bluecue: Industrie 4.0 und IoT - Kinoforum 2016

Hinweis der Redaktion

• #2: Letztes Jahr: Digitalisierung Themen wie: 3D-Druck, Augmented Reality, Social Collaboration, etc… Warum haben wir uns für das Thema entschieden?
• #3: Herleitung des Begriffes „Industrie 4.0“ 1. industrielle Revolution: Dampfmaschine 2. industrielle Revolution: Fließbandfertigung 3. industrielle Revolution: Einsatz von Elektronik und IT zur Automatisierung der Produktion Ist die 4. den nun wirklich eine „Revolution“ oder nur eine „2. Welle der Digitalisierung“ Bis zur 3. ind. Revolution gab es 3 Produktionsfaktoren: Boden (Naturkapital, u.a. Rohstoffe, Patente, Energie), Kapital (Sachkapital, u.a. Maschinen, Gebäude, Werkzeuge) und Arbeit (Ausbildung, KnowHow, Lohnarbeit) CLIFFHANGER: Ist dies im Rahmen der 4. industriellen Revolution immer noch so? …die Welt hat sich stark gewandelt… WIKIPEDIA Hintergrundinfos: Mit der Bezeichnung „Industrie 4.0“ soll das Ziel zum Ausdruck gebracht werden, eine vierte industrielle Revolution einzuleiten. Die erste industrielle Revolution bestand in der Mechanisierung mit Wasser- und Dampfkraft, darauf folgte die zweite industrielle Revolution: Massenfertigung mit Hilfe von Fließbändern und elektrischer Energie, daran anschließend die dritte industrielle Revolution oder digitale Revolution mit Einsatz von Elektronik und IT (v. a. die speicherprogrammierbare Steuerung) zur Automatisierung der Produktion.[5] Mit dem Ausdruck „4.0“ wird Bezug genommen auf die bei Software-Produkten übliche Versionsbezeichnung, die bei größeren Änderungen von einer neuen Version spricht, die erste Ziffer der Versionsnummer um Eins erhöht und gleichzeitig die zweite Ziffer auf Null zurücksetzt. Die Begriffswahl wird auch kritisiert. Die Begriffe Erste, Zweite und Dritte industrielle Revolution wurden historisch im Nachhinein gebildet. Die Ziffer 4.0 soll einen Bezug zu den Vorgänger-Revolutionen herstellen und es soll zum Ausdruck kommen, dass die Veränderung eine gleiche Bedeutung hätte.[6] Der Autor Wolfgang Halang kritisiert den selbstreklamierten Anspruch der vierten industriellen Revolution als „sicher vermessen und unseriös“ und bezieht sich auf Rainer Drath: „Bemerkenswert ist die Tatsache, dass erstmals eine industrielle Revolution ausgerufen wird, noch bevor sie stattgefunden hat“.[7] Da die technologische Grundlage die Mikroelektronik ist und somit gegenüber der Dritten industriellen Revolution unverändert ist, spricht der Industrieforscher Hartmut Hirsch-Kreinsen von einer „zweiten Phase der Digitalisierung“.[
• #4: …heute zählen nicht mehr (nur noch) Boden, Kapital und Arbeit… wie diese Beispiele zeigen…
• #5: …eine Entwicklung mit rasender Geschwindigkeit…  Leitmotiv: Automobil…
• #6: Technologie Altlasten, die berücksichtigt werden wollen Vielen wollen „fahren“, haben aber noch kein „Auto“ Wir wollen Ihnen heute einen Rahmen präsentieren, die Ind 4.0 aussehen kann und was dazu gehört
• #7: Warum haben wir uns für das Thema entschieden? …eines der großen Themen für 2017ff…
• #8: In unserer Gesellschaft ist erkennbar: geänderte Erwartungshaltung und einem erweiterten Konsumverhalten: Lieferung am selben Tag (same-day delivery) Globale Leistungserbrinung (z.B. durch Webkonferenzen)
• #9: Lieferung am selben Tag (same-day delivery) Globale Leistungserbrinung (z.B. durch soziale Netzwerke, Webkonferenzen und Crowdsourcing)
• #10: Diese neuen An- und Herausforderungen bringen neue „Spieler“ in den Markt, die disruptiv agieren und sehr schnell Marktanteile gewinnen… Medienwirksames Beispiel: Tesla – kommt aus dem Nichts und dreht den Automobil-Markt auf den Kopf (Elektro, autonomes Fahren, etc)
