Upload
lyxuyen
View
213
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
© Fraunhofer
Prof. Reimund Neugebauer, Kongress Produktionsforschung, 23.06.2016, Berlin
INNOVATIONSPUSH FÜR DIE PRODUKTION IM DIGITALEN ZEITALTER HERAUSFORDERUNGEN UND CHANCEN VON INDUSTRIE 4.0 UND DIGITALER WIRTSCHAFT
© Fraunhofer 2
INNOVATIONSPUSH FÜR DIE PRODUKTION IM DIGITALEN ZEITALTER – HERAUSFORDERUNGEN UND CHANCEN VON INDUSTRIE 4.0 UND DIGITALER WIRTSCHAFT 1 Globale Situation in der Produktion 2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion
2.1 Standards 2.2 Sicherheit 2.3 Industrielle Kommunikation, 5G, taktiles Internet 2.4 Maschinelles Lernen
3 Cyber-Physikalische Fertigungstechnologien der Zukunft
– Beispiele aus der Fraunhofer-Forschung
4 Fazit
© Fraunhofer 3
1 Globale Situation in der Produktion Erfolgreich durch Forschung und Entwicklung
Quelle: Niedersächsisches Institut für Wirtschaftsforschung e.V., 2016
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%C
hina
Ger
man
y
US
A
Japa
n
Kor
ea
Fran
ce UK
Net
herla
nds
Bel
gium
Italia
Sw
itzer
land
Can
ada
Spa
in
Pol
and
Indi
a
Sw
eden
Aus
tria
Den
mar
k
Bra
zil
Rus
sia
Isra
el
Finl
and
Sou
th A
frica
2014 Welthandelsanteil mit Forschungs-
intensiven Waren
Anteil der Weltbevölkerung
FuE Erfolg/ Kopf
China Deutschland USA
15.3% 12.4% 12.2%
18.4%
1.1%
4.3%
0.8
11.4
2.8
© Fraunhofer 4
1 Globale Situation in der Produktion Karten werden neu gemischt
Wertschöpfung bis 2050 rund verfünffachen
Disruptive, Transformatorische und Frugale Innovation
Verschiebung der Innovations-Zentren
Unterhaltungselektronik, Photovoltaik, E-Mobilität
Verknappung von Ressourcen
Effizienztechnologien, Bioökonomie, Nachhaltigkeit
© Fraunhofer 5
1 Globale Situation in der Produktion Chancen und Risiken der Digitalisierung
Chancen Risiken
Evolutionäre Innovationen Produktivität Flexibilität Qualität Kosten Time to Market
Verlust der Datensouveränität
vs.
Disruptive Innovationen Neue Dienstleistungen
und Produkte Neue Märkte Neue Geschäftsmodelle
Cyber-Kriminalität
IP-Verlust
© Fraunhofer 6
Akteure Situation Ziele Mittel Industrie 4.0 Deutschland Wachsender
Wettbewerb Aufrechterhaltung der starken industriellen Basis
Integration von IuK und Produktion
Industrial Internet
USA, UK Service-orientierte Wirtschaft
Re-Industrialisierung
Hinzufügen von Produktions-technik zu IuK
Vollauto-matisierung
Ostasien Arbeitskräfte-mangel, Steigende Arbeitskosten
Kostensenkung, Schnelligkeit, weniger Arbeitskraft
Ausbau Robotereinsatz
1 Globale Situation in der Produktion Ausrichtungen der zukünftigen Produktionstechnik
© Fraunhofer 7
INNOVATIONSPUSH FÜR DIE PRODUKTION IM DIGITALEN ZEITALTER – HERAUSFORDERUNGEN UND CHANCEN VON INDUSTRIE 4.0 UND DIGITALER WIRTSCHAFT 1 Globale Situation in der Produktion 2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion
2.1 Standards 2.2 Sicherheit 2.3 Industrielle Kommunikation, 5G, taktiles Internet 2.4 Maschinelles Lernen
3 Cyber-Physikalische Fertigungstechnologien der Zukunft
– Beispiele aus der Fraunhofer-Forschung
4 Fazit
© Fraunhofer 8
2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion
Daten als strategische Ressource
Zeit
Wertbeitrag
Daten als Prozessergebnis
Daten als Befähiger von Prozessen
Daten als Befähiger von Produkten
Daten als Produkt
Neue Geschäfts- modelle
Legende: NC – Numerical Control; ERP – Enterprise Resource Planning; CAD – Computer-Aided Design; CAM – Computer-Aided Manufacturing.
