Industrial Big DataDie Zukunft kennen – Prozesse automatisieren

2

3

Geräte, Werkzeuge Maschinen, Anlagen und Fahrzeuge werden zunehmend mit Sensoren ausgestattet. Sie sam-meln massenhaft Daten – über sich selbst und über ihre Umwelt. Wenn es gelingt, Muster in diesen Daten zu er-kennen und auf dieser Basis präzise Vorhersagen zu treffen, arbeiten Unternehmen deutlich effektiver. In die Zukunft gerichtete Prognosemethoden nennt man Predic-tive Analytics. Durch Predictive Analytics auf der Basis von Big Data können Prozesse umfassend automatisiert werden. Für die USA wird hierdurch eine jährliche Produkti-vitätssteigerung von 1 bis 1.5 Prozentpunkten erwartet. Wir zeigen Ihnen die Möglichkeiten von Industrial Big Data für den Standort Deutschland auf.

4

Von der Elementarphysik lernen:

Industrial Big Data steigert die Produktivität und eröffnet neue Geschäftsfelder 5

Das vernetzte Fahrzeug:

Entwicklung, Produktion, Vertrieb und Kundenservice straffen Prozesse und erhöhen den Gewinn 6

Mobilität im Wandel:

Wettbewerbsvorteile durch Zusatzdienste und -produkte frühzeitig sichern 8

GPS-Daten und Sensoren:

Predictive Analytics senkt den Benzinverbrauch und verkürzt Wege 10

Prognosen aus homogenen Datenquellen:

Predictive Analytics steigert Profitabilität und Qualität 12

Automatisierte Analyse in Echtzeit:

Fehler beheben, Wartung optimal planen, Servicequalität erhöhen 14

Industrie 4.0:

Auf Änderungen in Datenströmen reagieren und Prozesse automatisieren 16

Individuelle Erfolgsprognose:

Patienten gezielt und effektiv behandeln 18

Über Blue Yonder 23

Inhalt

Automobilindustrie/Telekommunikation

Automobilindustrie/Telekommunikation

Logistik

Automobilindustrie

Maschinen- und Anlagenbau

Fertigungsindustrie

Gesundheitswesen

Von Der eleMentArPhysIk ProfItIeren: InDUstrIAl BIg DAtA steIgert DIe ProDUktIVItät UnD eröffnet neUe geschäftsfelDer

So werden beispielsweise die Fehlermeldungen im Premiumfahr-

zeug erkannt und ausgewertet, die Aufschlüsse über Optimierungs-

potenziale in der Produktion und im Service geben. Andere Parame-

ter werden erfasst und stoßen in Echtzeit automatisierte Prozesse wie

zum Beispiel die Bestellung eines Ersatzteils und die Kontaktaufnah-

me mit dem Fahrzeughalter an. Das Konzept Connected Car zeigt die

Möglichkeiten von Industrial Big Data. Wir stehen am Anfang einer

Entwicklung, die ganz unterschiedliche Wirtschaftszweige grundle-

gend verändern wird:

Die Software im Kfz macht heute bereits 40 Prozent des Wert-

schöpfungsanteils aus. Die AUtoMoBIlInDUstrIe als vernetzte

Branche aus Herstellern, Zulieferern, Importeuren, Händlern und

Servicepartnern kann schon heute intelligente Zusatzdienste im

Markt platzieren. Durch eine konsolidierte Datenhaltung und auf

die Zukunft gerichtete Auswertung straffen Unternehmen ihre Pro-

zesse immens und senken Kosten.

Wenn logIstIkDIenstleIster GPS-Daten und Informationen

aus Sensoren konsequent nutzen, verringern sie ihren Benzinver-

brauch und verkürzen ihre Routen erheblich.

Das ProDUzIerenDe geWerBe zählt in Deutschland zu den

innovativsten Wirtschaftszweigen. Forschungsinitiativen von Wirt-

schaft, Wissenschaft und Politik treiben derzeit das Konzept Indus-

trie 4.0 voran. Die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation trägt

wesentlich zur Effizienzsteigerung bei. Werden Änderungen in

Big-Data-Strömen frühzeitig erkannt, lassen sich Prozesse voraus-

schauend und automatisiert daran anpassen.

Die im gesUnDheItsWesen anfallende Datenmenge ist riesig

und heterogen. Eine konsolidierte Auswertung mit Predictive Ana-

lytics verspricht nicht nur schlanke und effektive Prozesse, sondern

dient auch dem Wohl jedes einzelnen Patienten.

