkannt, lassen sich Prozesse vorausschauend und automatisiert daran anpassen. ie im Gesundheitswesen anfallende Datenmenge ist riesig D und heterogen. Eine konsolidierte Auswertung mit Predictive Analytics verspricht nicht nur schlanke und effektive Prozesse, sondern dient auch dem Wohl jedes einzelnen Patienten. 5
  6. 6. Automobilindustrie/Telekommunikation Auf 220 Milliarden Euro wird der Markt für Connected Car bi Deutlichkeit, wohin die Reise mit dem IoTS (Internet of Things ftra mobilen Endgeräte ihrer Fahrer. Bei der neuen A-Klasse von ana , alle x /h Vertrieb und Kundenservice. m ei k M it der neuen Mobilfunkgeneration LTE lassen sich Rück- 6,5 MIO. hl) ebsta ad -Gr Akku Ort 48 MIO. Or tu n ler direkt in der Software behoben werden können. gb rufaktionen vermeiden oder früher erkennen, wenn die Feh- bei Di managen – von der Entwicklung über die Produktion bis zu ierung D as Fahrzeug lässt sich über den gesamten Lebenszyklus (Alarm 3.000 Euro für ein Connectivity-Paket). rx schöpfen neue Marktpotenziale ab (die Zahlungsbereitschaft liegt laut Auto-Bild-Marktbarometer Connectivity bei el x U nternehmen, die Industrial Big Data analysieren können, ne wenn Fahrzeugdaten an die Werkstatt übermittelt werden. ation x te Freite unk r tep le Hal äh d z un en ken c nd Stre tu ss ieb tr Be unik komm t lei rometer Connectivity 60 Prozent der Befragten für attraktiv, Arbeitszeiterfassung/Statusinfos /k werden können. So hielten es etwa im Auto-Bild-Marktba- -km er Kunden mit welchen Produkten und Services angesprochen ent öß M it Predictive Analytics lässt sich prognostizieren, welche ng gr ein- und ausgehenden Daten zugänglich. gem x-min Internetunternehmen wie Google werden so Unmengen an hu chs ranten, aber auch für Telekommunikationsdienstleister und g alle ac Kur swe für Apps verschiedener Anbieter. Für OEMs und Systemliefe- Ortun gsm rw bei und Bedienkonzept. Andere Hersteller öffnen ihre Software be ung Mercedes-Benz beispielsweise gehört das iPhone ins Anzeige- sü n ate Au unzählige Daten über eine Vielzahl von Sensoren und über die et S-D and Services) geht: Kfz erhalten IP-Adressen und übermitteln FM Ge im Jahr 2020 geschätzt. Das vernetzte Fahrzeug zeigt in aller on siti po Dis sung nerfas ate Tankd Das vernetzte Fahrzeug: Entwicklung, Produktion, Vertrieb und Kundenservice straffen Prozesse und erhöhen DEN Gewinn 40% Wertschöpfungsanteil Ohne IT undenkbar: Schon heute liegt der WertschöpfungsDie Zahl der internetfähigen Fahrzeuge in 6 Westeuropa nimmt rasant zu. anteil von Software im Auto bei 40 Prozent.