Mainframe Computing
NC Machines
Web Services
Big Data
ERP Systems
CAD/CAM
© Fraunhofer 9
2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion
PRODUKTE kennen ihre Geschichte
MATERIALIEN kennen ihre Eigenschaften
MENSCHEN kommunizieren, interagieren,
entscheiden
INTERAKTION intuitiv, nahezu Echtzeit, Kontext-bezogen
FABRIKBETRIEB optimaler Einsatz
verfügbarer Ressourcen
DIGITALE FABRIK abgesichert durch Simulation und Prognosen
LINKED DATA
PRODUKTION SYSTEME operieren und adaptieren sich selbstständig Kontext-bezogen flexibel und synchron
PROZESS KETTEN bilden sich ad hoc und
Ressourcen bedingt
MASCHINEN kennen ihre Funktionen und produzieren autonom
PROZESSE kennen ihre Parameter und adaptieren sich selbständig
ENERGIE Nachfrage- und Angebot-synchron
GESCHÄFTSMODELLE transparent, flexibel, innovativ
Daten als Kern und Ressource intelligenter Produktion
© Fraunhofer 10
2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion Sicherer Datenaustausch und Datensouveränität: INDUSTRIAL DATA SPACE©
Retail 4.0 Banking 4.0 Insurance 4.0
… Industrie 4.0 Fokus: produzierende
Industrie
Smart Services
Übertragung, Netzwerke
Echtzeitsysteme
Industrial Data Space Fokus: Daten Daten
… Verbesserung: Prozesse, Markt
Revolution
Evolution
Neue Produkte Neue Märkte
© Fraunhofer 11
2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion Industrie 4.0 und digitale Wirtschaft
Takt
iles
Inte
rnet
– L
aten
z
Breitbandausbau – Datenrate
Internet der Dinge ∙ Geräteproxies ∙ Netzprotokolle
Embedded Systems ∙ Sensoren ∙ Aktoren STANDARDS Kompatibilität
* Industriezweige, gerankt nach Digitalem Index, Accenture, von li. nach re.
Automobil- industrie*
Digitale Wirtschaft – Smart Services
Prozess- u. Produkt-Innovation; neue Geschäftsmodelle Mehrwert
Neue Märkte
Elektronik und IT
Dienst- leistungen Logistik Maschinen u.
Anlagenbau Pharma u.
Medizinbedarf
Internet der Dienste ∙ »Smart Data Services« (Alerting, Monitoring, Datenqualität etc.)
»Basic Data Services« (Informationsfusion, Mapping, Aggregation etc.)
INDUSTRIAL DATA SPACE Daten-Sicherheit
Indu
strie
4.0
– S
mar
t Pro
duct
ion
Machine Learning
© Fraunhofer 12
2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion Herausforderung: Standards
Referenz-Architektur-Modell Industrie 4.0 (RAMI 4.0)
3D-System
Gemeinsam entwickelt: Bitkom, VDMA, ZVEI, Plattform Industrie 4.0
Standardisierungsziel I4.0: Identifikation
(Teilnehmer Ortung) Semantik
(Kommunikation) Quality of Service
(Echtzeitfähigkeit, Ausfallsicherheit)
Industrial Data Space
Upload / Download / Search Internet
Apps Vocabulary
Industrial Data Space Broker
Clearing
Registry Index Industrial Data Space
App Store
Internal IDS Connector
Company A Internal IDS Connector
Company B
External IDS Connector
External IDS Connector
Upload Third Party
Cloud Provider
Download
Upload / Download
© Fraunhofer
© Fraunhofer 14
Car2Car & Car2X Kommunikation
Industrielles Wireless
Mobile High Speed Internet
Fraunhofer Projekte (Auswahl): Fraunhofer-
»5G Standardisierung«
EU: »5GPPP«
BMVi, Berliner Senat: »5G-Testbed Out- / Indoor«
BMWi: »Industrielles Internet«
BMBF: »5G: Zuverlässige industrielle Kommunikation«
Use Cases 5G Anforderungen 1000 x Daten
-Durchlauf 100 x Geräte
10 x Akku-Laufzeit 1 ms Latenz