Im Jahr 2016 gibt es schätzungen zufolge 48 Millionen internet-fähige fahrzeuge. eine einzige moderne Produktionsmaschine liefert über zahlreiche sensoren täglich mehrere gigabyte an strukturierten und unstrukturierten Daten. für die Automobilin-dustrie, die logistikbranche, den Maschinen- und Anlagenbau, fertigungsunternehmen und das gesundheitswesen eröffnet

sich damit ein riesiges Marktpotenzial: Vernetzte Angebote und zusatzdienste versprechen hohe gewinnmargen. Automa-tisierte Prozesse, eine mustergesteuerte Produktion sowie ein vorausschauendes Maschinenmanagement steigern effizienz und effektivität: kosten sinken.

etwa eines von zehn Millionen ereignissen ist interessant

Um eine Produktivitätssteigerung zu erreichen, muss eine moderne

Datenanalyse-Software die Möglichkeit bieten, spezielle Ereignisse

aus großen Datenmengen exakt zu prognostizieren. Herkömmliche

Business-Intelligence-Anwendungen genügen diesen neuen An-

forderungen nicht. Vielmehr bedarf es moderner Methoden der Da-

tenanalyse, welche zum Beispiel in der Spitzenforschung entwickelt

werden. Der Teilchenbeschleuniger Large Hadron Collider (LHC) des

Kernforschungszentrums CERN gilt als eine der größten Maschinen

der Welt. Dort werden in Experimenten pro Sekunde 40 Millionen

Ereignisse gespeichert, mit jeweils einem Datenvolumen von 1.000

Terabyte. Mit einem intelligenten Algorithmus lassen sich online die

extrem seltenen, potenziell interessanten Ereignisse aus der Datenflut

herausfiltern – etwa eines von circa zehn Millionen. Das Aufspüren von

seltenen Ereignissen wurde durch die Entwicklung von statistischen

Verfahren ermöglicht, die speziell für den Einsatz von großen Daten-

mengen optimiert wurden, um Teile der Analyse in Echtzeit durch-

führen zu können. Infolge eines ganzheitlichen Ansatzes konnten so

komplexe Zusammenhänge analysiert und prognostiziert werden.

„connected car“ als Paradigma für Predictive Analytics in der Industrie

5

6

Automobilindustrie/Telekommunikation

40%WertschöPfUngsAnteIl

6,5 MIo.

48 MIo.

DAs Vernetzte fAhrzeUg: entWIcklUng, ProDUktIon, VertrIeB UnD kUnDenserVIce strAffen Pro-zesse UnD erhöhen Den geWInn

Ortung alle x-min, alle x-km

FMS-Daten

Ortu

ng b

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ursw

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-Gra

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Ortung b

ei km

/h g

rößer

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ner x

Ort

ung

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Disp

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Strecken und Haltepunkte

Gebietsüberwachung

Arbeitszeiterfassung/Statusinfos

Tank

date

nerf

assu

ngAk

ku (A

larm

ieru

ng b

ei D

iebs

tahl

)

Betriebsst

undenzählerFreitextkommunikation

Auftragsmanagement

Auf 220 Milliarden Euro wird der Markt für Connected Car

im Jahr 2020 geschätzt. Das vernetzte Fahrzeug zeigt in aller

Deutlichkeit, wohin die Reise mit dem IoTS (Internet of Things

and Services) geht: Kfz erhalten IP-Adressen und übermitteln

unzählige Daten über eine Vielzahl von Sensoren und über die

mobilen Endgeräte ihrer Fahrer. Bei der neuen A-Klasse von

Mercedes-Benz beispielsweise gehört das iPhone ins Anzeige-

und Bedienkonzept. Andere Hersteller öffnen ihre Software

für Apps verschiedener Anbieter. Für OEMs und Systemliefe-

ranten, aber auch für Telekommunikationsdienstleister und

Internetunternehmen wie Google werden so Unmengen an

ein- und ausgehenden Daten zugänglich.

Mit Predictive Analytics lässt sich prognostizieren, welche

Kunden mit welchen Produkten und Services angesprochen

werden können. So hielten es etwa im Auto-Bild-Marktba-

rometer Connectivity 60 Prozent der Befragten für attraktiv,

wenn Fahrzeugdaten an die Werkstatt übermittelt werden.

Unternehmen, die Industrial Big Data analysieren können,

schöpfen neue Marktpotenziale ab (die Zahlungsbereit-

schaft liegt laut Auto-Bild-Marktbarometer Connectivity bei

3.000 Euro für ein Connectivity-Paket).

Das Fahrzeug lässt sich über den gesamten Lebenszyklus

managen – von der Entwicklung über die Produktion bis zu

Vertrieb und Kundenservice.

Mit der neuen Mobilfunkgeneration LTE lassen sich Rück-

rufaktionen vermeiden oder früher erkennen, wenn die Feh-

ler direkt in der Software behoben werden können.

Ohne IT undenkbar: Schon heute liegt der Wertschöpfungs-

anteil von Software im Auto bei 40 Prozent.Die Zahl der internetfähigen Fahrzeuge in

Westeuropa nimmt rasant zu.

77

Fahr

erid

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katio

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Ortung alle x-min, alle x-km

Ort

ung

bei K

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Erfassung der Laufleistung via GPS

Haltepunktschema

Berichte/Auswertungen

Elektronisches Fahrtenbuch

Wartungsdatenbank

Fuhrparkverwaltung

Kund

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Tank

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Autom. Alarm

per E-Mail oder SM

S

Akku

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Fahr-

und Stan

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rfass

ung

Navigation/TruckNavigatio

n

IP 203.000.113.195

Verschiedene Bereiche des Herstellers nutzen Daten aus dem

Fahrzeug. Gemeinsam mit Zulieferern, Werkstätten und dem

Handel werden diese über den gesamten Lebenszyklus betrach-

tet. Werkstätten können Fehler schnell orten.