• #11: …ich möchte an dieser Stelle nochmal auf das Beispiel Tesla zurück kommen… …da es sich aus meiner Sicht als perfektes Beispiel für einen modernen Ansatz der Wertschöpfung steht… Elektromobilität Umfassende Nutzung von Daten autonomes Fahren Tesla ist aber auch ein perfektes Beispiel für die Vernetzung von wirtschaftlichen Ökosystemen… [CLIFFHANGER]
• #12: Kernkompetenz: Autobau Erweiterung: digitale Technologien Ökosystem: Stromerzeugung
• #13: ..wie wir sehen, hängen die Dinge sehr eng zusammen.. Sowohl „technische Vernetzung“ als auch „organisatorische Vernetzung“… Die Zusammenhänge sind extrem komplex: mittlerweile hängt alles mit allem zusammen… riesige Datenmengen [CLIFFHANGER] fließen in rasender Geschwindigkeit um den Globus…  Schauen wir uns einige Beispiele an, wie Daten unsere Welt verändern… Ralf…
• #14: Die Zusammenhänge sind extrem komplex: mittlerweile hängt alles mit allem zusammen… riesige Datenmengen [CLIFFHANGER] fließen in rasender Geschwindigkeit um den Globus…  Schauen wir uns einige Beispiele an, wie Daten unsere Welt verändern… Ralf…
• #15: Nicht nur Menschen produzieren Daten. Der wesentlich größere Teil kommt von Maschinen. Neuer Trend in den eigenen vier Wänden ist das Smart Home: Licht geht an durch das anmelden im WLAN, Kühlschrank bestellt direkt online, Waschmaschine meldet sich per SMS, Heizung reportet und lässt sich über Anwesenheit steuern. Bedeutende Unternehmen bieten bereits eigene IoT Clouds als offene Plattform und damit die Möglichkeit eigene Mehrwertdienste darauf aufzubauen. Basis dafür sind aktuelle BigData Lösungen die Plattformen ermöglichen Weitere Beispiele: Viessmann => Heizung Rasenmäherroboter => Handy-App, künstliche Hüften => melden Verschleiß
• #16: Automotive Das Auto als RZ: Gecluster IT-Systeme, Hypervisoren und für jede Funktion eine eigene VM Auto als Datenproduzent Formel-E Verknüpfung zu Twitter => FanBoost bei positiver Resonanz in den sozialen Medien => mehr Power im Auto Unterschiedlichste Systeme interagieren in Echtzeit Predictive Maintenance im Formel Sport: Die Box weiß welche Teile getauscht werden müssen. Anhand von Sensoren und Fahrwerten ALLER Fahrer kann ebenfalls der optimale Zeitpunkt bestimmt werden
• #17: Wer hat heute auf dem Weg zu uns im Stau gestanden? Können wir Daten auch Probleme beim individual Verkehr lösen? Wäre Navi 2.0 nicht eine Stauvermeidungsvariante? Sammlung von Daten aus: Verkehrszählung, Mautbrücken, Sensoren in den Fahrbahnen, Rückmeldung von Navigationssoftware, Mobiltelefonen,… Unmengen an unstrukturierten Daten Ausgangslage: Stau auf der Autobahn => Ausweichstrecke fest programmiert => neue Staus Ziel: Vermeidung von Stau durch Individualisierung der Verkehrsführung – kleine Umwege entlasten das Verkehrsnetz Herausforderung: Wie sieht die Verkehrslage in den nächsten 15 Minuten aus – Update für das einzelne Fahrzeug in 15s Intervallen Umsetzung: Echtzeitanalyse durch Big Data und Prediction Wann können wir dieses Ziel erreichen? Es ist bereits umgesetzt. Einer unserer Splunk Kunden hat sich genau dieser Herausforderung angenommen.
• #18: Wer hat heute auf dem Weg zu uns im Stau gestanden? Können wir Daten auch Probleme beim individual Verkehr lösen? Wäre Navi 2.0 nicht eine Stauvermeidungsvariante? Sammlung von Daten aus: Verkehrszählung, Mautbrücken, Sensoren in den Fahrbahnen, Rückmeldung von Navigationssoftware, Mobiltelefonen,… Unmengen an unstrukturierten Daten Ausgangslage: Stau auf der Autobahn => Ausweichstrecke fest programmiert => neue Staus Ziel: Vermeidung von Stau durch Individualisierung der Verkehrsführung – kleine Umwege entlasten das Verkehrsnetz Herausforderung: Wie sieht die Verkehrslage in den nächsten 15 Minuten aus – Update für das einzelne Fahrzeug in 15s Intervallen Umsetzung: Echtzeitanalyse durch Big Data und Prediction Wann können wir dieses Ziel erreichen? Es ist bereits umgesetzt. Einer unserer Splunk Kunden hat sich genau dieser Herausforderung angenommen.
