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Reinhard Nowak (reinhard@linemetrics.com)
Industrie 4.0
Wie neue Technologien die
Industrie revolutionieren werden
IBM Dev-Days 2014
Das Internet und neue
Geschäftsmodelle
verändern ganze Branchen in
wenigen Jahren...
Kommunikation
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Handel
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Die Industrie...
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IoT / M2M MQTT, 6LowPAN
Cloud / SaaS IBM Softlayer, IBM BlueMix
Stream Processing IBM WebSphere ESB, Storm
Big Data + Analytics NoSQL, IBM Cognos
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Internet der Menschen: soziale Netze, Collaboration
Industrie 4.0
Internet der Dinge: vernetzte Maschinen, Cyber-physical
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Überblick Industrie 4.0
Ausblick Industrie 4.0
Quelle: http://www.plattform-i40.de/hintergrund/rueckblick
Potential Industrie 4.0
1. Hohe Wettbewerbsstärke
2. Flexible Fertigung
3. Individuelle Produktion
4. Innovative Geschäftsmodelle
5. Neues Arbeiten
=> erwartetes Einsparpotential >30%
Quelle: Plattform Industrie 4.0
Quelle: Umsatzempfehlung, Abschlussbericht Arbeitskreis Industrie 4.0
„...vierten industriellen Revolution, die durch
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gesetzt wurde, also autonome eingebettete
Systeme, die drahtlos untereinander und mit
dem Internet vernetzt sind.“
Große Chance für Startups
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Top Thema bei vielen großen Konzernen
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Viel Kapital für Innovation
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Siemens: Industrie 4.0 VC Fond: $100 Mio
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Cisco: IoT/IoE VC Fond: $150 Mio
IBM: Unterstützung, Mentoring, Ressourcen, Intros
zu VCs im Rahmen vom
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Beispiel Optimierung
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● Anzahl und Gesamtdauer von Stillständen messen
● Energieverbrauch der Anlage sehen
● Auslastung der Anlage messen
● Qualitätsschwankungen (Problem) erkennen und beheben
● Bei Stillständen >15 Minuten informiert werden
● Jederzeit auf die Daten zugreifen können
Kunde möchte so einfach wie möglich
„Google Analytics für Maschinen“
Schritte Inbetriebnahme:
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● Eingänge IoT/M2M Datenlogger konfigurieren
● Datenverarbeitung / Kennzahlen konfigurieren
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Dauer: <3h / Kosten: <€1000,-
Internet of Things in der Produktion
Beispiel BI / Benchmarking
● Mächtiges Reporting-Tool
● Daten aus unterschiedlichsten Quellen (ERP, Planung, etc)
● Jede Rolle hat Interesse an anderen Daten
● Benchmarking zwischen Standorten / Anlagen
● Interaktives Datermining
● Fokus auf die wichtigsten Kennzahlen
● Intuitive Nutzung und gute Usability (auch Mobile)
Kunde möchte:
Beispiel BI / Benchmarking
Beispiel Predictive Maintainance
● In frühem Stadium informiert werden, wenn produzierter Teil
die Qualitätskriterium wahrscheinlich nicht schaffen wird
● Über nahende Stillstände von Maschinen informiert werden,
bevor sie auftreten
● Muster bei regelmässig auftretenden Problemen erkennen
● Korrelationen zwischen einzelnen Sensordaten und
Kennzahlen erkennne
Kunde möchte:
IBM Smarter Analytics
SPSS Modeler
● Visuelles Programmieren
analytischer Streams
● Hohes Maß an Interaktivität und
Benutzerfreundlichkeit
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gängigen Datenbanksystemen
● Orientierung am CRISP-DM Modell
für Data Mining
Fragen?
Web: http://linemetrics.com
Facebook: http://facebook.com/linemetrics
Mail: reinhard@linemetrics.com

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  • 2. Das Internet und neue Geschäftsmodelle verändern ganze Branchen in wenigen Jahren...