Riesenmarkt für neue Dienste: Bereits 2016 sollen

vier Fünftel aller Neuwagen vernetzt sein.

sos Drive kit Plus oPen Xc

Ohne IT undenkbar: Schon heute liegt der Wertschöpfungs-

anteil von Software im Auto bei 40 Prozent.

OEMs öffnen ihre Fahrzeuge für Smartphones und Apps

verschiedener Anbieter. Erste Angebote wie „Drive Kit Plus“

(Daimler) und „Open XC“ (Ford) sind bereits auf dem Markt.

8

€

Etwa alle 4 sekUnDen beginnt eine car2go-Miete

In 6 stäDten 70.000 nUtzer

DeUtschlAnD

MoBIlItät IM WAnDel: WettBeWerBsVorteIle DUrch zUsAtzDIenste UnD -ProDUkte frühzeItIg sIchernUm die Verkehrssicherheit zu erhöhen, sollen Neuwagen ab

2015 mit eCall ausgestattet werden müssen. Die Black-Box

enthält eine automatische Notruffunktion und speichert Vor-

gänge wie beispielsweise die Beschleunigung und die Einlei-

tung von Bremsvorgängen. Durch die europäische Initiative

müssen allein in Deutschland bis 2020 etwa 15 Millionen Autos

über feste Datenverbindungen verfügen. Für die gesamte Au-

tomobil- und Telekommunikationsindustrie ergibt sich so die

Chance, eine Vielzahl von Zusatzdiensten zu entwickeln und

anzubieten. Eine weitere Quelle sind die im Mautsystem erho-

benen Daten. Sie lassen sich mit Predictive Analytics zur intelli-

genten Verkehrssteuerung einsetzen – Dublin und Stockholm

machen es vor. Zudem stellt sich die Automobilbranche mit

datenintensiven Carsharing-Modellen (pay as you drive) auf

den Wandel in der Mobilität ein.

Bis hin zum automatisierten Fahren reichen die Anwendun-

gen für das vernetzte Auto. Google-Autonomous-Car wurde

im Mai 2012 in Kalifornien zugelassen. Unternehmen aus

ganz unterschiedlichen Bereichen können sich Marktanteile

im Fahrzeug erschließen, wenn sie über die erforderliche Big

Data Expertise verfügen.

Predictive Analytics erkennt in Echtzeit Auffälligkeiten, Ver-

änderungen oder Fehler in Big Data. Auf diese Weise lässt

sich der Verkehrsfluss sicherstellen und Staus werden ver-

mieden.

Unternehmen, die Prognosesoftware einsetzen, können

Carsharing mit großen Flotten anbieten und planen die

räumliche und zeitliche Verfügbarkeit optimal.

In 18 stäDten 275.000 nUtzer

eUroPA & norDAMerIkA

BlAck-BoX

Der größte Versicherungskonzern der Welt

setzt Black-Box seit fünf Jahren in über

- 2.500 UnfAlltote Pro JAhr

in neun Ländern ein.

sos

Automobilindustrie/Telekommunikation

Quelle: www.automotiveit.eu

9

„Die Politik sollte mit dem Nachfolgesystem ab 2015 eine aktive Verkehrssteuerung betreiben und die anfallenden Datenmengen anonymisiert für neue Dienste zur Verfügung stellen.“ BITKOM-Vizepräsident Volker Smid

Eine Fraunhofer-Studie im Auftrag des BITKOM bezifferte

den nutzen intelligenter netze pro Jahr auf

10 Milliarden eUro

Volkswirtschaftliche Kosten durch

Verkehrsprobleme in den 30 größten

Metropolregionen der Welt:

266 MIllIArDen DollAr /JAhr

sec

DUBlIn

stockholM

legt alle Daten offen, die zum Verkehr erfasst

werden, um Möglichkeiten für alternative

Mobilitätskonzepte aufzuzeigen.

25.000 gPs-DAten- 20% VerkehrsAUfkoMMen UnD -eMIssIonen- 50% fAhrzeIten

Anonymisierte

In Stockholm werden pro Sekunde 250.000

anonymisierte GPS-Daten von Handybesitzern,

Stau- und Unfallmeldungen sowie Daten von

Sensoren und dem Mautsystem analysiert. Auf

diese Weise wird der Verkehr gesteuert.

Die Mauteinnahmen werden in Deutschland

über 700.000 On-Board-Units (OBU) erhoben:

fast 25 Milliarden gefahrene Kilometer pro Jahr.

