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© Fraunhofer IPA, IFF Universität Stuttgart ZUKUNFT DER PRODUKTION – PLATTFORMBASIERTE WERTSCHÖPFUNG IN BUSINESS ECOSYSTEMEN Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl 26. September 2017 Quelle: swissleader.ch

ZUKUNFT DER PRODUKTION – PLATTFORMBASIERTE … · © Fraunhofer IPA, IFF Universität Stuttgart 5 Vertikale Integration Kernelemente der vierten industriellen Revolution Internet

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    ZUKUNFT DER PRODUKTION – PLATTFORMBASIERTE WERTSCHÖPFUNG IN BUSINESS ECOSYSTEMEN

    Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl26. September 2017

    Quelle: swissleader.ch

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    Quelle: Fraunhofer IPA

    Die Entwicklungsstufen der digitalen TransformationVom digitalen Abbild zum autonomen System

    MechatronischeSysteme

    1950

    4 Autonomisierung

    1 Digitalisierung

    2 Virtualisierung

    3 VernetzungCyber-Physische

    Systeme

    Autonome Systeme

    19901980 2000

    Digitales Abbild analoger Prozesse (z.B. NC-Technologie, 2-D CAD, MRP/ERP)

    Digitale Modellierung von Prozessen (z.B. CAD/CAM, FEM, Digitale Fabrik)

    Vernetzung der gesamten Wert-schöpfungsprozesseüber hochbreitbandige Telekommunikation (z.B. Industrie IoT, Cloud Computing, CPS, 5G)

    Kombination von klassischen Technologien und künstlicher Intelligenz liefern autonome, selbst-organisierende Systeme (z.B. Autonome Transportsysteme, autonome Roboter)

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    Quelle: Nach Jason Parms in »Internet of Things: A Threat or Blessing« (2014)

    50 Milliarden IoT Devices im Jahr 2020Das IoT als Basis der „Zugangsökonomie“

    2003 2020*20152010

    6.3 Mrd.

    0.5 Mrd.

    6.8 Mrd.

    12.5 Mrd.

    7.2 Mrd.

    25 Mrd.

    7.6 Mrd.

    50 Mrd.

    IoT GeräteWeltbevölkerung

    *Prognose

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    Vertikale IntegrationKernelemente der vierten industriellen Revolution

    Internet of Everything (Menschen, Dienste, Dinge)

    Analytik (Big Data/maschinelles Lernen)

    Cloudbasierte Plattformen (Privat, Community, Public)

    Softwaredienst (machine-skills, Apps, Plattformdienste)

    Digitaler Schatten (Echtzeitmodell)

    Cyber-physisches System

    Infrastruktur (physisch, digital)

    Physische Systeme (handeln, messen, kommunizieren) Menschen (entscheiden, gestalten, kommunizieren)

    Produktlebenszyklus (wertschöpfend = personalisiert + nachhaltig)

    Zusammenarbeit

    Reflektion

    Transaktion

    Interaktion

    Preskription

    Kommunikation

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    Horizontale IntegrationVon B2B und B2C zu Business to User (B2U)

    Back End Front EndFokus Wertschöpfung

    Fokus Positionierung

    Ecosystem

    XProsumer

    Produktionsnetzwerk

    Fabrik

    Wertschöpfungssystem

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    Content

    Betriebsmittel

    Maschinen Online TrackingEchtzeitzugriff auf die Informationen zu jeder Zeit an jedem Ort

    TraceabilityLückenlose, automatisierte Dokumentation

    TransparenzIntegration aller Prozesse

    EffizienzEntscheidungshilfe und Wissenstransfer

    QualitätTracking, Dokumentation und rechtzeitige Warnung

    AnalyseVorhersagen, Big Data Verarbeitung

    »Farmnet 365« − eine Initiative aus dem LandmaschinenbauBusiness Ecosystems

    …Quelle: farmnet

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    IoT und IIoT PlattformanbieterCloudbasierte Plattformen als Backbone von Manufacturing-Ecosystemen

    Konsumenten,Business und IT Industrie, Produktion

    GE PREDIX

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    Strategische Entwicklung von GeschäftsideenIdeenfindung auf Nutzenebene

    Customer Jobs

    Welche funktionalen Aufgaben erledigt der Kunde?