  7. 7. Fahre riden tifikat Erf ion ass ung Fa von hr -u Te l em nd etr St ie d an ate dz n ei t er fas su ng Ortung bei Zündung an/aus N ig ck n/ ig av n o ati v Na Tru o ati IP 203.000.113.195 Verschiedene Bereiche des Herstellers nutzen Daten aus dem Fahrzeug. Gemeinsam mit Zulieferern, Werkstätten und dem a Handel werden diese über den gesamten Lebenszyklus betrach- em sch tet. Werkstätten können Fehler schnell orten. kt pun te Hal ung rwalt parkve Fuhr Berichte/Auswertungen Wartu Ort Ele kt he in, ah rte m alle x-k m Riesenmarkt für neue Dienste: Bereits 2016 sollen nb vier Fünftel aller Neuwagen vernetzt sein. uc h PS G via S SM ng er stu od flei ail -M Lau rE pe der s-/-k nk x-m sF lar ng adres unden K tenba alle sc .A tung ni m ssu rwal taktve on ro to Au Erfa Ortung bei Kurswechsel x-Grad ung ngsda SOS Drive Kit Plus OPEN XC OEMs öffnen ihre Fahrzeuge für Smartphones und Apps verschiedener Anbieter. Erste Angebote wie „Drive Kit Plus“ (Daimler) und „Open XC“ (Ford) sind bereits auf dem Markt. 7
  8. 8. Automobilindustrie/Telekommunikation Mobilität im Wandel: Wettbewerbsvorteile durch Zusatzdienste und -produkte frühzeitig sichern Um die Verkehrssicherheit zu erhöhen, sollen Neuwagen ab 2015 mit eCall ausgestattet werden müssen. Die Black-Box enthält eine automatische Notruffunktion und speichert Vorgänge wie beispielsweise die Beschleunigung und die Einleitung von Bremsvorgängen. Durch die europäische Initiative müssen allein in Deutschland bis 2020 etwa 15 Millionen Autos BLACKBOX SOS über feste Datenverbindungen verfügen. Für die gesamte Automobil- und Telekommunikationsindustrie ergibt sich so die Chance, eine Vielzahl von Zusatzdiensten zu entwickeln und anzubieten. Eine weitere Quelle sind die im Mautsystem erhobenen Daten. Sie lassen sich mit Predictive Analytics zur intelligenten Verkehrssteuerung einsetzen – Dublin und Stockholm machen es vor. Zudem stellt sich die Automobilbranche mit datenintensiven Carsharing-Modellen (pay as you drive) auf Der größte Versicherungskonzern der Welt setzt Black-Box seit fünf Jahren in über den Wandel in der Mobilität ein. B is hin zum automatisierten Fahren reichen die Anwendungen für das vernetzte Auto. Google-Autonomous-Car wurde im Mai 2012 in Kalifornien zugelassen. Unternehmen aus ganz unterschiedlichen Bereichen können sich Marktanteile in neun Ländern ein. im Fahrzeug erschließen, wenn sie über die erforderliche Big Data Expertise verfügen. P redictive Analytics erkennt in Echtzeit Auffälligkeiten, Ver- - 2.500 änderungen oder Fehler in Big Data. Auf diese Weise lässt Unfalltote sich der Verkehrsfluss sicherstellen und Staus werden ver- pro Jahr mieden. U nternehmen, die Prognosesoftware einsetzen, können Carsharing mit großen Flotten anbieten und planen die Quelle: www.automotiveit.eu räumliche und zeitliche Verfügbarkeit optimal. € Europa Nordamerika IN 18 StädteN 275.000 NUTZER Etwa alle 4 Sekunden beginnt eine car2go-Miete 8 DEUTSCHLAND IN 6 StädteN 70.000 NUTZER