Quelle: www.bitkom.org – BITKOM_LF_big_data_2012_online.pdf

10

gPs-DAten UnD sensoren: PreDIctIVe AnAlytIcs senkt Den BenzInVerBrAUch UnD Verkürzt WegeGemessen am Umsatz, so die Bundesvereinigung Logistik

(BVL), ist die Logistik der drittgrößte Wirtschaftsbereich in

Deutschland. Im Jahr 2012 erzielte die Branche mit 2,85 Millio-

nen Beschäftigten einen Umsatz von rund 225 Milliarden Euro,

drei Prozent mehr als im Vorjahr. Wichtigster Wachstums-

treiber im Paketbereich ist der E-Commerce – ein Markt mit

rosigen Aussichten. Allerdings auch ein Markt mit steigendem

Wettbewerbsdruck, der die Akteure zu Prozessoptimierungen

zwingt. Mit Industrial Big Data steigern Logistikunternehmen

und die Logistikbereiche in Industrie und Handel ihre Effizienz.

UPS macht vor, wie sich bei verringertem Mitteleinsatz die

Leistungen anheben lassen.

Mit dem Einsatz von Predictive Analytics kann der Benzinver-

brauch von Logistikunternehmen signifikant gesenkt wer-

den. Hierbei werden GPS- und Sensordaten zusammen mit

externen Faktoren ausgewertet. Zum Beispiel können Pro-

gnosen von Benzinpreisentwicklungen einbezogen werden.

Eine Routenoptimierung auf der Grundlage der analysierten

Daten führt zu einer erheblichen Verkürzung der Strecken.

Transportaufträge lassen sich schneller abwickeln.

Predictive Analytics ermöglicht die vorausschauende War-

tung von Fahrzeugflotten. Sensordaten geben Aufschluss

über den Betriebszustand jedes einzelnen Fahrzeugs. Werk-

statttermine werden rechtzeitig eingeplant und Pannen ver-

mieden.

Logistik

46.000UPs fAhrzeUge

- 32 MIo. lIter BenzIn

- 135 MIo. kMfAhrstrecke In eIneM JAhr

MessUng DesBenzInVerBrAUchs

UPs

11

Filialen & Verkaufspunkte 20.000

Packstationen 2.500

Paketboxen 1.000

3 MIo.Pakete & Päckchen je Werktag

UnternehMens-BereIch

PAket

Dhl64 MIo.

40 MIo.

3 MIo.

Haushalte

Geschäftskunden

Briefe je Werktag

Pakete je Werktag

Filialen & Verkaufspunkte

Packstationen

Paketboxen

Briefzentren

Paketzentren

3 MIo.

20.000

1.000

82

33

2.500

UnternehMens-BereIch

BrIef

Dhl

3%3%2,7%2,3%1,2%

DIe trAnsPortleIstUng steIgt

2013

7,8 MrD. €nAtIonAler PAketMArkt:MArktVolUMen 2012

40,9% 59,1% Dhl

WettBeWerB

Nationaler Paketmarkt

12

47%60%

Prognosen AUs hoMogenen DAtenqUellen: PreDIctIVe AnAlytIcs steIgert ProfItABIlItät UnD qUAlItätDie Studie „FAST 2025 – Future Automotive Industry Structure“,

ein Gemeinschaftsprojekt von Oliver Wyman und dem Verband

der Automobilindustrie (VDA), sieht gewaltige Umwälzungen

auf die Branche zukommen. Hersteller und Zulieferer sind

gefordert, sich auf einen weiter wachsenden Wettbewerbs-

druck – vor allem getrieben aus den Schwellenländern –

verbunden mit einem immensen Innovationsdruck, einzustel-

len. Zugleich sind die Komplexität der Prozesse und Beziehun-

gen sowie die Menge der handzuhabenden Daten kaum zu

übertreffen. Ein einziger OEM muss heute bereits mit Daten

in der Größenordnung von insgesamt zehn Terabyte Tag für

Tag umgehen. Elektronische Steuerkomponenten liefern kon-

tinuierlich Daten, die häufig unstrukturiert sowie vollständig

archiviert werden. Predictive-Analytics-Software versetzt Un-

ternehmen in die Lage, dieses Material auf signifikante Daten

zu reduzieren, auszuwerten und Prozesse auf dieser Basis zu

automatisieren.

Die permanente Auswertung eingehender Daten schärft

den Blick für die Partner in der Wertschöpfungskette – ganz

gleich, ob es sich dabei um neue oder veränderte Anforde-

rungen, zu befürchtende Lieferausfälle oder um Qualitäts-

mängel handelt.

Das Monitoring der Fahrzeugdaten – auch nach der Fahr-

zeugauslieferung – verbessert das Qualitätsmanagement.

Die Fehlerfrüherkennung steigert die Profitabilität.

Die Auswertung der Fahrzeugdaten sowie der Fahrleistung

fließt in neue Produkte ein.

Die in Forschung und Entwicklung entstehenden gewalti-

gen Sensordatenströme (Testfahrstrecken, Dauerläuferfahr-

zeuge) werden umgehend ausgewertet. Das steigert die

Effizienz und Qualität von Innovationen.

Automobilindustrie

„Die Herausforderungen für OEMs und Zulieferer sind immens. Deshalb wird es wichtiger denn je sein, mit der richtigen Wertschöpfungs-

strategie die sich bietenden Chancen zu nutzen. Wer, wenn nicht wir, die deutsche Automobilindustrie, sollte diese Chancen nutzen können.