    Welche Rolle hat der Kunde gegenüber seinen Kunden?

    Welche Benefits erhält mein Kunde?

    Beispiele: Usability, Kosteneinsparungen, Produktivitäts-steigerung

    Customer Gains

    Bei welchen Problemen wird dem Kunden geholfen?

    Beispiele: Risiken, Zeitverlust, Ärgernisse

    Customer Pains

    Auf welcher Wertebene kann eine Lösung gefunden werden?

    Wie sieht die Idee konkret aus?

    Wertebene

    Welche Kernkompetenzen werden für die Lösung benötigt

    Müssen diese neu aufgebaut werden?

    Kernkompetenzen

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    Quelle. weaverorb; Ries

    Minimal Viable Products als Ansatz für neue Wertangebote

    Geschäftsmodell-Innovation

    Ein »Minimum Viable Product« (MVP) ist ein gerade eben marktfähiges Produkt…

    …das genug Wert transportiert, dass Käufer bereit sind dafür/dessen Nutzung zu bezahlen

    …das genügend zukünftige Vorteile verspricht um »early adopters« anzusprechen

    …das ein Feedback der Kunden erlaubt, um die nutzerzentrierte Weiterentwicklung zu lenken

    Bsp. WhatsApp

    realize

    idea

    test

    learn MVP

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    XaaS-Concept − Everything as a ServiceHolistische Serviceorientierung führt zu neuen Wertschöpfungsstrukturen und Ökosystemen

    Aufgaben BeispieleValue as aService(VaaS)

    Personalisierte Dienste zur Bedürfniserfüllung(z.B. Mobilität, Gesundheit)

    Logistic as a Service (Amazon) Mobility as a Service (Daimler) Assembly as a Service (Foxconn)

    Modules as a Service(MaaS)

    Offene Hard- und Softwaremodule zur Komposition personalisierter Dienste

    Ara modules (Google) Apps (Runtastic) Autos (Local Motors)

    Plattform as a Service(PaaS)

    Life Cycle Umgebung & Kommunikation zum wirtschaftlichen Bereitstellen der Soft- und Hardwaremodule

    App Store (Apple) Produktions-Plattform

    (emachineshop) Virtual Fort Knox (FhG) Home Applications (First built)

    Infrastructureas a Service(IaaS)

    Infrastrukturlandschaft als Basis für Plattformen und zur Bereitstellung von Modulen

    Cloud Infrastructure (IBM) Mobile Communication (Telekom) Netze (ENBW)Ev

    eryt

    hing

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    e (X

    aaS)

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    Seit Anfang 2015 sind anhand eines CAD-Files eines zu transportierenden Teils passende Greifer bei Schunk bestellbar.

    Reduzierung der Bestellzeit und Sicherstellen von hohem Nutzen für den Kunden durch Integration des Kunden in den Entwicklungsprozess

    Kommunikation erfolgt über eine Online-Plattform

    Fertigung mit 3D-Druck wird vom Partnerunternehmen Materialiseübernommen

    Quelle. Schunk GmbH; Materialise

    Fallbeispiel Schunk eGRIPGeschäftsmodell-Innovation

    SchunkKonstruktion

    Plattform

    MaterialiseProduktion

    Kunde

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    Beispiel Trumpf: Der Kunde wird zum Prosumentenbei der Herstellung von Stanzwerkzeugen Mass Personalization durch radikale Rationalisierung von Ineffizienzen im gesamten Wertschöpfungssystem Der Kunde konfiguriert und plant individuelles

    Stanzwerkzeug auf einer Plattform und lastet den Auftrag selbständig ein (Prosument).

    Auftragsinformationen (inkl. NC-Programme) werden automatisiert erzeugt und zum Shopfloor transferiert (CAD/CAM/Digitaler Zwilling).

    Werkstück steuert die Herstellung (Autonome Produktion/ Digitaler Schatten).