  9. 9. „Die Politik sollte mit dem Nachfolgesystem ab 2015 eine aktive Verkehrssteuerung betreiben und die anfallenden Datenmengen anonymisiert für neue Dienste zur Verfügung stellen.“ BITKOM-Vizepräsident Volker Smid Die Mauteinnahmen werden in Deutschland über 700.000 On-Board-Units (OBU) erhoben: fast 25 Milliarden gefahrene Kilometer pro Jahr. Quelle: www.bitkom.org – BITKOM_LF_big_data_2012_online.pdf Anonymisierte 25.000 GPS-Daten sec - 20% Verkehrsaufkommen und -emissionen - 50% Fahrzeiten Stockholm In Stockholm werden pro Sekunde 250.000 anonymisierte GPS-Daten von Handybesitzern, Stau- und Unfallmeldungen sowie Daten von Sensoren und dem Mautsystem analysiert. Auf DUBLIN diese Weise wird der Verkehr gesteuert. legt alle Daten offen, die zum Verkehr erfasst werden, um Möglichkeiten für alternative Volkswirtschaftliche Kosten durch Mobilitätskonzepte aufzuzeigen. Verkehrsprobleme in den 30 größten Metropolregionen der Welt: Eine Fraunhofer-Studie im Auftrag des BITKOM bezifferte den Nutzen intelligenter Netze pro Jahr auf 266 Milliarden Dollar /Jahr 10 Milliarden EURO 9
  10. 10. Logistik GPS-Daten und Sensoren: Predictive Analytics senkt den Benzinverbrauch und verkürzt Wege Gemessen am Umsatz, so die Bundesvereinigung Logistik (BVL), ist die Logistik der drittgrößte Wirtschaftsbereich in Deutschland. Im Jahr 2012 erzielte die Branche mit 2,85 Millionen Beschäftigten einen Umsatz von rund 225 Milliarden Euro, drei Prozent mehr als im Vorjahr. Wichtigster Wachstumstreiber im Paketbereich ist der E-Commerce – ein Markt mit rosigen Aussichten. Allerdings auch ein Markt mit steigendem Wettbewerbsdruck, der die Akteure zu Prozessoptimierungen zwingt. Mit Industrial Big Data steigern Logistikunternehmen und die Logistikbereiche in Industrie und Handel ihre Effizienz. UPS macht vor, wie sich bei verringertem Mitteleinsatz die Leistungen anheben lassen. M it dem Einsatz von Predictive Analytics kann der Benzinverbrauch von Logistikunternehmen signifikant gesenkt werden. Hierbei werden GPS- und Sensordaten zusammen mit externen Faktoren ausgewertet. Zum Beispiel können Prognosen von Benzinpreisentwicklungen einbezogen werden. E ine Routenoptimierung auf der Grundlage der analysierten Daten führt zu einer erheblichen Verkürzung der Strecken. UPS Transportaufträge lassen sich schneller abwickeln. Predictive Analytics ermöglicht die vorausschauende War tung von Fahrzeugflotten. Sensordaten geben Aufschluss über den Betriebszustand jedes einzelnen Fahrzeugs. Werkstatttermine werden rechtzeitig eingeplant und Pannen vermieden. Messung des BenzinverbrauchS - 32 MIO. Liter Benzin - 135 MIO. KM 46.000 UPS Fahrzeuge 10 Fahrstrecke in einem jahr
  11. 11. WETTBEWERB 59,1% DHL 40,9% Nationaler Paketmarkt: Marktvolumen 2012 7,8 MRD. € Nationaler Paketmarkt DHL Unternehmensbereich Brief DHL 64 Mio. Unternehmensbereich Paket Pakete Päckchen je Werktag Briefe je Werktag 3 Mio. 40 Mio. Haushalte Filialen Verkaufspunkte 20.000 Geschäftskunden Packstationen 3 Mio. 2.500 Paketboxen 1.000 Pakete je Werktag Filialen Verkaufspunkte 2013 3% 3 Mio. 20.000 Packstationen 2.500 1.000 Paketboxen 82 Briefzentren 33 Paketzentren 3% 2,7% 2,3% 1,2% Die Transportleistung steigt 11
  12. 12. Automobilindustrie Prognosen aus homogenen Datenquellen: Predictive Analytics steigert Profitabilität und Qualität Die Studie „FAST 2025 – Future Automotive Industry Structure“, ein Gemeinschaftsprojekt von Oliver Wyman und dem Verband der Automobilindustrie (VDA), sieht gewaltige Umwälzungen WERTSCHÖPFUNGSANTEILE forschung entwicklung auf die Branche zukommen. Hersteller und Zulieferer sind gefordert, sich auf einen weiter wachsenden Wettbewerbs- 2013 2025 60% 47% druck – vor allem getrieben aus den Schwellenländern – verbunden mit einem immensen Innovationsdruck, einzustellen. Zugleich sind die Komplexität der Prozesse und Beziehungen sowie die Menge der handzuhabenden Daten kaum zu übertreffen. Ein einziger OEM