Das wird die Zusammenarbeit von Herstellern und Zulieferern aber auf eine ganz neue Probe stellen.“

Klaus Bräunig, Geschäftsführer des VDA

2025

2013

WertschöPfUngsAnteIleforschUng & entWIcklUng

36%32%

17%9%

oeM

zUlIeferer

engIneerIng-DIenstleIster

29%35%

71%65%

2025

2013

WertschöPfUngsAnteIleProDUktIon

oeM

zUlIeferer

13

kostenProzesse

strUktUren

gesetzgeBer forDern IMMer effIzIentere fAhrzeUge

1990rUnD

8 MoDelle

2013rUnD

24 MoDelle

Pro hersteller

InDIVIDUelle kUnDenWünsche forcIe-ren DIe VerVIelfältIgUng Von fAhr-zeUgMoDellen UnD -oPtIonen

kürzere ProDUktleBenszyklen

kUnDenAnforDerUngensteIgen

DIe InnoVAtIonsBestreBUngen Der oeMs gelten künftIg WenIger DeM koMfort, sonDern Vor AlleM Der UMWeltfreUnD-lIchkeIt UnD effIzIenz.

elektroMoBIlItät UnD leIchtBAU stehen IM fokUs

kUnDen Wünschen IMMer höherWertIgere fAhrzeUge

höhere fAhrzeUgPreIse lAssen sIch AngesIchts Des stArken

WettBeWerBs kAUM oDer üBerhAUPt nIcht DUrchsetzen

teUer

kostenDrUck hält An

30–50%MIt BIg DAtA AnAlytIcs Verkürzen sIch DIe ProDUktIonszeIten UM

10BIg-DAtA-VolUMen

terAByte

qUAlItätsInforMAtIonen üBer DIe fAhrzeUge

steIgerUng Der kUnDenzUfrIeDenheIt

ProfItABIlItätssteIgerUng DUrch fehlerfrüherkennUng

qUAlItätssteIgerUng DUrch AUsschlIessen Von fehlerqUellen

Verkürzt DIe zeIten für DIe fehlererkennUng UnD -korrektUr

kUnDen konfIgUrIeren fAhrzeUge onlIne

14

Der Fortschritt in der Mikroelektronik ermöglicht es, immer

kleinere Sensoren mit immer größerer Funktionalität auszu-

statten. Das erleichtert dem Maschinen- und Anlagenbau die

Überwachung und Wartung von Maschinen, stellt die Branche

aber auch vor neue Herausforderungen:

Welche ereignisse können isoliert von einem servicemit-arbeiter bearbeitet werden? Welche fehler beeinflussen den Betrieb einer komplet-ten Industrieanlage? Besteht ein zusammenhang zwischen den fehlern?

Die Frage der wechselseitigen Abhängigkeit von Ereignissen

ist verwandt mit Problemstellungen in der experimentellen

Physik. Deshalb können moderne statistische Methoden ver-

wendet werden, die jedem Ereignis eine Wahrscheinlichkeit

zuordnen.

Durch die Analyse von Maschinen- und Umgebungsdaten in

Echtzeit schätzen Ingenieure und Mechaniker den Maschi-

nenzustand realistisch ein. Sie reagieren rechtzeitig, wenn es

notwendig ist, und vermeiden unnötige und damit ineffek-

tive Arbeitsschritte.

Durch die vorausschauende Wartung (Predictive Mainte-

nance) lassen sich ungeplante Stillstände vermeiden.

Die Servicequalität steigt bei sinkenden Kosten (Vermei-

dung von „Fehlalarmen“).

Predictive Analytics ermöglicht Unternehmen, sich auf die

relevanten Daten zu konzentrieren. Der Aufwand für Big

Data Analytics wird auf diese Weise schlank gehalten.

Durch Machine to Machine Communication wird die Maschi-

nenauslastung über sämtliche Standorte hinweg gesteuert.

Das erhöht die globale Effizienz.

toPtheMAzentrAlIsIerUng

Von serVIceWIssen

AUtoMAtIsIerte AnAlyse In echtzeIt: fehler BeheBen, WArtUng oPtIMAl PlAnen, serVIceqUAlItät erhöhen

Maschinen- und Anlagenbau

„Die Zentralisierung von Service-Wissen und die damit verbundene Neuausrichtung der Informations- und Kommunikationsflüsse im technischen Service ist sowohl für Hersteller als auch für Dienstleister das Top-Zukunfts-thema.“

„Hersteller von Maschinen- und Anlagen sehen darüber hinaus in der Entwicklung

kundenindividueller Service-Pakete und in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle bedeutsame Trends und Entwicklungen.