    Mitarbeiter kooperieren mit Robotern und Maschinen (Mensch als Dirigent der Wertschöpfung).

    Quelle: Trumpf

    Produktivität: +120 % Flächenbedarf: -35 %

    Liefertreue: +140 % Lieferzeit: 4h statt 4 Tage

    Reklamationsquote: -80 %

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    Vernetzung LeistungMetcalfe:

    »Der Nutzen eines Kommunikations-systems wächst mit dem Quadrat der

    Anzahl der Teilnehmer.«

    Moore: »Die Rechnerleistung verdoppelt sich

    alle 18 Monate.«

    Ökosysteme für Smart Business ModelleWissenTransparenz Cyber-physische Systeme

    Internet der Dinge und Dienste Real time & at run time Everything as a Service

    Die Basis: Rechenleistung und VernetzungMoore und Metcalfe behalten recht und bestimmen die Möglichkeiten und Wert eines Unternehmens

    Bildquellen: wikipedia.de, ibm.com, abcnews.com

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    Überschrift KapitelSmart Factory − Konzept und Potenziale

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    An der Schwelle zur 4. Industriellen RevolutionSteigende Komplexität führt zu neuen Wertschöpfungssystemen

    In Anlehnung an: The Global Manufacturing Revolution; Quellen: Ford, beetleworld.net, bmw.de, dw.de

    Pro

    dukt

    volu

    men

    pro

    Varia

    nte

    Produktvielfalt

    1850

    1913

    1955

    1980

    2000

    Massenproduktion

    z.B. Smartphone für Afrika

    z.B. 3D-Druck

    z.B. BMW online car configuratorz.B. VW Käfer

    »People can have the Model T in any colour − so long as it‘s black.«Henry Ford (1913)

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    Fünf Handlungsfelder für die Wertschöpfungsmodelle der Zukunft

    Optimale Verteilung der Wertschöpfung im Ecosystem

    Optimale Verteilung und Adaption der Funktionalitäten in der cyber-physischen System Architektur

    Massendatenbasierte Prognose von Zukünften

    Herstellung von personalisierter Hardware

    Verschwendungsfreie und personalisierte Mensch-Maschine-Interaktion

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    ARENA2036 – Stuttgart Research CampusActive Research Environment for the Next Generation of Automobiles

    PPP 15 Jahre Forschungsfabrik als

    Integrationsplattform

    HDM dazu

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    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Prozess-modul

    Varianten

    MontageintegrierteFertigungsprozesse

    Kontextbasierte Planung und Steu-erung, unterstützt durch Apps

    Lernende und selbst konfigurierende Simulationsmodelle

    Big Data basierte Mustererkennung zur Optimierung

    Mensch-Roboter Kooperation

    Autonome Transport-systeme und smarte Ladungsträger

    Steuerung aus der Cloud /Plug and Produce

    Augmented Ope-rator als Dirigent der Wertschöpfung

    1

    1 3 2

    3 2

    Automobilproduktion morgen – Entkopplung von Band und Takt durch flexibel vernetzbare und skalierbare Prozessmodule im Produktionsraum

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    Beispiel SEW Eurodrive – Flexible Vernetzung von schlanken WertschöpfungszellenMitarbeiter als Dirigent der Wertschöpfung

    Quelle: SEW Eurodrive

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    Verknüpfung der Drehmaschine mit Cloud-Service

    Cloud Plug sendet Sensordaten anSense&Act System

    Bei Erreichen/Unterschreiteneines Schwellwerts wird eine Aktionausgelöst

    z.B. Maschinenampeloder Email an Techniker

    Cloud Plug – CPS RetrofittingAnwendungsfall

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    Alle Objekte in der Fabrik werden smartiBin − Intelligente Behälter bestellen ihre Befüllung autonom

    Quelle: Fraunhofer IML, Prof. Dr. Michael ten Hompel

    Mit einer integrierten Kamera und im Zusammenspiel mit seiner Cloud zählt der iBin die Teile, die in ihm liegen.