• #19: Daten sind der Rohstoff bzw. die Währung unserer Zeit Daten dienen der Analyse, Optimierung und als Schlußfolgerung auch der Monetarisierung Konkret: Einblicke in die Produktion  Verweis auf‘s Bier Aber auch Kühlketten, Stromzähler, Stückzahlen => Glastable auf die Produktionsstraße | übergreifend für alle Komponenten/Hersteller Durch aktives Reporting und Veränderungen von Stromverbrauch oder Vibrationen, läßt sich predictive Maintenance konkret verwirklichen. Wartung zum richtigen Zeitpunkt und NUR der betroffenen Bauteile => Effizienz und kostenersparnis Wo kommen die Daten auf einmal her? Sie sind bereits vorhanden – aber in der Regel ungenutzt Potentiale der Eda-Daten Muster zu erkennen => Maschinendaten werden Teil Ihrer Wertschöpfungskette. Frage: Machen wir die Mustererkennung selbst? Mein Kollege Torben Volkmann – Managing Consultant für unser Projektgeschäft wird diese Frage nun beantworten
• #20: - … gibt es schon seit über 30 Jahren! Gelfrisuren nicht mein Ding und mit Fussball spielen lässt sich kein Geld verdienen Tägliche Dokumentation => KI in der Hülle eines amerikanische Sportwagens - KI häufig als Überbegriff => aufdröseln in drei Bereiche
• #21: Maschine Learning Nicht nur Stauvermeidung Erweitertes Fahrverhalten und Optimierung (Seglen, Topologische Faktoren, Streckenwahl nach Tageszeiten ..) Man kommt ans Ziel, Optimal kennt aber den Weg nicht Bilderkennung (Medizin)
• #22: Natural Language Processing Frage stellen und Antwort bekommen. Kitt zeig mir .... Heute in Autos eingebaut: => Hallo Siri, Hey Cortana, Hey Alexa oder ältere Modelle Hallo Schatz .... Freie Fragen So nebenbei es gab eine Uhr zum Auto mit der man die Fragen auch aus der Ferne stellen konnte, etwas was ich mir auch gut zu einem Handy vorstellen könnte. Das schlägt ein wie eine Bombe, wenn der erste Hersteller so etwas auf dem Markt bringt
• #23: Artificial Intelligence Überwachungsmodus: Erkennen was die Personen machen Ableiten von Vermutungen Vorschlagen von Lösungen und Handlungen Unterschied zu Maschine Learning: Kreativität! Erkennen des Prüfstand Kommerzialisierung Microsoft, IBM, Salesforce, SAP, Alphabet Zukunft: Stimmungsanalyse Erkennung Sarkasmus, Humor AI Kreativität, Emotionen ... Jeopardy, Go, Lippenlesen, Medizin, Vertrieb, Mail ..
• #25: Persönliche Daten als Währung – der Preis für den Komfort Beispiel Bild.de +Abo Personalisierte Informationen sind in Ordnung, liefern jedoch dem Anbieter Informationen WIE ich mich Informiere und welche davon für MICH interessannt sind Pietro hat Sarah „geschubst“ Also an WAS für Informationen bin ICH interessiert? wie werden Informationen von mir beschafft? Welche Quellen werden dazu genutzt?  Facebook? Fakemeldungen etc.. Auswertung und Korrelation Facebook  Viele Webseiten erfordern ein Anmeldung, wonach der Komfort im Vordergrund steht.  Melden Sie sich mit Ihrem Facebookkonto an..  Die Daten und Apps der Anmeldung sind schnell vergessen.  Änderungen an den Datenschutzbestimmungen werden immer ganz genau (zwinker) gelesen. Siehe WhatsApp und Facebook Kooperation
• #26: So wird die Wartungshistorie gespeichert und an anstehende Inspektionen erinnert. Das Auto kann zudem eine Fahrzeugdiagnose durchführen. Verschleißteile, etwa der Zustand der Bremsbeläge, werden überwacht und Füllstände kontrolliert, z.B. der Reifendruck oder der Ölstand. Verfügt das Auto über eine Internetverbindung, lässt sich deren Nutzung dokumentieren. Zahlreiche Steuergeräte zeichnen das Fahrverhalten auf, etwa den Lenkeinschlag oder den Einsatz von ABS und ESP. Das Navigationsgerät speichert Ziele und Routen. Oft wird auch das persön
liche Adressbuch vom Smartphone ins Auto gespiegelt, und die Telefondaten können gesammelt werden. Die Sitzsensoren wissen, wie viele Personen im Auto saßen. Außerdem lassen sich die Sitz- und Spiegeleinstellungen speichern. Das Auto zeichnet auch Verbrauchs- und Emissionswerte auf. Welche Daten speichert welches Steuergerät meines Fahrzeugs? Wer erhält diese Daten? Wem gehören diese Daten? Dem Hersteller? Der Leasinggesellschaft? Dem Unternehmen? Dem Nutzer des Fahrzeugs? c) In welcher Art und Weise werden diese Daten verwendet? d) Wann wurde ich darüber informiert, dass eine Datenspeicherung erfolgt  und wann habe ich in welcher Weise einer solchen zugestimmt?