Industriedienstleister sehen in einer erweiterten Kundenintegration sowie im Technologieinsatz an der Kundenschnittstelle weitere bedeutsame

Service-Entwicklungen für die Zukunft.“

Zentralisierung von Servicewissen

Integration von Kunden

Technologieeinsatz

Individualisierte Servicepakete

Nutzenbasierte Geschäftsmodelle

Neue Pfade der Qualifizierung

23%17,8%17,5%17,1%

12,3%

einschätzung der Bedeutung von servicetrends

Quelle: Fraunhofer IAO aus der Studie „Hersteller-Services 2022. Ergebnisse einer Kurzbefragung auf der Messe MAINTAIN 2012“

12,2%

Quelle: Fraunhofer IAOErgebnisse einer Kurzbefragung auf der Messe MAINTAIN 2012

1 gIgAByte3 gIgAByte2 gIgAByte5 gIgAByte

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releVAnte ereIgnIsse

ABgleIch DAtenhIstorIe

PräVentIVMAssnAhMen

sIchten Von trenDs

...

reMote serVIce

1.000 geräte=

3,5 gB/MIn

schnellere BeheBUng Von fehlernoPtIMAlere PlAnUng Von WArtUngsVorgängenBessere serVIceqUAlItät BeI gerIngeren kosten

WIssensBAsIerteDIAgnose-technologIereIne AlArMsysteMe

80%fehlAlArMe

20%qUAlIfIzIerte sIgnAle

Quelle: www.bitkom.org – BITKOM_LF_big_data_2012_online.pdf

16

InDUstrIe 4.0: AUf änDerUngen In DAtenströMen reAgIeren UnD Prozesse AUtoMAtIsIerenFertigungsindustrie und Internet wachsen zusammen. Im Ide-

alfall führt das dazu, dass die zentrale Steuerung der Produk-

tion abgelöst wird durch ein sich selbst regulierendes System

aus intelligenten Komponenten und miteinander kommuni-

zierender Maschinen (Machine to Machine Communication).

Das Produkt sammelt Informationen über den gesamten Le-

benszyklus, die konsolidiert ausgewertet werden können. Ma-

schinen melden automatisch ihren Zustand sowie ihren Bedarf

an Nachschub. Greifen die Partner der Wertschöpfungskette

auf einen gemeinsamen Datenpool zu, können Bestellungen

automatisch just in time ans Band geliefert werden. Zentraler

Erfolgsfaktor für Industrie 4.0 ist Big Data Analytics. Nur eine

starke Predictive Analytics Software ist dazu in der Lage, Mus-

ter in großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu

erkennen und die sich daraus ergebenden Schritte automa-

tisch anzustoßen.

Predictive Analytics verschlankt die Materialbeschaffung

und schließt gleichzeitig das Risiko von Lieferengpässen aus:

Lieferabrufe werden automatisch angestoßen auf der Basis

einer exakten Absatz- und Bedarfsplanung.

Die Einzelfertigung oder Fertigung kleiner Serien lässt sich

mit Big Data profitabel realisieren, da die Facharbeiter we-

niger gefordert sind, einzugreifen. Maschinen und Teile

tauschen die Informationen über den Fertigungsprozess IT-

gesteuert automatisch aus.

Die Berücksichtigung individueller Wünsche erhöht die Kun-

denzufriedenheit und -bindung.

Fertigungsindustrie

österreIchDeUtschlAnDJAPAnUsAfrAnkreIchItAlIenVereInIgtes könIgreIch

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

35

30

25

20

15

10

BeDeUtUng Des ProDUzIerenDen geWerBes für DeUtschlAnDAnteil des produzierenden Gewerbes (einschließlich Energie) an der gesamtwirtschaftlichen Bruttowertschöpfung

International comparison of the manufacturing industry. Source: OECD; IW Cologne / Forschungsunion Wirtschaft & Wissenschaft

Quelle: OECD; IW Köln

Achtung!hier kugellager

austauschen!

+5%ProDUktIVer

+6%Mehr VerDIenst

+50%höherer BörsenWert

UnternehMen treffenentscheIDUngen AUf

BAsIs Von DAten »

WettBeWerBer

Quelle: Erik Brynjolfsson, Professor für Informationstechnik am Bostoner Forschungsinstitut MIT

Ich bin die nächsten 36 stunden nur

zu 80 % ausgelastet!

Ich muss nochbefüllt werden!

kühlkette unterbrochen!

Ich muss in 24 stundengewartet werden.

Ich bin bisher3 x in 24 stunden

ausgefallen!

Mir ist zu heiß!

Ich bin defekt!

lieferant kann Produkterst in 10 stunden

einladen!

Cisco-Schätzung

M2M-VerBInDUngen1,7 MrD.

Quelle: www.silicon.de

IP 203.000.113.195geräte MIt IP-ADressen6 MrD.

Mobile Anwendungen

Daten aus It- und tk-systemen (Logfiles, Verbindungsdaten, System-Monitoring)

Daten aus Anwendungen in der cloud

Unstrukturierter Inhalt (z. B. E-Mails, Office-Dokumente)

transaktionsdaten aus Business-Anwendungrn wie erP

grafische Daten (Bilder, Videos)

Maschinen- und sensordaten aus Produktivumgebung (Manufacturing, Logistik)

Wissenschaftliche Daten

Daten aus social-Media-Anwendungen (z. B. soziale Netzwerke)

clickstream-Daten aus Webanwendungen, Webtraffic, rfID etc.