muss heute bereits mit Daten OEM in der Größenordnung von insgesamt zehn Terabyte Tag für Tag umgehen. Elektronische Steuerkomponenten liefern kontinuierlich Daten, die häufig unstrukturiert sowie vollständig archiviert werden. Predictive-Analytics-Software versetzt Un- 36% 32% ternehmen in die Lage, dieses Material auf signifikante Daten zu reduzieren, auszuwerten und Prozesse auf dieser Basis zu automatisieren. Zulieferer D ie permanente Auswertung eingehender Daten schärft den Blick für die Partner in der Wertschöpfungskette – ganz gleich, ob es sich dabei um neue oder veränderte Anforderungen, zu befürchtende Lieferausfälle oder um Qualitäts- 17% 9% mängel handelt. D as Monitoring der Fahrzeugdaten – auch nach der Fahrzeugauslieferung – verbessert das Qualitätsmanagement. Engineering-Dienstleister Die Fehlerfrüherkennung steigert die Profitabilität. D ie Auswertung der Fahrzeugdaten sowie der Fahrleistung WERTSCHÖPFUNGSANTEILE fließt in neue Produkte ein. D ie in Forschung und Entwicklung entstehenden gewaltigen Sensordatenströme (Testfahrstrecken, Dauerläuferfahr- Produktion 2013 2025 35% zeuge) werden umgehend ausgewertet. Das steigert die 29% Effizienz und Qualität von Innovationen. OEM „Die Herausforderungen für OEMs und Zulieferer sind immens. Deshalb wird es wichtiger denn je sein, mit der richtigen Wertschöpfungs- 65% 71% strategie die sich bietenden Chancen zu nutzen. Wer, wenn nicht wir, die deutsche Automobilindustrie, sollte diese Chancen nutzen können. Das wird die Zusammenarbeit von Herstellern und Zulieferern aber auf eine ganz neue Probe stellen.“ Klaus Bräunig, Geschäftsführer des VDA 12 Zulieferer
  13. 13. 1990 2013 rund 8 Modelle rund 24 Modelle PRO HERSTELLER Individuelle Kundenwünsche forcie- kürzere Produktlebenszyklen ren die Vervielfältigung von Fahrzeugmodellen und -optionen KOSTEN PROZESSE STRUKTUREN Kundenanforderungen steigen Die Innovationsbestrebungen der OEMs gelten künftig weniger dem Komfort, sondern vor allem der Umweltfreundlichkeit und Effizienz. Kostendruck hält an Elektromobilität und TE UER Leichtbau stehen im Fokus Kunden wünschen immer Höhere Fahrzeugpreise lassen höherwertigere Fahrzeuge sich angesichts des starken Wettbewerbs kaum oder überhaupt nicht durchsetzen 10 Big-Data-Volumen Terabyte Gesetzgeber fordern immer effizientere Fahrzeuge Qualitätsinformationen über die Fahrzeuge Steigerung der Kundenzufriedenheit Profitabilitätssteigerung durch Fehlerfrüherkennung Qualitätssteigerung durch AusschlieSSen von Fehlerquellen verkürzt die Zeiten für die Fehlererkennung und -korrektur mit Big Data Analytics verkürzen sich die Produktionszeiten um 30–50% Kunden konfigurieren fahrzeuge online 13
  14. 14. Maschinen- und Anlagenbau Automatisierte Analyse in Echtzeit: Fehler beheben, Wartung optimal planen, Servicequalität erhöhen Der Fortschritt in der Mikroelektronik ermöglicht es, immer kleinere Sensoren mit immer größerer Funktionalität auszustatten. Das erleichtert dem Maschinen- und Anlagenbau die Überwachung und Wartung von Maschinen, stellt die Branche aber auch vor neue Herausforderungen: W elche Ereignisse können isoliert von einem Servicemitarbeiter bearbeitet werden? W elche Fehler beeinflussen den Betrieb einer kompletten Industrieanlage? Besteht ein Zusammenhang zwischen den Fehlern? „Die Zentralisierung von Service-Wissen und die damit verbundene Neuausrichtung der Informations- und Kommunikationsflüsse im technischen Service ist sowohl für Hersteller als auch für Dienstleister das Top-Zukunftsthema.