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Logistik in der digitalen Wirtschaft: Daten als strategische Ressource

This presentation (in German) was given at the GS1 Switzerland Big Data in Supply Chain Forum held on March 18th, 2015, in Baden, Switzerland. The presentation introduces digitization and "Industrie 4.0" in logistics and supply chain management using a set of case studies. Furthermore, it points to the increasing importance of data in these cases and argues that data must be treated as a strategic resource in firms. The presentation closes with a brief overview about the Fraunhofer Data Innovation Lab in Dortmund, Germany, and a selection of current projects.

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Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Boris Otto
Baden, 18. März 2015
LOGISTIK IN DER DIGITALEN WIRTSCHAFT:
DATEN ALS STRATEGISCHE RESSOURCE
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AGENDA
 Digitalisierung und Industrie 4.0 in der Logistik
 Daten als strategische Ressource
 Fraunhofer Data Innovation Lab
© Fraunhofer ·· Seite 3
Anwendungsfall Supply Chain: Durchgängige Kopplung
von Informations- und Materialfluss
Quelle: Maersk, Ericsson (2014).
Lösungskomponenten
 Überwachung von Ladungsdaten im
Container
 GSM- und Satellitenkommunikation
Nutzen
 Verbesserung des Frischegrads von
Lebensmitteln im Zielland
 Verbesserung des Hafenmanagements
 Verbesserung des Treibstoffverbrauchs
bei Containerschiffen
Beispiel »Banana Supply Chain«
© Fraunhofer ·· Seite 4
Anwendungsfall Lebensmittelhandel:
Informationstransparenz und Herkunftsnachweise
Lösungskomponenten
 Ende-zu-Ende-Kopplung von Informations- und
Materialfluss
 Hochqualitative, vertrauenswürdige Daten zur
Produktherkunft
 Integration interner und externer Daten
Quelle: fTrace(2014); Alidi Nord (2014).
Nutzen
 Differenzierungs-
merkmal gegenüber
Wettbewerbern
 Mehrwertangaben für
den Kunden
© Fraunhofer ·· Seite 5
Anwendungsfall Online-Versandhandel: »Anticipatory
Shipping« bei amazon
Lösungskomponenten
 Konsumentenzentrierung der
Logistikkette
 Analyse von Nutzer- und
Kontextdaten, z. B. Kaufverhalten,
Umtausche, Merklisten, Browsing-
Verhalten
Quelle: rt.com (2014); Amazon (2013).
Nutzen
 Kommissionierung und Versand,
bevor der Kunde bestellt
 Reduktion von Lieferzeiten
 Vorverlagerung des
Entkopplungspunkts in der
Lieferkette
© Fraunhofer ·· Seite 6
Anwendungsfall Inbound-Logistik: Selbststeuernder
Anlieferungsprozess mit »Geo-Fencing« bei Audi
Lösungskomponenten
 Feste Taktung der Anlieferung durch
Fahrpläne
 Automatisierte Feinsteuerung der
LKW bereits ab dem Lieferant
 LKW-Leitstelle greift nur bei
Abweichungen steuernd ein
 Automatische Materialbuchung
Quelle: Audi (2014).