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    Quelle: audi-mediaservices.com

    Alle Objekte in der Fabrik werden weitestgehend mobilBeispiel: Audi R8 – frei navigierendes FTS (navigation as a service)

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    Alle Entitäten der Fabrik haben einen »Digitalen Schatten«Beispiel: Motion Capturing zur Rückführung der realen Abläufe in die Planungsmodelle

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    Smarte Optimierung der ProduktivitätBeispiel: Automatisierte Erkennung von Abhängigkeiten zwischen Prozessen und Ableiten von Verbesserungspotenzialen

    Durch »Minimalinvasive« Prozessbeobachtung

    mit Kameras ohne aufwendige Systemintegration

    Merkmalsbasierte Konfiguration und Wiedererkennung von Zuständen in den Videos mittels adaptiver Auswertealgorithmen

    Vorteile Echtzeitnahe Prozessanalyse mit direkter

    Zuordnung von Verlustursachen Ermittlung und quantitative Bewertung von

    Potenzialen zur Prozessoptimierung Ständige Transparenz durch Bereitstellung der

    Störungen und Anlagenzustände für Bediener und Planer

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    Unternehmenspotenziale durch Industrie 4.0Experten erwarten eine Gesamt-Performance-Steigerung von 30–50 % in der Wertschöpfung

    Pilotprojekt von Bosch, bei dem der gesamte Versandprozess über das werksinterne Logistikzentrum in einem Industrie 4.0-Projekt neu strukturiert wurde.

    -10 %Milkruns

    +10 %Produkt-

    ivität

    -30 %Lager-abbau

    Abschätzung der Nutzenpotenziale

    Quelle: IPA/Bauernhansl, Bosch

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    Stimmen zur Änderung in der Beschäftigung durch Industrie 4.0

    Quelle: oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf, ing-diba.de/pdf/ueber-uns/presse/publikationen/ing-diba-economic-research-die-roboter-kommen.pdf, bcgperspectives.com/content/articles/technology-business-transformation-engineered-products-infrastructure-man-machine-industry-4/, bmas.de/DE/Service/Medien/Publikationen/Forschungsberichte/Forschungsberichte-Arbeitsmarkt/forschungsbericht-fb-455.html, doku.iab.de/forschungsbericht/2015/fb0815.pdf, http://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs

    47 % der heutigen US-Jobs in Gefahr (Frey, Osborne),51 % der dt. Jobs (Bowles)

    18,3 Mio Arbeitsplätze sind bedroht

    Bis 2025 entstehen in D netto 350.000 Jobs

    Bis 2025 gehen in D netto 60.000 Jobs verloren

    12 % der deutschen und 9 % der US-Jobs in Gefahr

    Bis 2020 5 Mio weniger Jobs durch Industrie

    [Frey, Osborne, 2013; Bowles 2014]

    [ING DiBa, 2015] [BCG, 2015] [ZEW, 2015] [IAB, 2015] [WEF, 2016]

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    Industrie 4.0 wird das Produktivitätswachstum beschleunigenDie Produktivität der deutschen Wirtschaft wird bis 2025 um fast zwölf Prozent steigen

    Quelle: Statistisches Bundesamt, Fraunhofer IAO, IAB, DZ BANK AG.

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    Eric Emerson Schmidt (* 27. April 1955 ) seit April 2011 Executive Chairman (davor Chief Executive Officer) von Google und gehört seit 2009 zum Beraterteam des US-Präsidenten Barack Obama in Technologiefragen.

    »Die umfassende Vernetzung führt uns in eine höchst personalisierte,

    höchst interaktive und sehr, sehr interessante Welt. «

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    Hervorgegangen aus dem erfolgreichen Werk »Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik« Detaillierte Einführung in Industrie 4.0

    Zahlreiche Beispiele aus der Praxis

    Anschauliche Beschreibung der Basistechnologien

    12 neue Kapitel, über 800 Seiten

    ISBN 978-3-662-45278-3

    Erfolgreiche Einführung von Industrie 4.0

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    ZUKUNFT DER PRODUKTION – PLATTFORMBASIERTE WERTSCHÖPFUNG IN BUSINESS ECOSYSTEMEN

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    Quelle: swissleader.ch