  • 10. Technologie Mega-Trends IoT / M2M MQTT, 6LowPAN Cloud / SaaS IBM Softlayer, IBM BlueMix Stream Processing IBM WebSphere ESB, Storm Big Data + Analytics NoSQL, IBM Cognos Predictive und Trending IBM SPSS
  • 11. Web 2.0 Internet der Menschen: soziale Netze, Collaboration Industrie 4.0 Internet der Dinge: vernetzte Maschinen, Cyber-physical Systems
  • 13. Ausblick Industrie 4.0 Quelle: http://www.plattform-i40.de/hintergrund/rueckblick
  • 14. Potential Industrie 4.0 1. Hohe Wettbewerbsstärke 2. Flexible Fertigung 3. Individuelle Produktion 4. Innovative Geschäftsmodelle 5. Neues Arbeiten => erwartetes Einsparpotential >30% Quelle: Plattform Industrie 4.0
  • 15. Quelle: Umsatzempfehlung, Abschlussbericht Arbeitskreis Industrie 4.0 „...vierten industriellen Revolution, die durch das Internet der Dinge und Dienste in Gang gesetzt wurde, also autonome eingebettete Systeme, die drahtlos untereinander und mit dem Internet vernetzt sind.“
  • 16. Große Chance für Startups ● Top Thema bei vielen großen Konzernen ● Praktische Anwendung für viele Trendthemen ● Viel Kapital für Innovation ● Siemens: Industrie 4.0 VC Fond: $100 Mio ● Cisco: IoT/IoE VC Fond: $150 Mio IBM: Unterstützung, Mentoring, Ressourcen, Intros zu VCs im Rahmen vom „Global Entrepreneurship Program“
  • 17. In der Praxis... (3 Beispiele)
  • 18. Beispiel Optimierung ● Anzahl der produzierten Teile messen ● Anzahl und Gesamtdauer von Stillständen messen ● Energieverbrauch der Anlage sehen ● Auslastung der Anlage messen ● Qualitätsschwankungen (Problem) erkennen und beheben ● Bei Stillständen >15 Minuten informiert werden ● Jederzeit auf die Daten zugreifen können Kunde möchte so einfach wie möglich
  • 19. „Google Analytics für Maschinen“ Schritte Inbetriebnahme: ● Stromzange, Temperatursensor, Lichtschranke montieren ● Eingänge IoT/M2M Datenlogger konfigurieren ● Datenverarbeitung / Kennzahlen konfigurieren ● loslegen Dauer: <3h / Kosten: <€1000,-
  • 20. Internet of Things in der Produktion
  • 21. Beispiel BI / Benchmarking ● Mächtiges Reporting-Tool ● Daten aus unterschiedlichsten Quellen (ERP, Planung, etc) ● Jede Rolle hat Interesse an anderen Daten ● Benchmarking zwischen Standorten / Anlagen ● Interaktives Datermining ● Fokus auf die wichtigsten Kennzahlen ● Intuitive Nutzung und gute Usability (auch Mobile) Kunde möchte:
  • 22. Beispiel BI / Benchmarking
  • 23. Beispiel Predictive Maintainance ● In frühem Stadium informiert werden, wenn produzierter Teil die Qualitätskriterium wahrscheinlich nicht schaffen wird ● Über nahende Stillstände von Maschinen informiert werden, bevor sie auftreten ● Muster bei regelmässig auftretenden Problemen erkennen ● Korrelationen zwischen einzelnen Sensordaten und Kennzahlen erkennne Kunde möchte:
  • 25. SPSS Modeler ● Visuelles Programmieren analytischer Streams ● Hohes Maß an Interaktivität und Benutzerfreundlichkeit ● Skalierbarkeit durch Client-/ Server Architektur ● Nahtlose Zusammenarbeit mit allen gängigen Datenbanksystemen ● Orientierung am CRISP-DM Modell für Data Mining