Herausforderung Taktiles Internet: 5G Netzwerk 2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion
© Fraunhofer 15
2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion
Systemarchitektur für den Mobilfunk der Zukunft (2019) Über: »Rainforest-Approach« Dezimeterwellen
FB: 300 MHz … 3 GHz Funkdienste, Flugsicherung, Handy
Zentimeterwellen FB: 3 … 30 GHz Richtfunk, Satellitenrundfunk, RFD
Millimeterwellen FB: 30 … 300 GHz „Wanddurchblick“, ABS-Tempomat, Sicherheitsscanner
Herausforderung Taktiles Internet: Netzwerk-Architektur
© Fraunhofer 16
2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion Chancen: »Maschinelles Lernen« und »Kognitive Maschinen«
Adaptivität, Wandelbarkeit
Interaktivität, Kommunikationsfähigkeit
Iterativität, Erinnerungsvermögen
Kontextualität, Anpassungsfähigkeit
Maschinelles Lernen umfasst Verfahren, die einer Maschine ermöglichen, aus (Beispiel)daten zu lernen, um ihre (Entscheidungs)prozesse ohne explizite Programmierung zu optimieren.
Charakteristik »Kognitiver Maschinen«
Fortschritte durch »Moore’s Law«:
Rechengeschwindigkeit
Datenspeicher
»Clouds«
»Big Data«
Schnelles Internet
Miniaturisierung
© Fraunhofer 17
Generisches Model Zustands-verfolgung Optimale Regelung
2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion Maschinelles Lernen in der Produktion am Beispiel des Tiefziehens
Maschine lernt auf Basis von Daten Vorhersagen über den Spannungszustand zu treffen:
© Fraunhofer 18
INNOVATIONSPUSH FÜR DIE PRODUKTION IM DIGITALEN ZEITALTER – HERAUSFORDERUNGEN UND CHANCEN VON INDUSTRIE 4.0 UND DIGITALER WIRTSCHAFT 1 Globale Situation in der Produktion 2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion
2.1 Standards 2.2 Sicherheit 2.3 Industrielle Kommunikation, 5G, taktiles Internet 2.4 Maschinelles Lernen
3 Cyber-Physikalische Fertigungstechnologien der Zukunft
– Beispiele aus der Fraunhofer-Forschung
4 Fazit
© Fraunhofer 19
3 Beispiele aus der Forschung
Ergebnisse:
Internationaler Benchmark der Rahmenbedingungen von Industrie 4.0 in Europa, Amerika und Asien
Zukunftsoptionen von Industrie 4.0 in Deutschland und weltweit
Handlungsempfehlungen für die Produktionsforschung
Laufzeit: 01.11.2013-30.06.2016
Projektpartner:
INBENZHAP: Abschlussbericht auf diesem Kongress verfügbar
GEFÖRDERT VOM BETREUT VOM
© Fraunhofer 20
3 Beispiele aus der Forschung
Hochauflösende Produktionssteuerung
Basis:
kybernetischer Unterstützungssysteme
intelligente Sensorik
Laufzeit: 09/2012 – 09/2015
Fördervolumen: 3,1 Mio. €
Konsortium:
ProSense: Infrastruktur für eine Produktionssteuerung in Zeiten von Industrie 4.0
GEFÖRDERT BETREUT
© Fraunhofer 21
3 Beispiele aus der Fraunhofer-Forschung Integration von Werkzeugmaschinen in CPPS / I 4.0-Plattformen
‚Dienst‘ (A)
CPPS/Industrie 4.0-Serviceplattform
Generische-Dienste z.B. Betriebssystem-updates
Produkt A Product B
Pro
duct
Eng
inee
ring
Ser
vice
Eng
inee
ring
Fertigung Fertigung Pla
nt E
ngin
eerin
g Plattform-Dienste, z.B. Datenablage
Anwendungsdienste z.B. Werkzeugverwaltung
Quelle: http://www.teco-germany.com/home/
Sicherer und verlässlicher Betrieb
RAMI
IDS
Virtueller Zwilling
© Fraunhofer 23
Integration der Eigenschaften getrennt von Komponenten in die Werkzeugmaschine während der Steuerungs-programmierung