Welche DAtenqUellen WerDen In IhreM UnternehMen AM stärksten WAchsen?

39%36%34%29%27%27%25%19%13%

40%

n=254, Mehrfachnennungen möglich – Quelle: IDC, Oktober 2012

18

InDIVIDUelle erfolgsPrognose: PAtIenten gezIelt UnD effektIV BehAnDeln

In einem Essay bringt der Verleger und Autor Tim O’Reilly

das Dilemma einer Medizin ohne Predictive Analytics auf den

Punkt: Die Menschen werden durchschnittlich behandelt, wie

ein statistisches Mittel. Mit Big Data Analytics lässt sich die

Perspektive umkehren – zum Wohle des Patienten. Wenn bei-

spielsweise ein Medikament gegen Brustkrebs eine Wirksam-

keit von 80 Prozent hat, bedeutet das nicht, dass es bei allen

Fällen zu vier Fünftel hilft. Vielmehr ist es das Mittel der Wahl

bei vier von fünf Patienten, bei einem hingegen vollkommen

wirkungslos. Mit Predictive Analytics gelingt es, genau die eine

Frau zu identifizieren, der nur mit einem anderen Medikament

geholfen werden kann.

In der Medizin müssen Big Data in einem erheblichen Maß

analysiert werden. Allein das bildgebende Verfahren Magnet-

resonanztomografie  (MRT, Kernspintomografie) erzeugt pro

Untersuchung ein Datenvolumen von mehr als drei Gigabyte.

Es ist sehr aufwändig, die im jeweiligen Fall aufschlussreichen

Daten und Muster zu erkennen und zu archivieren. Zudem

müssen Daten, die an unterschiedlichen Orten und zu unter-

schiedlichen Zeiten entstanden sind, zusammengeführt wer-

den. Hinzu kommt, dass die Einrichtung, die die dateninten-

sive Untersuchung durchführt, das Ergebnis in verdichteter

Form dem Facharzt übermitteln muss. Eine leistungsstarke

Analysesoftware unterstützt Diagnostik, Patientenmanage-

ment sowie Therapie.

Durch eine konsolidierte Datenhaltung und den Einsatz

zentraler Prognosetools entsteht ein einheitliches und voll-

ständiges Bild des Patienten. Diagnoseschritte und Behand-

lungen werden aufeinander abgestimmt, der Patient wird

wirkungsvoll therapiert.

Mit Predictive Analytics lässt sich besser vorhersagen, ob

eine bestimmte Behandlung bei dem einzelnen Patienten

anschlägt.

Die Pharmaindustrie wertet Daten aus dem Feld treffend aus

und vermehrt ihr Wissen über Krankheitsbilder und -muster.

Die Entwicklung neuer, wirkungsvoller Medikamente wird

schneller und kosteneffizienter.

Durch die Auswertung immenser heterogener Datenmen-

gen gelingt es besser denn je, innovative Diagnosever-

fahren, Behandlungen und Medikamente zielgerichtet zu

entwickeln und zu erproben. So dient Predictive Analytics

letztlich dem Wohl aller Menschen.

Gesundheitswesen

Menschen WUrDenIn eIneM JAhr In DeUtschlAnD In eIneM krAnkenhAUs BehAnDelt

DAs DUrchschnIttsAlter Der IM krAnkenhAUs BehAnDelten Personen lAg BeI 54 JAhrenQuelle: Statistisches Bundesamt, Wirtschaft und Statistik, Ausgabe Februar 2013

Quelle: Statistisches Bundesamt, Pressemitteilung Nr. 128 vom 04.04.2013

18,8 MIo.

19

MeDIzInIsche VersorgUng

UsA

793.648 31*

AUstrAlIen

19.612 39*

DeUtschlAnD

288.182 83*

DäneMArk

17.226 35*

chInA

1.862.630 30*

sPAnIen

163.800 34*

*pro 10.000 Einwohner

gesAMtAUsgABen für

gesUnDheIt

293,8 MrD./JAhr

UMgerechnet AUf Den eInzelnen eInWohner entfIelen AUf JeDen DUrchschnIttlIch

3.590 eUro gesUnDheItsBezogene AUsgABen Quelle: Statistisches Bundesamt, Pressemitteilung Nr. 128 vom 04.04.2013

3 gIgAByte Pro sessIon

herUnterBrechen UnD ArchIVIeren Der DAten sehr AUfWänDIg

VerteIlte DAten (UnterschIeDlIche zeIt, ort) Müssen VerArBeItet WerDen

ergeBnIs WIrD DeM fAcheXPerten zUr UnterstützUng zUgesPIelt

6 MIo. Mrts /JAhr1,76 MrD. eUro

Quelle: hmi.ucsd.edu – HMI_Case_Neuroimaging.pdf

Quelle: www.laenderdaten.de

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„Jedes Auto produziert stündlich etwa zehn Gigabyte an Daten, wenn man alle Fahreigenschaften, das Bremsen, Lenken,