“ Die Frage der wechselseitigen Abhängigkeit von Ereignissen ist verwandt mit Problemstellungen in der experimentellen Physik. Deshalb können moderne statistische Methoden verwendet werden, die jedem Ereignis eine Wahrscheinlichkeit zuordnen. urch die Analyse von Maschinen- und Umgebungsdaten in D Echtzeit schätzen Ingenieure und Mechaniker den Maschinenzustand realistisch ein. Sie reagieren rechtzeitig, wenn es notwendig ist, und vermeiden unnötige und damit ineffektive Arbeitsschritte. urch die vorausschauende Wartung (Predictive MainteD nance) lassen sich ungeplante Stillstände vermeiden. ie Servicequalität steigt bei sinkenden Kosten (VermeiD dung von „Fehlalarmen“). „Hersteller von Maschinen- und Anlagen sehen darüber hinaus in der Entwicklung kundenindividueller Service-Pakete und in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle bedeutsame Trends und Entwicklungen. Industriedienstleister sehen in einer erweiterten Kundenintegration sowie im Technologieinsatz an der Kundenschnittstelle weitere bedeutsame Service-Entwicklungen für die Zukunft.“ redictive Analytics ermöglicht Unternehmen, sich auf die P Quelle: Fraunhofer IAO Ergebnisse einer Kurzbefragung auf der Messe Maintain 2012 relevanten Daten zu konzentrieren. Der Aufwand für Big Data Analytics wird auf diese Weise schlank gehalten. urch Machine to Machine Communication wird die MaschiD nenauslastung über sämtliche Standorte hinweg gesteuert. Das erhöht die globale Effizienz. Einschätzung der Bedeutung von Servicetrends Zentralisierung von Servicewissen Integration von Kunden Technologieeinsatz Individualisierte Servicepakete Nutzenbasierte Geschäftsmodelle Neue Pfade der Qualifizierung Quelle: Fraunhofer IAO aus der Studie „Hersteller-Services 2022. Ergebnisse einer Kurzbefragung auf der Messe Maintain 2012“ 14 23% 17,8% 17,5% 17,1% 12,3% 12,2% Topthema Zentralisierung von ServiceWissen
  15. 15. wissensbasierte Diagnose-technologie art un g b He en W Reine Alarmsysteme SE N KEN A Fe a h re h le r nf n 1 GIGABYTE 3 GIGABYTE 2 GIGABYTE 5 GIGABYTE Relevante Ereignisse Abgleich Datenhistorie 101010101010 PräventivmaSSnahmen 101010101010 Sichten von Trends ... 101010101010 101010101010 101010101010 ote Servic Rem e 1.000 GERÄTE = 3,5 GB/MIN Schnellere Behebung von Fehlern Optimalere Planung von Wartungsvorgängen Bessere Servicequalität bei geringeren Kosten 80% Fehlalarme 20% Qualifizierte signale Quelle: www.bitkom.org – BITKOM_LF_big_data_2012_online.pdf
  16. 16. Fertigungsindustrie Industrie 4.0: auf Änderungen in Datenströmen reagieren und Prozesse automatisieren Achtung! Hier Kugellager austauschen! Fertigungsindustrie und Internet wachsen zusammen. Im Idealfall führt das dazu, dass die zentrale Steuerung der Produktion abgelöst wird durch ein sich selbst regulierendes System aus intelligenten Komponenten und miteinander kommunizierender Maschinen (Machine to Machine Communication). Das Produkt sammelt Informationen über den gesamten Lebenszyklus, die konsolidiert ausgewertet werden können. Maschinen melden automatisch ihren Zustand sowie ihren Bedarf an Nachschub. Greifen die Partner der Wertschöpfungskette auf einen gemeinsamen Datenpool zu, können Bestellungen Unternehmen TREFFEN automatisch just in time ans Band geliefert werden. Zentraler WETTBEWERBER Entscheidungen auf Erfolgsfaktor für Industrie 4.0 ist Big Data Analytics. Nur eine Basis von Daten » +5% +6% +50% starke