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Next Generation: Industrie 4.0 und Big Data

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Präsentation zum Thema: "Next Generation: Industrie 4.0 und Big Data"—  Präsentation transkript:

1 Next Generation: Industrie 4.0 und Big Data
Prof. Dr.-Ing. Peter Liggesmeyer Präsident, Gesellschaft für Informatik e.V. Institutsleiter, Fraunhofer IESE Lehrstuhl Software Engineering: Dependability, Technische Universität Kaiserslautern Bild: Wikimedia Commons Aufgabe des Präsidiums: "Beschluss des Haushaltsplans und Entscheidung über die Verwendung von außerplanmäßigen, nicht zweckgebundenen Einnahmen" (Satzung) Aufgabe der MGV: "Entgegennahme der Jahresabrechnung, Entlastung von Vorstand, erweitertem Vorstand, Präsidium und Geschäftsführung aufgrund des Rechnungsprüfungsberichts 6.1.3 Wahl der Mitglieder der Rechnungsprüfungskommission für das zur Zeit der Mitgliederversammlung laufende Geschäftsjahr 6.1.4 Entgegennahme des Haushaltsplans für das kommende Jahr." (Satzung) "Die jeweiligen Jahresbeiträge werden vom Präsidium beschlossen und von der Mitgliederversammlung bestätigt. " (Satzung) "Richtlinien zur Aufstellung, Abwicklung und Prüfung des GI-Haushalts": "Über die Abwicklung und den Stand des Haushaltsplans berichtet der Schatzmeister dem Präsidium in der Regel auf den Präsidiumssitzungen." "Der Schatzmeister gibt der Mitgliederversammlung neben dem Bericht über den Jahresabschluss des vergangenen Jahres einen Bericht über die Haushaltslage im laufenden Kalenderjahr." Protokoll Präsidium Juni 2006: "Beschluss: Das Präsidium nimmt den Jahresabschluss 2006 und den revidierten Wirtschaftsplan 2007 zustimmend zur Kenntnis und beschließt den Wirtschaftsplan " "Das Präsidium schlägt der ordentlichen Mitgliederversammlung vor, die Mitgliedsbeiträge für das Jahr 2008 stabil zu halten." Bild: Computerwoche

2 Von der ersten zur dritten industriellen Revolution
Kennzeichen: Ersatz von Muskelkraft durch Dampfkraft Ziele: Geschwindigkeit, Produktivität Industrie 2.0 Kennzeichen: Zerlegung der Produktion in wiederkehrende Schritte (Band und Takt) Ziele: Kostenreduktion, Hohe Stückzahl, einfache Produkte Bilder: Wikimedia Commons Industrie 3.0 Kennzeichen: Automatisierung Ziel: Produktqualität, Kostenreduktion, Hohe Stückzahl Bild: The Grenzebach Group (Eigenes Werk) [CC-BY-SA-3.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0)], via Wikimedia Commons geplanter Verlust: -249 T€ © Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)

3 Industrie 4.0 i.e.S. Vor Industrie 4.0: Vorab planen und dann
Hohe Stückzahlen Takt und Band Produktionsplanung vor Produktionsbeginn Weitgehend statische Struktur der Produktion Eingeschränkter Variantenreichtum, Plattformkonzepte, Produktlinien Änderung des Produkts erfordert Modifikation der Produktionsumgebung Industrie 4.0: Massenindividualisierte Produkte Bessere Auslastung von Ressourcen in der Produktion Flexibilität und Selbstoptimierung Adaptionsfähigkeit (z.B. bei Maschinenausfällen) Vorab planen und dann möglichst oft unverändert wiederholen geplanter Verlust: -249 T€ Während der laufenden Produktion autonom umplanen, adaptieren und optimieren © Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)

4 Industrie 4.0 und Big Data Industrie 4.0 i.w.S. Big Data:
Massenindividualisierung Datengetrieben (vgl. Big Data / Smart Data) Autonomie Adaptionsfähigkeit (z.B. bei Ausfällen) Ersatz statischer Strukturen durch dynamische Selbstorganisation Zertifizierung zur Laufzeit Big Data: Massenindividualisierte Produkte Schließen von Informationen aus Massendaten Hohe Geschwindigkeit Bessere Reaktionen geplanter Verlust: -249 T€ © Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)