Radioein- und -ausschalten etc. mitrechnet.“Intel-Forscher Tim Plowman

„Um von den anstehenden Veränderungen profitieren zu

können, müssen sich OEMs wie Zulieferer strategisch klar

ausrichten und fit für die Zukunft machen. Dazu gilt es,

Wachstumsbereiche und -märkte rechtzeitig zu erkennen,

Wachstumspotenziale für das eigene Geschäft zu verstehen,

die Wertschöpfungsstrategie zu überdenken und sich

im Wettbewerb zukunftsorientiert aufzustellen.“Aus der Zusammenfassung der Studie „FAST 2025 – Future Automotive Industry Structure“

von Oliver Wyman und dem Verband der Automobilindustrie (VDA)

„Ich denke, der Maschinenbau wird grundsätzlich unterschätzt.

Diese Sparte war schon immer interdisziplinär tätig – etwa mit den

Embedded Systems – aber sie tun das eher im Verborgenen.“Roland Bent, Geschäftsführer des Automatisierungstechnikanbieters Phoenix Contact

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„Wir setzen im CERN einen Algorithmus ein, der für die Analyse von Industrial Big Data prädestiniert ist: Die Software erkennt in einer unvorstellbar großen Datenmenge, welche Ereignisse relevant sind,und sie identifiziert Beziehungen zwischen vollkommen unterschiedlichen Datentypen. Dazu haben wir der Software die relevanten Muster antrainiert, aber wir müssen schon eine Vorahnung haben, was diese Muster sind. Sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wirtschaft leben Big-Data-Projekte vom Expertenwissen der jeweiligen Fachleute.“Blue-Yonder-Gründer Prof. Dr. Michael Feindt

„Bei den anstehenden Investitionen in Technologie und globale Expansion werden Ertragsstärke und Flexibilität zu den Kernerfolgsfaktoren für Zulieferer. Mutiges, zielgerichtetes Handeln ist gefragt, um die Voraussetzungen zu schaffen, in dieser zwar attraktiven, aber auch herausfordernden Industrie zu den Gewinnern zu gehören.“Lars Stolz, Partner bei Oliver Wyman und Autor der Studie „FAST 2025 – Future Automotive

Industry Structure“ von Oliver Wyman und dem Verband der Automobilindustrie (VDA)

„Unternehmen, die ihre Entscheidungen auf Basis von Daten treffen,

sind fünf Prozent produktiver als ihre Wettbewerber.

Sie verdienen sechs Prozent mehr Geld und ihr Börsenwert

liegt im Durchschnitt 50 Prozent höher.“Erik Brynjolfsson, Professor für Informationstechnik

am Bostoner Forschungsinstitut MIT

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über Blue yonder

Blue yonder ist der führende softwareanbieter für Predictive Analytics in europa. Mit

genauen Prognosen in echtzeit und cloudbasiert trägt Blue yonder entscheidend zum

Unternehmenserfolg bei. Blue yonder erkennt in strukturierten und unstrukturierten

Daten bisher nicht bekannte zusammenhänge und Muster.

Ursprünglich wurde die software in der experimentellen elementarteilchenphysik

entwickelt. An forschungsinstituten wie dem cern ließen sich damit in den weltgrößten

teilchenbeschleunigern in jeder sekunde Daten im Petabyte-Bereich auswerten. Diese

leistungsfähigkeit nutzen heute unterschiedliche Wirtschaftszweige in vielfältigen

Anwendungen: Dabei liefert die selbstlernende (machine learning) und dynamische

software beispielsweise treffsichere Absatzprognosen und automatische Bestell-

vorschläge (Auto-Disposition). sie wird erfolgreich eingesetzt in der dynamischen

Preisgestaltung sowie in der Analyse von kundendaten. Unternehmen sind so in der

lage, kunden mit individuellen Produktempfehlungen und Angeboten anzusprechen

sowie wechselwillige kunden frühzeitig zu identifizieren. Präzise Vorhersagen ermögli-

chen eine exaktere Beurteilung der kreditwürdigkeit von bestehenden und neuen

kunden. zudem bieten die Analysen von Blue yonder einen erheblichen Mehrwert für

das risikomanagement der Banken.

zu den kunden des im Jahr 2008 gegründeten Unternehmens zählen unter anderem

otto, Vodafone und eos. Bereits dreimal gewann Blue yonder den angesehenen Data

Mining cup. Auch der focUs Digital star Award 2013, der cyberchampions Award

2011/12 sowie der cyberone Award 2012 gingen an Blue yonder. Prognosen, die sich

ständig und automatisch an veränderte rahmenbedingungen anpassen, tragen ent-

scheidend dazu bei, geschäftsprozesse profitabel sowie zukunftsfähig zu gestalten.

www.blue-yonder.com

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Blue Yonder GmbH & Co. KG

Karlsruher Straße 88

D-76139 Karlsruhe

Tel +49 (0)721 383 117 0

Fax +49 (0)721 383 117 69

info@blue-yonder.com

www.blue-yonder.com

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