Nutzen
 Gewährleistung einer getakteten, stabilen und geglätteten Anlieferung
 Verkürzung der LKW-Standzeiten durch Quick-Check-In
 Reduzierung des Administrationsaufwands in der LKW-Leitstelle
 Produktivitätserhöhung durch effizienten Personaleinsatz
 Entlastung von Infrastruktur und Umwelt im Werk und der Region

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  • 1. © Fraunhofer ·· Seite 1 Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Boris Otto Baden, 18. März 2015 LOGISTIK IN DER DIGITALEN WIRTSCHAFT: DATEN ALS STRATEGISCHE RESSOURCE
  • 2. © Fraunhofer ·· Seite 2 AGENDA  Digitalisierung und Industrie 4.0 in der Logistik  Daten als strategische Ressource  Fraunhofer Data Innovation Lab
  • 3. © Fraunhofer ·· Seite 3 Anwendungsfall Supply Chain: Durchgängige Kopplung von Informations- und Materialfluss Quelle: Maersk, Ericsson (2014). Lösungskomponenten  Überwachung von Ladungsdaten im Container  GSM- und Satellitenkommunikation Nutzen  Verbesserung des Frischegrads von Lebensmitteln im Zielland  Verbesserung des Hafenmanagements  Verbesserung des Treibstoffverbrauchs bei Containerschiffen Beispiel »Banana Supply Chain«
  • 4. © Fraunhofer ·· Seite 4 Anwendungsfall Lebensmittelhandel: Informationstransparenz und Herkunftsnachweise Lösungskomponenten  Ende-zu-Ende-Kopplung von Informations- und Materialfluss  Hochqualitative, vertrauenswürdige Daten zur Produktherkunft  Integration interner und externer Daten Quelle: fTrace(2014); Alidi Nord (2014). Nutzen  Differenzierungs- merkmal gegenüber Wettbewerbern  Mehrwertangaben für den Kunden
  • 5. © Fraunhofer ·· Seite 5 Anwendungsfall Online-Versandhandel: »Anticipatory Shipping« bei amazon Lösungskomponenten  Konsumentenzentrierung der Logistikkette  Analyse von Nutzer- und Kontextdaten, z. B. Kaufverhalten, Umtausche, Merklisten, Browsing- Verhalten Quelle: rt.com (2014); Amazon (2013). Nutzen  Kommissionierung und Versand, bevor der Kunde bestellt  Reduktion von Lieferzeiten  Vorverlagerung des Entkopplungspunkts in der Lieferkette
  • 6. © Fraunhofer ·· Seite 6 Anwendungsfall Inbound-Logistik: Selbststeuernder Anlieferungsprozess mit »Geo-Fencing« bei Audi Lösungskomponenten  Feste Taktung der Anlieferung durch Fahrpläne  Automatisierte Feinsteuerung der LKW bereits ab dem Lieferant  LKW-Leitstelle greift nur bei Abweichungen steuernd ein  Automatische Materialbuchung Quelle: Audi (2014). Nutzen  Gewährleistung einer getakteten, stabilen und geglätteten Anlieferung  Verkürzung der LKW-Standzeiten durch Quick-Check-In  Reduzierung des Administrationsaufwands in der LKW-Leitstelle  Produktivitätserhöhung durch effizienten Personaleinsatz  Entlastung von Infrastruktur und Umwelt im Werk und der Region
  • 7. © Fraunhofer ·· Seite 7 Anwendungsfall Lagerlogistik: Der RackRacer ist zu 85 Prozent im 3D-Druckverfahren hergestellt Lösungskomponenten  Unabhängiges Fahren im Regal  Kein Lift nötig  Skalierung über Zahl der eingesetzten RackRacer Nutzen  Funktionale und Kostenvorteile im Vergleich zum Stand der Technik  Flexibleres Lagersystem  Kosten, Lagervolumen und Leistung lassen sich bei minimalem Fixkosten-Anteil individuell gestallten  Im Vergleich zu konventionellen Shuttle- Systemen entfällt der Lift als Nadelöhr Quelle: Fraunhofer IML (2014).
  • 8. © Fraunhofer ·· Seite 8 Anwendungsfall Transportlogistik: Der Serva Ray parkt Autos automatisch Nutzen  Effizientere Nutzung vorhandener Parkflächen  Steigerung der Auslastung von Parkflächen um bis zu 100%  Stabile und planbare Lagerprozesse  Reduzierung von Schäden die durch Menschen verursacht werden Lösungskomponenten  Parkroboter fahren jedes beliebige Ziel an  Modular in sämtlichen Gebäudeformen einsetzbar  Unabhängig von Schienen  Problemlos in bereits bestehende Parkstrukturen integrierbar  Automatische Sortierung der Fahrzeuge
  • 9. © Fraunhofer ·· Seite 9 Anwendungsfall Kommissionierung: Innovative Mensch- Maschine-Interaktion Quelle: Fraunhofer IML (2014). Lösungskomponenten  »Augmented Reality«-Technologien wie Smart Glasses  Integration in Lagerverwaltungs- und Fertigungssteuerungssysteme Nutzen  Reduktion von Kommissionierfehlern  Steigerung der Arbeitsplatzergonomie
  • 10. © Fraunhofer ·· Seite 10 Anwendungsfall Produktionslogistik: Intelligente Fabrik für Elektrofahrzeuge mit schlanker Produktionsplanung Lösungskomponenten  Alle am Produktionsprozess beteiligten Objekte sind miteinander verbunden  Montageteile und zu bearbeitende Teile finden selbstständig ihren Weg von Maschine zu Maschine  Redundant vorhandene Maschinen verteilen selbstorganisierend die Last Nutzen  Keine zentrale Steuerung erforderlich  Dynamische Reaktion auf unvorhersehbare Änderungen im Produktionsablauf  Alle Produktionsprozesse lassen sich einfach skalieren Quelle: SMART FACE-Projektkonsortium (2014). gefördert durch:
  • 11. © Fraunhofer ·· Seite 11 AGENDA  Digitalisierung und Industrie 4.0 in der Logistik  Daten als strategische Ressource  Fraunhofer Data Innovation Lab
  • 12. © Fraunhofer ·· Seite 12 Industrie 4.0 und die Digitalisierung sind Antworten auf sich wandelnde Markt- und Kundenanforderungen Quelle: Koren (2010), zitiert in Bauernhansl (2014).
