Industrie 4.0



Die 4. Industrielle Revolution hat das Potenzial, nach der (1.) industriellen Einführung von Maschinen, (2.) elektrischer Energie und (3.) automatisierten Prozessen mit der Digitalisierung und Vernetzung der Daten die industriellen Prozesse und Geschäftsmodelle entscheidend zu verändern.

Der Begriff Industrie 4.0 wurde durch eine Initiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung und der Industrie definiert und umschreibt die industrielle Nutzung des Internets der Dinge, um über Unternehmensgrenzen hinaus vollvernetzte, automatisiert arbeitende Fabriken und Wertschöpfungsketten zu erstellen.

Deutsche und europäische Unternehmen sind bereits dabei, ihre Prozesse intelligenter zu gestalten und altbewährte und erfolgreiche Partnerschaften auszubauen. Nordamerikanische und asiatische Unternehmen und Staaten haben bereits viele ihrer Prozesse auf das Thema Internet der Dinge ausgelegt und investieren Milliardensummen, um in Zukunft eine Vorreiterrolle einzunehmen. (Beispielsweise investiert China im Jahr 2015 über 700 Millionen Euro, um das Thema Internet der Dinge stärker zu verbreiten.)


Laut einer McKinsey-Studie mit Befragten aus Deutschland, Japan und den USA wird aktuell lediglich 1 % der in der Produktion anfallenden Daten sinnvoll genutzt.

Industrie 4.0 - Chancen und Nutzen

Um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben, erhält die digitale Zukunft Einzug in die Industrie.

Cyber-physische Systeme (CPS) erlauben die vollständige Erfassung, Analyse, Veränderung und Optimierung von Daten und Prozessen in Echtzeit, um eine (fast) komplette Automatisierung von Entscheidungsprozessen zu generieren. Durch intelligente Maschinen, Produkte und Werkstoffe werden Fabriken zu einer Smart Factory (intelligente Fabrik) weiterentwickelt.

Die Smart Factory wird zu hoher Flexibilität, geringerer Fehlerrate, hoher Auslastung und gesteigerter Effizienz führen. Unternehmen werden über die Unternehmensgrenzen hinaus vernetzte Prozesse gestalten und pflegen. Durch die hinzugewonnene Flexibilität können Unternehmen auf Kundenwünsche jederzeit eingehen oder auf Marktentwicklungen deutlich schneller und zielgerichteter reagieren. Zukünftig werden Maschinen und Bauteile über entsprechende Datenanalysen in der Lage sein, den Produktionsprozess selbstständig zu steuern. Verschleiß oder Probleme an Maschinen werden erkannt, noch bevor dies zu einem Produktionsausfall führt. Die sogenannte "Predictive Maintenance" (vorausschauende Wartung) verringert ungeplante und kostenintensive Produktionsausfälle, indem z. B. die betreffende Maschine - automatisiert - Verschleißteile aufzeigt und entsprechende Maßnahmen (z. B. Nachbestellung des Bauteils und Beauftragung einer Reparatur) ergreift, noch bevor es zu einem ungeplanten Ausfall der Maschine kommt.

Künftig werden Prozesse in Großkonzernen derart gestaltet sein, dass für auftragsspezifische Projekte virtuelle Ad-hoc-Organisationen gegründet werden. Voraussetzung hierfür ist die "Vernetzbarkeit" aller auftragszugehörigen Unternehmen in der Wertschöpfungskette.

Aber nicht nur im Bereich "Machine Learning", sondern auch in vielen anderen Bereichen werden die digitalisierten Informationen genutzt werden und zu revolutionären Veränderungen führen.

Die wichtigsten Anwendungsgebiete lassen sich in vier Themenbereiche einteilen:

a)     Produktions- und Lieferprozesse

b)    Machine Learning

c)     Analytics Forecast statt klassischer Planung

d)    Neue Geschäftsfelder und -modelle (Service statt Produkt)

Herausforderungen

Die 4. Industrielle Revolution hat Auswirkungen auf ganze Geschäftsmodelle. Unternehmen werden in Zukunft neue Geschäftskonzepte entwickeln und diese mehr auf die Bedürfnisse ihrer Kunden fokussieren. Ein Treiber dafür wird die Wertschöpfung auf Basis von Individualisierung, Interaktion und Hybridität sein. Plattformen entstehen, um nicht genutzte Produktionskapazitäten zu verleihen und diese zwischen Unternehmen zu vermitteln. Das Internet der Dienste rückt in den Vordergrund. Hier bietet Microsoft mit Azure Cloud Services und Azure Machine Learning bereits skalierbare, hochflexible und intelligente Services an. Der Begriff des Geschäftsmodells "Anything-as-a-Service" wird geprägt. Erfolgreiche Beispiele gibt es bereits heute am Markt:

  • Waschmaschinenhersteller verkaufen ihre Geräte in einem Service-Abo-Paket inkl. Waschmittel, um anschließend die automatisierte Nachlieferung von Waschmittel zu übernehmen
  • Mobilfunkanbieter verkaufen als primäres Produkt Nutzungsverträge, mit anfallenden Kosten für die Nutzung ihrer Mobilfunkservices

Es ergeben sich auch neue Kennzahlen bzw. ihre Bedeutung ändert sich. KPIs wie z. B. Nutzungsdauer (Flugstunden, Fahrzeiten, Laufzeiten etc.), Ausfallzeiten, Wartungs- und Servicezeiten etc. entstehen als Umsatz- bzw. Kostenkennzahlen. Manche Kennzahlen werden in ihrer Bedeutung auch komplett umgekehrt. Wurde bisher das Produkt und die Wartung verkauft, so waren Verkauf und Wartung Umsätze. Wird nun die Nutzungsdauer (z. B. Minuten Waschleistung einer Waschmaschine oder Fahrzeiten eines PKWs) veräußert, so werden Wartung und Service zu Kostenstellen.

Anhand neu gewonnener Daten werden neue Konzepte entstehen, um diese Daten nutzbringend zu verwenden. Beispielsweise hat Google sich diesen Umstand bereits zu Nutze gemacht und entwickelt aus der intelligenten Analyse der erhaltenen Daten neue Geschäftsmodelle.

Wichtige Controlling-Prozesse wie Forecasts oder die strategische Planung werden entscheidend beeinflusst. Mit der jahrelangen Erfahrung von b.telligent werden Reporting-Komponenten z. B. um neue Echtzeitansätze erweitert, aus denen neue KPIs und angepasste Darstellungsvarianten entstehen.

Sowohl sich verändernde Geschäftsmodelle als auch die Datensicherheit und die Sicherheit der unternehmenseigenen Netzwerke (Security by Design) gehören zu den größten Herausforderungen bei der Umsetzung von Industrie-4.0-Strategien. Die komplett vernetzte Produktion muss vor Cyberangriffen geschützt sein. Aus Datenschutzsicht muss man sich der Frage stellen, wie sensibel die Daten sind. Handelt es sich um personenbezogene Daten (Privacy by Design)? Setzt die Strategie auf einer Private-Cloud-, einer Hybrid-Cloud- oder auf einer Public-Cloud-Lösung auf?

Erfolgreiche und zukunftssichere Produktionsprozesse beginnen bei der Auseinandersetzung mit dem Thema Industrie 4.0 und enden mit der gelungenen Umsetzung von entsprechenden Maßnahmen zur Prozessvernetzung, Datengewinnung und intelligenten Auswertung.

Hier unterstützt b.telligent dabei, Unternehmensprozesse zu analysieren, Maßnahmen zur Erweiterung und Optimierung zu treffen und entsprechende Daten zu ermitteln, automatisiert zu verarbeiten, bereitzustellen, zu analysieren und zu nutzen. Mithilfe intelligenter Datenanalysen und Ableitungen werden so aus reinen Daten vollständig integrierte Elemente in einer Wertschöpfungskette.

Entscheidend wird dabei die Frage sein: Wie komme ich über die Daten zur Intelligenz?

1.       Wie komme ich von den Daten an die benötigten Informationen?

  • Von "011011000" zu "Time: 2453,2 ms"

2.       Was leite ich aus diesen Informationen ab?

  • Von "Time: 2453,2 ms" zu "Kalkulierte Fertigungszeit überschritten"

3.       Wie gehe ich mit den abgeleiteten Informationen um?

  • Von "Kalkulierte Fertigungszeit überschritten" zu z. B. "Automatische Prozessanpassung" oder "Benachrichtigung Techniker"

Durch die Unterstützung von b.telligent und den wettbewerbsrelevanten Faktor Business Intelligence werden künftig wirtschaftlichere Entscheidungen getroffen, indem Auswirkungen und Ertrag möglicher Diversifikationen der Produktion simuliert werden.

Als erfahrenes Beratungsunternehmen bietet b.telligent die Fähigkeiten und Kompetenzen im BI-Umfeld, um Daten zu erfassen, einzulesen, zu speichern, Datenstromanalysen zu erstellen, Daten darzustellen, sie zu entscheidungsrelevanten Informationen aufzubereiten und Ihr Unternehmen bei der fortschreitenden Digitalisierung zu begleiten.


Experte - Stefan Kersten -

Kontakt

Stefan Kersten
Leiter Competence Center
DE: +49 (89) 122 281 147
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