digitalisierung der wirtschaft – wer ist hiervon nicht ... · beurteilung der vier dimensionen...
TRANSCRIPT
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Digitalisierung der Wirtschaft –Combining Human & Digital Knowledge, wer ist hiervon nicht betroffen?itelligence World, 14. September 2016, Bielefeld
Prof. Dr. Volker Stich, FIR
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Globalisierung: „Die Welt wächst immer schneller zusammen“
Urbanisierung: „städtische Lebensweisen breiten sich aus“
Ressourcen: „Konkurrenz um knappe Ressourcen wächst“
Konvergenz: „Technologien verschmelzen miteinander“
Die bestehenden Megatrends
2
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Verunsicherung: „Die Planbarkeit geht verloren“
Dynamik: „Das Spiel wird schneller“
Wahrnehmung: „Die Lage wird unübersichtlich“
Vielfalt: „relevante Parameter nehmen zu“
Die wirtschaftliche Lage
3
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
… Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit u. Sicherstellung der Datenkonsistenz
… Anspruchsgruppengerechte Bereitstellung bzw. Visualisierung von Informationen
… Echtzeitauswertungen und Vorhersage zukünftiger Ereignisse auf Knopfdruck
…dabei geht es im wesentlichen immer um intelligente Entscheidungshilfen, wie…
4
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Reflektion5
Anwendungsbeispiele4
Worum es geht: Schneller entscheiden und besser arbeiten3
Digital Knowledge in einer Welt der vernetzen Dinge und Analytik2
Human Knowledge in einer vernetzten Welt1
Agenda
5
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Menschen müssen jederzeit Entscheidungen fällen und mit anderen Menschen kommunizieren
61) http://www.bahnindustrie.at/layerpic.php?pid=115&t=slider&crop1X=0&crop1Y=0&crop2X=0&crop2Y=02) http://autogramm.volkswagen.de/03_15/images/content/popups/14_15_RoboterMensch.jpg
© FIR e. V. an der RWTH Aachen 7
Formalisierbares Wissen lässt sich leicht in betrieblichen Anwendungssystemen abbilden. Menschen besitzen darüber hinaus weitere wichtige Kompetenzen
Quelle: 1) Fraunhofer IPA IHK 2015 - Industrie 4.0 – Chancen und Perspektiven für Unternehmen der Metropolregion Rhein-Neckar2) Acatech 2016 – Kompetenzentwicklungsstudie Industrie 4.0
Bedarf künftiger Mitarbeiterfähigkeiten1)
Die Qualifikationsanforderungen an die Mitarbeiter werden in diesem Zusammenhang deutlich steigen. DieMitarbeiter werden vermehrt als Dirigent und Koordinator tätig sein. Durch den starken Grad der Vernetzung und dieinterdisziplinäre Zusammenarbeit wird Teamarbeit eine noch höhere Bedeutung erhalten.1)
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Wir (Menschen) sind alle vernetzt und vermehren unser Wissen durch Teilen…
8
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
…dabei unterstützen Systeme, Maschinen und Technologien den Wissensaustausch und vereinfachen die Kommunikation
Mobile Endgeräte vereinfachen den direkten, standortunabhängigen und jederzeit möglichen Austausch von Wissen.
9
Wikipedia etc.
Twitter, Facebook, Whatsapp
…
Service-Plattformen
Durchgängige Vernetzung führt zu systemübergreifendem Wissensaustausch. Betriebliche Anwendungssysteme dienen als Wissensspeicher und Datendrehscheibe.
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Reflektion5
Anwendungsbeispiele4
Worum es geht: Schneller entscheiden und besser arbeiten3
Digital Knowledge in einer Welt der vernetzen Dinge und Analytik2
Human Knowledge in einer vernetzten Welt1
Agenda
10
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Zur Vernetzung von Menschen kommt die Vernetzung von Dingen (Konnektivität) in rasantem Tempo hinzu: die nächste Stufe des Internets
11
Ger
äte
in M
illia
rden
Jahr
19921.000.000
20030,5 Mrd.