Eigenschaften sind auf Komponenten hinterlegt und werden beim Einbau in die Werkzeugmaschine eingelesen, (z.B. Steigungsverlauf, Reibmoment, Lagertemperatur, …)
Heute Morgen
Deutliche Zeit- und Kostenersparnis (Ziel: 20%) bei:
• Erstinbetriebnahme • Instandhaltungstätigkeiten • Änderung der Produktion
3 Beispiele aus der Fraunhofer-Forschung Fertigung: Komponentenintegration in Maschine
© Fraunhofer 24
3 Beispiele aus der Fraunhofer-Forschung
Eigenschaften Drahtlose Vernetzung und Überwachung im gesamten
Produktionsprozess sowie bei Lagerung und Transport mit s-net®
Behälter als Knotenpunkte im Netzwerk Hohe Zuverlässigkeit im Betrieb
(10 Jahre autarke Batterie)
Kundennutzen Füllstandserkennung, Lagerwesen Überwachung von Temperatur, Feuchtigkeit, Lage, usw. Reaktionsmöglichkeiten am Behälter
(Prozesslogik, Assistenz Prozessstörung)
Intralogistik: Intelligenter Behälter
© Fraunhofer 25
3 Beispiele aus der Fraunhofer-Forschung Intelligente Fertigungssteuerung der Batterieproduktion
Virtual Metrology*
Adaptive Optimierung der Prozessparameter
Vorhersage von Qualitätsparametern basierend auf Prozessdaten
Run-2-Run Control (Machine Learning)
Prozessieren Messen Prozessieren Messen
Datengetriebene Prozessteuerung mit Industrie 4.0 Technologien (Sensorik / CPS) Prädiktion von Prozesszielabweichungen aus Prozess-, Qualitäts- und Logistikdaten
z.B.: Vorhersage Beschichtungsqualität aus Umgebungstemperatur & Vibrationen Situative, selbst-lernende, dynamische Anpassung des Fertigungsprozess mittels Advanced Machine
Learning (z.B. Deep Learning)
© Fraunhofer 26
3 Beispiele aus der Fraunhofer-Forschung
Industrie 4.0 steigert den Bedarf nach energieautarken Sensoren
Wiederaufladbare Batteriezelle + Microcontroller + Energiewandler = Autonome personalisierte Mikro-Batterien
Energiewandler für Energy Harvesting (z.B. Bewegungs- oder Strahlenenergie)
Intelligentes anwendungsspezifisches Power Management
Autonome personalisierte Mikro-Batterien für Industrie 4.0 -Anwendungen
Energieautarker Temperatursensor
ESP Modul
Wireless Drucksensor
Aktuelle Zellen Mikro-Zellen Ziel:2020
Größe 0,8-6mm < 400 µm
Preis 20 Cent – 2 USD < 0,5 Cent
Eigenschaften unflexibel personalisiert
© Fraunhofer 27
INNOVATIONSPUSH FÜR DIE PRODUKTION IM DIGITALEN ZEITALTER – HERAUSFORDERUNGEN UND CHANCEN VON INDUSTRIE 4.0 UND DIGITALER WIRTSCHAFT 1 Globale Situation in der Produktion 2 Herausforderung der Digitalisierung der Produktion
2.1 Standards 2.2 Sicherheit 2.3 Industrielle Kommunikation, 5G, taktiles Internet 2.4 Maschinelles Lernen
3 Cyber-Physikalische Fertigungstechnologien der Zukunft
– Beispiele aus der Fraunhofer-Forschung
4 Fazit
© Fraunhofer 28
Effizienz-Technologien sind als Perspektive alternativlos.
Arbeitsplätze, Tätigkeiten und Fähigkeiten werden sich verändern.
Aktivitäten sind gekennzeichnet durch kollaborative Prozesse zwischen Mensch und Maschine.
Maschinen werden manuelle Aufgaben ausführen und komplexe Datenarbeit verrichten.
Lernfähige, interaktive, adaptive Maschinen passen sich an die individuellen Fähigkeiten und Bedürfnisse des Menschen an.
4 Fazit Digitalisierung koppelt physische und digitale Welt
Mehr Effizienz, neue Prozessketten, neue Produkte und neue Geschäftsmodelle.