  • 13. © Fraunhofer ·· Seite 13 Die Logistik der Zukunft ist datengetrieben  Die Logistik der Daten wird wichtiger als die Logistik der Güter  Daten werden nicht nur strategische Ressource, sondern das Produkt  Die Logistik wird der »Owner« der Datenprodukte und Daten-Services  Daten- und Informationslogistik wird eine eigenständige Funktion  Software für Daten-Services wird Differenzierungsmerkmal
  • 14. © Fraunhofer ·· Seite 14 Die Datenlogistik umfasst sieben Aufgabenbereiche Daten- logistik »Data Products and Services« Data Supply Chain Data Ownership Data Governance Daten- integration Datenqualität Daten- visualisierung Legende: DV - Datenverarbeitung.
  • 15. © Fraunhofer ·· Seite 15 AGENDA  Digitalisierung und Industrie 4.0 in der Logistik  Daten als strategische Ressource  Fraunhofer Data Innovation Lab
  • 16. © Fraunhofer ·· Seite 16 Das Fraunhofer Data Innovation Lab entwickelt Lösungen für die daten-zentrierte Logistik Quelle: http://www.filit.fraunhofer.de/de/data-innovation-lab.html.
  • 17. © Fraunhofer ·· Seite 17 Das Data Innovation Lab entwirft Lösungen für die Digitalisierung Business-Cloud- Lösungen Big-Data-Dienste Integration für Industrie 4.0  Geschäftsszenarien für die Cloud  Cloud-Architekturen  Daten-getriebene Prozesse  Digitale Dienste  Big-Data-Technologien  Potentialanalysen  SAP- und Cloud- Integration  M2M-Adapter Enterprise Data Labs Kompetenzzentrum Corporate Data Quality
  • 18. © Fraunhofer ·· Seite 18 Enterprise Labs sind ein bewährtes strategisches Kooperationsformat bei Fraunhofer Lab-Name Audi Logistics Lab Logistics and Digitization Lab Ericsson Enterprise Data Lab SICK Enterprise Lab Sponsor Leiter Markenlogistik Vorstandsvorsitzender Schenker Deutschland Leiter IT Strategy and Architecture Leiter Logistics Automation Schwer- punkte • Big Data und Cloud Computing • Industrie 4.0 • Supply Chain- Governance • CKD-Logistik • Konsumenten- zentrierte Logistik • Digitale Supply Chain • Intelligente Assets • Digitale Dienste in der vernetzten Wirtschaft • Digitale Service- Entwicklung • Digital Capabilities • Bildverarbeitung • 2D- und 3D- Sensorfusion Laufzeit 01.09.13 - 31.08.18 01.01.15 - 31.12.17 01.01.15 - 31.12.17 01.01.13 - 31.12.15
  • 19. © Fraunhofer ·· Seite 19 Das Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ) entwickelt Daten-Management-Lösungen NB: Aktuelle und ehemalige Partnerunternehmen seit 2006.
  • 20. © Fraunhofer ·· Seite 20 Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Boris Otto Baden, 18. März 2015 LOGISTIK IN DER DIGITALEN WIRTSCHAFT: DATEN ALS STRATEGISCHE RESSOURCE