2009Beginn des IoT
20128,7 Mrd.
201311,2 Mrd.
201414,4 Mrd.
201518,2 Mrd.
201622,9 Mrd.
201728,4 Mrd.
201834,8 Mr.
201942,1 Mrd.
202050,1 Mrd.
2008Mehr vernetzte Geräteals Geräte auf der Welt
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Zentraler Treiber des digitalen Wissens: Moore‘s Law zum exponentiellen Zuwachs von Rechenleistung
12
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Lernen durch Künstliche Intelligenz: IBM Watson benutzt neuronale Netze, also selbstlernende Systeme, um komplexere Probleme zu lösen
Watson besiegte 2011 amtierenden Champion von Jeopardy Watson schließt logische Schlussfolgerungen aus gespeicherten Daten und aus logischen
Schlüssen (Deep Learning) aktiviert hunderte Algorithmen zeitgleich
13
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Maschinelles Lernen beschreibt die Fähigkeit der künstlichen Wissensgenerierung aus Erfahrungen
Mit Hilfe des maschinellen Lernens passen Softwaresysteme selbstständig und automatisch ihre Regeln an.
Maschinelles Lernen vereint dabei folgende Eigenschaften:– Lernfähigkeit des Menschen– Kopierfähigkeit des Rechners– Lerngeschwindigkeit des Rechners
Vorteile des maschinellen Lernens:– Verwendung größerer Datenmengen möglich– weniger zeitaufwendig– adaptierbar auf andere Domänen/Sprachen
14
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Reflektion5
Anwendungsbeispiele4
Worum es geht: Schneller entscheiden und besser arbeiten3
Digital Knowledge in einer Welt der vernetzen Dinge und Analytik2
Human Knowledge in einer vernetzten Welt1
Agenda
15
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Als Autorennen noch Autorennen waren …
16
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Zunächst müssen Daten und Informationen schnell erfasst und verarbeitet werden …
Domänen-Know-how durch Auswertung aller verfügbaren Daten aufbauen und ausbauenDRS = Drag Reduction System
KERS = Kinetic Energy Recovery System
Bildquelle:www.jamessallenonf1com
Geschwindigkeit
Lenkeinschlag
DrehzahlGangKERS
Gaspedalstellung
Bremspedalstellung
DRS
Bildquelle:www.reddit.com
Bildquelle:www.timoelliott.com
17
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Datenerfassung1 Datenübertragung2
Datenspeicherung3 Datenauswertung4
Durchschnittliche Internetgeschwindigkeit in Deutschland (in kbit/s)
0
2500
5000
7500
10000
12500
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 20150
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
2020*2015*20102005
Volumen der jährlich generierten digitalen Datenmenge (in Exabyte)
1,25
1,00
0,75
0,50
0,25
0,00201420132012201120102009200820072006200520042003
Durchschnittlicher Preis für Festplattenspeicher (in €/GB) Anzahl von Transistoren pro Mikroprozessor
1010
108
106
104
10²2015201020052000199519901985198019751970
1 s. Gantz u. Reinsel 2012, S. 3; 2 s. Akamai 2016; 3 s. Statista 2014; 4 s. IME, FHNW 2015;
… anschließend unterstützt die digitale Kompetenz die Verarbeitung der Datenbasis und ermöglicht eine Eingrenzung des Lösungsraums
18
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Combining Knowledge: Vom System generierte Entscheidungsvorlagen werden abschließend vom Menschen geprüft und bestätigt
Betriebliche Anwendungssysteme übernehmen zukünftig die operativen Aufgaben des Menschen und liefern diesem Entscheidungsvorlagen.
Der Mensch überprüft die Entscheidungsvorlagen und passt diese unter Berücksichtigung seiner Informationen an.
Praxisbeispiel:
1. Maschinenstörung verhindert, dass ein Auftrag rechtzeitig fertig gestellt werden kann.
2. Das System identifiziert eigenständig, welche Alternativmaschinen zur Verfügung stehen und splittet ggf. den aktuellen Auftrag.