Predictive Analytics Software ist dazu in der Lage, Muster in großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu erkennen und die sich daraus ergebenden Schritte automa- produktiver tisch anzustoßen. P redictive Analytics verschlankt die Materialbeschaffung und schließt gleichzeitig das Risiko von Lieferengpässen aus: Lieferabrufe werden automatisch angestoßen auf der Basis einer exakten Absatz- und Bedarfsplanung. mehr VerDIENST D ie Einzelfertigung oder Fertigung kleiner Serien lässt sich mit Big Data profitabel realisieren, da die Facharbeiter weniger gefordert sind, einzugreifen. Maschinen und Teile tauschen die Informationen über den Fertigungsprozess IT- HÖHERER BÖRSENWERT gesteuert automatisch aus. D ie Berücksichtigung individueller Wünsche erhöht die Kun- Quelle: Erik Brynjolfsson, Professor für Informationstechnik am Bostoner Forschungsinstitut MIT denzufriedenheit und -bindung. Bedeutung des produzierenden Gewerbes für Deutschland Anteil des produzierenden Gewerbes (einschließlich Energie) an der gesamtwirtschaftlichen Bruttowertschöpfung 35 Österreich Deutschland Japan USA FrAnkreich Italien Vereinigtes Königreich 30 25 20 15 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 10 International comparison of the manufacturing industry. Source: OECD; IW Cologne / Forschungsunion Wirtschaft Wissenschaft 16 Quelle: OECD; IW Köln
  17. 17. Ich bin die nächsten 36 Stunden nur zu 80 % ausgelastet! Ich muss in 24 Stunden gewartet werden. Kühlkette unterbrochen! Ich muss noch befüllt werden! Welche Datenquellen werden in Ihrem Unternehmen am stärksten wachsen? Mobile Anwendungen Daten aus IT- und TK-Systemen (Logfiles, Verbindungsdaten, System-Monitoring) Daten aus Anwendungen in der Cloud Unstrukturierter Inhalt (z. B. E-Mails, Office-Dokumente) Transaktionsdaten aus Business-Anwendungrn wie ERP Grafische Daten (Bilder, Videos) Maschinen- und Sensordaten aus Produktivumgebung (Manufacturing, Logistik) Wissenschaftliche Daten Daten aus Social-Media-Anwendungen (z. B. soziale Netzwerke) Clickstream-Daten aus Webanwendungen, Webtraffic, RFID etc. 40% 39% 36% 34% 29% 27% 27% 25% 19% 13% n=254, Mehrfachnennungen möglich – Quelle: IDC, Oktober 2012 1,7 MRD. 6 MRD. M2M-Verbindungen Cisco-Schätzung geräte mit ip-adressen IP 203.000.113.195 Ich bin bisher 3 x in 24 Stunden ausgefallen! Quelle: www.silicon.de Ich bin defekt! Lieferant kann Produkt erst in 10 Stunden einladen! Mir ist zu heiß!
  18. 18. Gesundheitswesen Individuelle Erfolgsprognose: Patienten gezielt und effektiv behandeln In einem Essay bringt der Verleger und Autor Tim O’Reilly das Dilemma einer Medizin ohne Predictive Analytics auf den Punkt: Die Menschen werden durchschnittlich behandelt, wie ein statistisches Mittel. Mit Big Data Analytics lässt sich die Perspektive umkehren – zum Wohle des Patienten. Wenn bei- 18,8 MIO. spielsweise ein Medikament gegen Brustkrebs eine Wirksamkeit von 80 Prozent hat, bedeutet das nicht, dass es bei allen Fällen zu vier Fünftel hilft. Vielmehr ist es das Mittel der Wahl bei vier von fünf Patienten, bei einem hingegen vollkommen wirkungslos. Mit Predictive Analytics gelingt es, genau die eine Frau zu identifizieren, der nur mit einem anderen Medikament geholfen werden kann. In der Medizin müssen Big Data in einem erheblichen Maß analysiert werden. Allein das bildgebende Verfahren Magnetresonanztomografie  (MRT, Kernspintomografie) erzeugt pro Untersuchung ein Datenvolumen von mehr