• #27: Ich übergeben das Wort an meine Kollegin Inga Hansen, sie ist Business Development Manager und zuständig für das Partner und Alliance Management.
• #28: (Überleitung von Meetzi: Wir brauchen Handlungssicherheit für unsere Mitarbeiter) Mitarbeiter sind in diesem Zusammenhang ein ganz wesentlicher Punkt Die digitale Transformation stellt nicht nur Unternehmen, sondern jeden Einzelnen (Menschen) vor enorme Herausforderungen Neue Kompetenzen und Fähigkeiten sind gefragt… was meine ich damit? Werfen wir einen Blick zurück auf die vorherigen Phasen der industriellen Revolution… z.B. die zweite (Fließbandarbeit) [CLIFFHANGER]
• #29: Bei der Fließbandarbeit wurde von den Mitarbeitern verlangt, Die immer gleichen, wenigen Handgriffe In kürzest-möglicher Zeit In immer gleicher Qualität zu erledigen Hier war kein „Denken“ gefragt! Die hat sich im Rahmen der 4. industriellen Revolution (Industrie 4.0) massiv geändert Wer Daten, Informationen, künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen auf die Unternehmen (und Gesellschaft) adaptieren will, muss „denken“! Wir brauchen hierfür einen „Mitarbeiter 2.0“ – doch was muss dieser können? [CLIFFHANGER]
• #30: Auf dem Wirtschaftsforum in Davos wurden Kompetenzen vorgestellt, die für den modernen Mitarbeiter im Jahr 2020 prognostiziert werden… ..wir brauchen neue Kompetenzen  - 1. Bewegen können in einer komplexen Welt // Aufgeschlossenheit - 2. Kritikfähigkeit (geben und nehmen) - 3. Kreativität // Verbinden der einzelnen Bausteine zu einer Gesamtlösung  Wir brauchen hierbei keine Durchschnittsleistungen – und dementsprechend keine durchschnittlichen (durchschnittlich ausgebildeten) Mitarbeiter  Wir brauchen Individuen, die die Dinge nach vorne treiben! [CLIFFHANGER]  Teamkultur
• #31: Bringe ich mich aber in Verbindung mit anderen Individuen (i.S.v. Team), verfügen wir über ein noch breiteres Spektrum an Stärken  dies ermöglicht uns  Diversität, den Spagat zwischen bewährten Dingen (alte Muster, alte Kenntnisse, alte Mitarbeiter?) und zwischen neuen Möglichkeiten schaffen! Jemand mit dem Hang zu Innovation Ein Spielkind Jemand mit inhaltlichem Fachwissen Jemand mit einer gesunden Skepsis Etc…  Wandel aktiv gestalten! Wie? Durch Information und Austausch, Kommunikation und Verständnis… Kenntnisse und Wissen bauen Barrieren ab. Erfahrungen, die andere gemacht haben können helfen
• #32: Mitarbeiter 2.0 Nicht nur junge Mitarbeiter Können ist nicht gleich wollen
• #33: Möglichkeiten Big Data KI Sicherheit Menschliches
• #34: Möglichkeiten Big Data KI Sicherheit Menschliches
• #35: Möglichkeiten Big Data KI Sicherheit Menschliches
• #36: Möglichkeiten Big Data KI Sicherheit Menschliches
• #37: Möglichkeiten Big Data KI Sicherheit Menschliches
• #38: ..nicht nur die Unternehmen, sondern die gesamte Gesellschaft… unterschiedliche Strömungen…
• #39: Die Zukunft entscheidet sich nach dem, was wir heute tun – nicht nach dem, was wir morgen tun!
• #40: …wir würden gerne dieser Startknopf für Sie sein… [KLICK] ..mit Ihnen gemeinsam in die Zukunft blicken… und mit Ihnen gemeinsam die Fragen beantworten: Wie Menschen miteinander kommunizieren Wie wir Räume für ihre Arbeit schaffen können Und wie wir die digitalen Dienste für unsere Unternehmen gesichert und gewinnbringend einsetzten können. ==> genau hierbei möchten wir Sie unterstützen!