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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
echs
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-Gra
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Ortung b
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/h g
rößer
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ner x
Ort
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Disp
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Strecken und Haltepunkte
Gebietsüberwachung
Arbeitszeiterfassung/Statusinfos
Tank
date
nerf
assu
ngAk
ku (A
larm
ieru
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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
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Ortung alle x-min, alle x-km
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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
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Akku
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Fahr-
und Stan
dzeite
rfass
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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
heBen
fehle
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senken
AnfAh
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W
ArtUng
101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010
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
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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
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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
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
www.blue-yonder.com
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