als drei Gigabyte. Es ist sehr aufwändig, die im jeweiligen Fall aufschlussreichen Daten und Muster zu erkennen und zu archivieren. Zudem müssen Daten, die an unterschiedlichen Orten und zu unterschiedlichen Zeiten entstanden sind, zusammengeführt werden. Hinzu kommt, dass die Einrichtung, die die datenintensive Untersuchung durchführt, das Ergebnis in verdichteter Form dem Facharzt übermitteln muss. Eine leistungsstarke menschen wurden in einem jahr in deutschland in einem krankenhaus behandelt Quelle: Statistisches Bundesamt, Pressemitteilung Nr. 128 vom 04.04.2013 Analysesoftware unterstützt Diagnostik, Patientenmanagement sowie Therapie. D urch eine konsolidierte Datenhaltung und den Einsatz zentraler Prognosetools entsteht ein einheitliches und vollständiges Bild des Patienten. Diagnoseschritte und Behandlungen werden aufeinander abgestimmt, der Patient wird wirkungsvoll therapiert. M it Predictive Analytics lässt sich besser vorhersagen, ob eine bestimmte Behandlung bei dem einzelnen Patienten anschlägt. D ie Pharmaindustrie wertet Daten aus dem Feld treffend aus und vermehrt ihr Wissen über Krankheitsbilder und -muster. Die Entwicklung neuer, wirkungsvoller Medikamente wird schneller und kosteneffizienter. D urch die Auswertung immenser heterogener Datenmengen gelingt es besser denn je, innovative Diagnoseverfahren, Behandlungen und Medikamente zielgerichtet zu entwickeln und zu erproben. So dient Predictive Analytics letztlich dem Wohl aller Menschen. 18 Das Durchschnittsalter der im Krankenhaus behandelten Personen lag bei 54 Jahren Quelle: Statistisches Bundesamt, Wirtschaft und Statistik, Ausgabe Februar 2013
  19. 19. Gesamtausgaben für Umgerechnet auf den einzelnen Einwohner entfielen auf jeden durchschnittlich Gesundheit 293,8 mrd./Jahr 3.590 EURO gesundheitsbezogene Ausgaben Quelle: Statistisches Bundesamt, Pressemitteilung Nr. 128 vom 04.04.2013 Medizinische Versorgung Dänemark USA Deutschland 793.648 17.226 35* China 31* 288.182 83* 1.862.630 30* Spanien 163.800 34* Australien *pro 10.000 Einwohner 19.612 39* Quelle: www.laenderdaten.de 3 Gigabyte pro session 6 Mio. MRTs /Jahr 1,76 MRD. EURO Quelle: hmi.ucsd.edu – HMI_Case_Neuroimaging.pdf Herunterbrechen und archivieren der Daten sehr aufwändig Verteilte Daten (unterschiedliche Zeit, Ort) müssen verarbeitet werden Ergebnis wird dem Fachexperten zur Unterstützung zugespielt 19
  20. 20. „Um von den anstehenden Veränderungen profitieren zu können, müssen sich OEMs wie Zulieferer strategisch klar ausrichten und fit für die Zukunft machen. Dazu gilt es, Wachstumsbereiche und -märkte rechtzeitig zu erkennen, Wachstumspotenziale für das eigene Geschäft zu verstehen, die Wertschöpfungsstrategie zu überdenken und sich im Wettbewerb zukunftsorientiert aufzustellen.“ Aus der Zusammenfassung der Studie „FAST 2025 – Future Automotive Industry Structure“ von Oliver Wyman und dem Verband der Automobilindustrie (VDA) „Ich denke, der Maschinenbau wird grundsätzlich unterschätzt. Diese Sparte war schon immer interdisziplinär tätig – etwa mit den Embedded Systems – aber sie tun das eher im Verborgenen.“ Roland Bent, Geschäftsführer des Automatisierungstechnikanbieters Phoenix Contact „Jedes Auto produziert stündlich etwa zehn Gigabyte an Daten, wenn man alle Fahreigenschaften, das Bremsen, Lenken, Radioein- und -ausschalten etc. mitrechnet.“ Intel-Forscher Tim Plowman 20
