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© Fraunhofer 2016
Digitaler Wandel in der Seeschifffahrt – Herausforderungen und Potenziale
Prof. Dr.-Ing. Carlos Jahn, 5. Hamburger Schifffahrtsdialog,19.04.2016
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Folie 2
Gliederung
Digitalisierung
Projektbeispiele
Fazit
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Folie 3
Digitalisierung bedeutet …
Quellen: 1 www.enzyklo.de/Begriff/Digitalisierung 2 Deloitte & Touche GmbH (2013): Digitalisierung im Mittelstand, S. 8. Bild ww.euroforum.de/dconomy/megatrends-digitalisierung
… die Umwandlung von analogen Informationen in digitale Daten1.
… die Veränderung von Geschäftsmodellen durch die Verbesserung von Geschäftsprozessen aufgrund der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechniken2.
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Folie 4
Digitalisierung: mehr Chance als Risiko
Quelle: Bitkom Research: Digitale Transformation der Wirtschaft, 11.03.2016
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Folie 5
Digitalisierung: Änderung der Geschäftsmodelle
Quelle: Bitkom Research: Digitale Transformation der Wirtschaft, 11.03.2016
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Folie 6
Digitalisierung: vielfältige Apsekte
Mobile Computing
Connectivity
Context-aware
Computing
Cloud Computing
Smart Factory Cyber-
Physical Systems
Autonomes Fahren
Social Media
Smart Devices
Partner Collaboration
Enterprise Collaboration
Industrie 4.0
Internet of Things
Business Activity
Monitoring
Decision Support
Big Data Analytics
Automation of Knowledge
Work
Machine-to-Machine
Com. Human-
Machine-Interface
…
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Folie 7
Digitalisierung
Mobile Computing
Connectivity
Context-aware
Computing
Cloud Computing
Smart Factory Cyber-
Physical Systems
Autonomes Fahren
Social Media
Smart Devices
Partner Collaboration
Enterprise Collaboration
Industrie 4.0
Internet of Things
Business Activity
Monitoring
Decision Support
Big Data Analytics
Automation of Knowledge
Work
Machine-to-Machine
Com. Human-
Machine-Interface
…
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Folie 8
Gliederung
Digitalisierung
Projektbeispiele
Fazit
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Folie 9
Digitalisierung
Mobile Computing
Connectivity
Context-aware
Computing
Cloud Computing
Smart Factory Cyber-
Physical Systems
Autonomes Fahren
Social Media
Smart Devices
Partner Collaboration
Enterprise Collaboration
Industrie 4.0
Internet of Things
Business Activity
Monitoring
Decision Support
Big Data Analytics
Automation of Knowledge
Work
Machine-to-Machine
Com. Human-
Machine-Interface
…
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Folie 10
Quelle: http://www.bitkom-research.de, 17.02.2016
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Folie 11
Aktuelle Informationsquellen Beispiel: MarineTraffic
Anzeige der aktuellen Lage, Start- und Zielhafen, ETA, Kurs und Geschwindigkeit, Tiefgang, des Positions- und Routenverlaufs (Rückschau)
gegen Aufpreis verschiedene weitere Optionen möglich
lücken- und fehlerhaft
Beispielausschnitt der Schiffsbewegungen der Deutschen Bucht aus © MarineTraffic
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Folie 12
Analyse der statistischen Zusammenhänge, Basis AIS-Daten
Ermittlung prinzipieller Zusammenhänge sowie signifikanter Einflussgrößen, wie u.a.