5 Der Begriff „Big Data“ geplanter Verlust: -249 T€
Quelle: Big Data im Praxiseinsatz – Szenarien, Beispiele, Effekte: BITKOM 2012 © Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)

6 Auch „Industrie 4.0“ und „Big Data“
Internet der Dinge Produktion und Logistik Medizin Mobilität Energieversorgung Nahrungsmittelproduktion geplanter Verlust: -249 T€ © Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)

7 Smart Ecosystems Data Analytics special
Auf dieser Folie wird der Integrationstrend dargestellt (und Begriffe eingeordnet)! 1. IS/ES  Teil-Integration! 2. Smart Eco Systems! (e.g., Industrie 4.0. Smart Farming, Smart Health, Smart Energy Mgt, …) 3. Bedeutung von Daten und deren intelligenter Nutzung wächst!!! - Informationssysteme beschreiben im Allgemeinen die technischen und organisatorischen Abläufe zur Informationsgewinnung und -verarbeitung. Informationssysteme sind meist Systeme zur Unterstützung bzw. Automatisierung von Geschäftsprozessen. - „„Eingebettete Systeme sind Systeme zur produktintegrierten Kontrolle, Überwachung und/ oder Regelung eines technischen Prozesses mittels Sensoren und Aktuatoren. Das System ist hier direkt in den technischen Kontext integriert. - „„Mobile Systeme bestehen aus mindestens einer Anwendung, die auf einem oder mehreren mobilen Endgeräten zum Einsatz kommt. Von mobilen Geschäftssystemen (oder -anwendungen) spricht man, wenn dabei Geschäftsprozesse unterstützt werden. - Emergente Unternehmenssoftwaresysteme sind integrierte Informationssysteme, die durch Kombination und Veränderung von Komponenten unterschiedlicher Hersteller nach dem Emergenzprinzip entstehen (d.h., nicht zwangsläufig vorgeplant sein müssen). „- Cyber-Physical Systems (CPS) beschreiben die enge Integration von eingebetteten Systemen über dedizierte Kommunikationsinfrastrukturen wie dem Internet. Mithilfe von Sensorik erfolgt eine Repräsentation der physikalischen Welt durch digitale Objekte. - Smart Ecosystem: Als Erweiterung zum klassischen Software Ecosystem integriert das Smart Ecosystem dazu nicht-triviale Informationssysteme zur Erreichung von Unternehmenszielen und nicht-triviale eingebettete Systeme zur Erfüllung von technischen Zielen. Sie wirken dabei als eine Einheit, die dynamisch kontextabhängige Informationen nutzt, um gemeinsame übergeordnete Ziele zu erreichen (die kein Einzelsystem alleine erreichen könnte). Im Forschungsbereich »Smart Ecosystems« bereiten wir die Zukunft des Software Engineerings vor. Data Analytics

8 Charakteristika von „Smart Ecosystems“
Offenheit => Standardisierung der Technologie-Plattform bzw. Vereinheitlichung der Interoperabilität zwischen Plattformen Massenindividualisierung => Datenintegration Selbstorganisation: Integration der Maschinen miteinander Reorganisation: Autonome Verhandlung der Produktionsabläufe zwischen „Werkstück“ und Maschine Selbstdiagnostik: Dürfen bestimmte Operationen durchgeführt werden (Sicherheit?) => Haftung? Optimierung: Autonome Umplanung von Abläufen zur besseren Auslastung von Ressourcen Umfang und Heterogenität: Systeme aus unterschiedlichen Systemen geplanter Verlust: -249 T€ © Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)

9 Schlussfolgerungen Unterschiedliche Systeme werden Wertschöpfung betreiben, indem sie sich miteinander, autonom organisieren Autonomie bietet Chancen, bringt aber auch Risiken (offene juristische Fragen) Zum Teil existiert noch erheblicher Forschungsbedarf (z.B. Safety in offenen Systemen) Massenprodukte werden zunehmend durch massenindividualisierte Produkte ersetzt Daten sind der zentrale „Rohstoff“ Deutschland sollte deutsche Interessen im Rahmen internationaler Standards aktiv einbringen, z.B. für Technologie-Plattformen geplanter Verlust: -249 T€ © Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)


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