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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
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Anwendungsfall Supply Chain: Durchgängige Kopplung
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Lösungskomponenten
 Konsumentenzentrierung der
Logistikkette
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bevor der Kunde bestellt
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Lösungskomponenten
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 LKW-Leitstelle greift nur bei
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Nutzen
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 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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Prozent im 3D-Druckverfahren hergestellt
Lösungskomponenten
 Unabhängiges Fahren im Regal
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 Skalierung über Zahl der eingesetzten RackRacer
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 Flexibleres Lagersystem
 Kosten, Lagervolumen und Leistung lassen sich
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Anwendungsfall Transportlogistik: Der Serva Ray parkt
Autos automatisch
Nutzen
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 Stabile und planbare Lagerprozesse
 Reduzierung von Schäden die durch Menschen verursacht werden
Lösungskomponenten
 Parkroboter fahren jedes
beliebige Ziel an
 Modular in sämtlichen
Gebäudeformen einsetzbar
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 Problemlos in bereits bestehende
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 Automatische Sortierung der
Fahrzeuge
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 Dynamische Reaktion auf unvorhersehbare Änderungen im Produktionsablauf
 Alle Produktionsprozesse lassen sich einfach skalieren
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AGENDA
 Digitalisierung und Industrie 4.0 in der Logistik
 Daten als strategische Ressource
 Fraunhofer Data Innovation Lab
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Industrie 4.0 und die Digitalisierung sind Antworten auf
sich wandelnde Markt- und Kundenanforderungen
Quelle: Koren (2010), zitiert in Bauernhansl (2014).
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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
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Die Datenlogistik umfasst sieben Aufgabenbereiche
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AGENDA
 Digitalisierung und Industrie 4.0 in der Logistik
 Daten als strategische Ressource
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Das Fraunhofer Data Innovation Lab entwickelt
Lösungen für die daten-zentrierte Logistik
Quelle: http://www.filit.fraunhofer.de/de/data-innovation-lab.html.
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Das Data Innovation Lab entwirft Lösungen für die
Digitalisierung
Business-Cloud-
Lösungen
Big-Data-Dienste
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4.0
 Geschäftsszenarien für
die Cloud
 Cloud-Architekturen
 Daten-getriebene
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 Digitale Dienste
 Big-Data-Technologien
 Potentialanalysen
 SAP- und Cloud-
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 M2M-Adapter
Enterprise Data Labs
Kompetenzzentrum Corporate Data Quality
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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
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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
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Das Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC
CDQ) entwickelt Daten-Management-Lösungen
NB: Aktuelle und ehemalige Partnerunternehmen seit 2006.
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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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Logistik in der digitalen Wirtschaft: Daten als strategische Ressource

  • 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