  21. 21. „Wir setzen im CERN einen Algorithmus ein, der für die Analyse von Industrial Big Data prädestiniert ist: Die Software erkennt in einer unvorstellbar großen Datenmenge, welche Ereignisse relevant sind, und sie identifiziert Beziehungen zwischen vollkommen unterschiedlichen Datentypen. Dazu haben wir der Software die relevanten Muster antrainiert, aber wir müssen schon eine Vorahnung haben, was diese Muster sind. Sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wirtschaft leben Big-Data-Projekte vom Expertenwissen der jeweiligen Fachleute.“ Blue-Yonder-Gründer Prof. Dr. Michael Feindt „Bei den anstehenden Investitionen in Technologie und globale Expansion werden Ertragsstärke und Flexibilität zu den Kernerfolgsfaktoren für Zulieferer. Mutiges, zielgerichtetes Handeln ist gefragt, um die Voraussetzungen zu schaffen, in dieser zwar attraktiven, aber auch herausfordernden Industrie zu den Gewinnern zu gehören.“ Lars Stolz, Partner bei Oliver Wyman und Autor der Studie „FAST 2025 – Future Automotive Industry Structure“ von Oliver Wyman und dem Verband der Automobilindustrie (VDA) „Unternehmen, die ihre Entscheidungen auf Basis von Daten treffen, sind fünf Prozent produktiver als ihre Wettbewerber. Sie verdienen sechs Prozent mehr Geld und ihr Börsenwert liegt im Durchschnitt 50 Prozent höher.“ Erik Brynjolfsson, Professor für Informationstechnik am Bostoner Forschungsinstitut MIT 21
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  23. 23. Über Blue Yonder Blue Yonder ist der führende Softwareanbieter für Predictive Analytics in Europa. Mit genauen Prognosen in Echtzeit und cloudbasiert trägt Blue Yonder entscheidend zum Unternehmenserfolg bei. Blue Yonder erkennt in strukturierten und unstrukturierten Daten bisher nicht bekannte Zusammenhänge und Muster. Ursprünglich wurde die Software in der experimentellen Elementarteilchenphysik entwickelt. An Forschungsinstituten wie dem CERN ließen sich damit in den weltgrößten Teilchenbeschleunigern in jeder Sekunde Daten im Petabyte-Bereich auswerten. Diese Leistungsfähigkeit nutzen heute unterschiedliche Wirtschaftszweige in vielfältigen Anwendungen: Dabei liefert die selbstlernende (machine learning) und dynamische Software beispielsweise treffsichere Absatzprognosen und automatische Bestellvorschläge (Auto-Disposition). Sie wird erfolgreich eingesetzt in der dynamischen Preisgestaltung sowie in der Analyse von Kundendaten. Unternehmen sind so in der Lage, Kunden mit individuellen Produktempfehlungen und Angeboten anzusprechen sowie wechselwillige Kunden frühzeitig zu identifizieren. Präzise Vorhersagen ermöglichen eine exaktere Beurteilung der Kreditwürdigkeit von bestehenden und neuen Kunden. Zudem bieten die Analysen von Blue Yonder einen erheblichen Mehrwert für das Risikomanagement der Banken. Zu den Kunden des im Jahr 2008 gegründeten Unternehmens zählen unter anderem OTTO, Vodafone und EOS. Bereits dreimal gewann Blue Yonder den angesehenen Data Mining Cup. Auch der FOCUS Digital Star Award 2013, der CyberChampions Award 2011/12 sowie der CyberOne Award 2012 gingen an Blue Yonder. Prognosen, die sich ständig und automatisch an veränderte Rahmenbedingungen anpassen, tragen entscheidend dazu bei, Geschäftsprozesse profitabel sowie zukunftsfähig zu gestalten. www.blue-yonder.com 23
  24. 24. Karlsruher Straße 88 D-76139 Karlsruhe Tel +49 (0)721 383 117 0 Fax +49 (0)721 383 117 69 info@blue-yonder.com www.blue-yonder.com 24 BY_052013 Blue Yonder GmbH Co. KG

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