Wetter
Tide
Schleusen
Verkehrsdichte
Entwicklung verlässlicher und unabhängiger Prognosen für Schiffsankunftszeiten (bis zu 72h) für die gesamte deutsche Nord- und Ostsee
Automatisierte Berechnungen in Echtzeit mit bedarfsgerechten Anpassungsmöglichkeiten
Normal Quantil-Quantil-Plot, erstellt in © R
Projekt VESTVIND gemeinsam mit Trenz AG VESTVIND = Vessel Traffic – Vorhersage Informationsdienst*
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Folie 13
Digitalisierung
Mobile Computing
Connectivity
Context-aware
Computing
Cloud Computing
Smart Factory Cyber-
Physical Systems
Autonomes Fahren
Social Media
Smart Devices
Partner Collaboration
Enterprise Collaboration
Industrie 4.0
Internet of Things
Business Activity
Monitoring
Decision Support
Big Data Analytics
Automation of Knowledge
Work
Machine-to-Machine
Com. Human-
Machine-Interface
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Folie 14
EU-Projekt STM Validation
© STM Validation
39 Partners 43 Mio. € 2015 - 2018
Ausgangssituation
Zielsituation
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Folie 15
EU-Project: STM-Validation
Voyage management route
planning route
exchange route
optimization
focus: ship
Flow management overall traffic
flow (dense traffic, particular navigational challenges)
focus: land
organizationsand ships
Port Collaborative Decision Making information
sharing collaborative
decision making
focus: all stakeholders
SeaSWIM (System Wide Information Management) interoperability maritime cloud
European Maritime Simulator Network (EMSN) demonstrate
and validate the target concept
large-scale test beds
300 vessels, 10 ports and 3 shore based traffic
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Folie 16
The Development, Validation, and Deployment of STM
© STM Validation
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Folie 17
Digitalisierung
Mobile Computing
Connectivity
Context-aware
Computing
Cloud Computing
Smart Factory Cyber-
Physical Systems
Autonomes Fahren
Social Media
Smart Devices
Partner Collaboration
Enterprise Collaboration
Industrie 4.0
Internet of Things
Business Activity
Monitoring
Decision Support
Big Data Analytics
Automation of Knowledge
Work
Machine-to-Machine
Com. Human-
Machine-Interface
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Folie 18
EU-Projekt MUNIN* Machbarkeitsstudie und Konzeptentwicklung für autonome Handelsschiffe
* Unmanned Navigation through Intelligence in Networks
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Folie 19
EU-Projekt MUNIN* Neue Prototypen für die autonome Navigation
Autonomous Navigation System
Op. Fallentscheidung
Kollisionsverhütung
Gewährleistung der Schiffsstabilität
Shore Control Center
Faktor Mensch
Überwachung der Schiffsreise
Situations-abhängige Problemlösung
Advanced Sensor Module
Elektronischer Ausguck
Erkennen von kleinen Objekten
Erkennen von Wetterbedingungen
* Unmanned Navigation through Intelligence in Networks
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Folie 20
Digitalisierung
Mobile Computing
Connectivity
Context-aware
Computing
Cloud Computing
Smart Factory Cyber-
Physical Systems
Autonomes Fahren
Social Media
Smart Devices
Partner Collaboration
Enterprise Collaboration
Industrie 4.0
Internet of Things
Business Activity
Monitoring
Decision Support
Big Data Analytics
Automation of Knowledge
Work
Machine-to-Machine
Com. Human-
Machine-Interface
…
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Folie 21
Automation of Knowledge Work Beispiel: Personalbedarfs- und Einsatzplanung
100 Schiffe verschiedener Typen, Klassen und Reiseprofile
16-25 Personen pro Schiff mit unterschiedlichen Qualifikationsprofilen
12 reiseabhängige Schiffsbetriebszustände (Transit, Revierfahrt, Anlegen, …)
26 schiffsbetriebsnotwendige Aufgabetypen (Brückenwache, Lotsenannahme, …)
Arbeits- und Ruhe- zeitenregelungen
Reiseplanung mit Hafenfolge
Mindestbesatzung
In Reederei: Compliance-gerechter Personalbedarf auf Positionsebene pro Schiff
Input Output
Planabweichungen
An Bord: Compliance-gerechter Einsatzplan für die Besatzung
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Folie 22
Automation of Knowledge Work Beispiel: Personalbedarfs- und Einsatzplanung
In Reederei: Compliance-gerechter Personalbedarf auf Positionsebene pro Schiff
Output
An Bord: Compliance-gerechter Einsatzplan für die Besatzung
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Folie 23
Gliederung
Digitalisierung
Projektbeispiele
Fazit
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Folie 24
Fazit
Digitalisierung Chancen > Risiken
Prozessverbesserungen Produktivität, Transparenz, Flexibilität
Mensch Veränderungen Betroffener und Treiber
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4 Strategische Aufgabe Management Langfristig …jetzt beginnen!
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Folie 25
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Prof. Dr.-Ing. Carlos Jahn [email protected] Tel. +49 40 42878 4450
www.euroforum.de/dconomy/megatrends-digitalisierung
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Folie 26
Prof. Dr.-Ing. Carlos Jahn Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen Schwarzenbergstraße 95 D 21073 Hamburg Institut für Maritime Logistik Technische Universität Hamburg-Harburg Tel.: +49 40 / 42878 4450 Fax: +49 40 / 42878 4452 Email: [email protected] www.cml.fraunhofer.de
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