3. Der Mensch überprüft den Vorschlag des Systems und leitet die Umplanungsmaßnahme ein.
19
Quelle: Prosense
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Reflektion5
Anwendungsbeispiele4
Worum es geht: Schneller entscheiden und besser arbeiten3
Digital Knowledge in einer Welt der vernetzen Dinge und Analytik2
Human Knowledge in einer vernetzten Welt1
Agenda
20
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Anwendungsbeispiel: „Selbstlernende Arbeitspläne“
Vorher
Aus Zeichnung werden Baugruppen und Produktionsschritte abgeleitet
Die werden manuell mit den ersten Vorserienproduktionen validiert
Nachher
Rudimentäre Arbeits- und Ressourcenplanung im Prototypenbau
Automatische Rückmeldung via RTLS generiert erste Planungsdaten (Abfolge von Arbeitsgängen, Bearbeitungs- und Übergangszeiten etc.)
Durch wiederholte Durchführung werden Montageprozess und Planungsdaten sukzessive verfeinert
21
Maschinen haben das sehen gelernt!
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Anwendungsbeispiel: „ Visuelle und virtuelle Unterstützung“
.
Vorher
Menschliches Versagen verursacht Zeit- und Qualitätseinbußen im Wertschöpfungsprozess
Arbeitsanweisungen sind oft nur stationär verfügbar und lassen sich nicht fertigungsbedingt dynamisch anpassen
Nachher
Beschleunigung von Kommissionierung und Fertigung bei reduzierter Fehlerquote
Vereinfachte Einarbeitung neuer Mitarbeiter
Erhöhte Flexibilität der Prozesse
22
Mensch und Maschine agieren partnerschaftlich!
pick-by-vision make-by-vision
Smart Glasses
Barcode, RFID…Informationen,Anweisungen…
Abb. 8Abb. 9
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Reflektion5
Anwendungsbeispiele4
Worum es geht: Schneller entscheiden und besser arbeiten3
Digital Knowledge in einer Welt der vernetzen Dinge und Analytik2
Human Knowledge in einer vernetzten Welt1
Agenda
23
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Wissen, wo ich stehe und wo ich Ansatzpunkte habe!
24
Indu
strie
4.0
Rei
fegr
adB
usin
ess
Valu
e
TransparenzPrognose-fähigkeit Adaptierbarkeit
Industrie 3.0
Was passiert?“Sehen”
Sichtbarkeit
Industrie 4.0
Entwicklungspfad
Computerisierung Konnektivität
Industrie 4.0
Warum passiert es?
Was wird passieren?
Wie kann autonom reagiert werden?
“Verstehen”
“Vorbereitet sein”
“Selbst-optimierend”
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Der Industrie 4.0 Maturity Index ermöglicht ein Positionierungs-Assessment in 4 Dimensionen
25
??
?? Beurteilung der vier Dimensionen Prozess,
Informationsfluss, Ressourcen und Organisation/Kultur Prüfen des „Fits“ der Unternehmensstrategie und
abgeleiteter Teilstrategien des Unternehmens
Vorgehen
Bestimmung der eigenen, aktuellen Fähigkeitenin der Nutzung von Business-Analytics
Ziel
Erkenntnis über den Reifegrad und mögliche Ansatzpunkte für die digitale Transformation
Ergebnis
Warum passiert es?
Was wird passieren?
Was passiert?
Wie kann autonom reagiert werden?
<<<<<<
Informationssysteme
Kultur
Ressourcen
Organisation-strukture
Pro
dukt
ion
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Die Entscheidung liegt bei uns!
Computer werden in den nächsten zwei Jahrzehnten 50 % der heutigen Jobs übernehmen1).
Der Mensch behält bei kreativen, wissenschaftlichen Berufen sowie bei Aufgaben bei denen soziale Kompetenz erforderlich ist die Oberhand.
In Zukunft werden Menschen und Computer/Maschinenenger und vernetzter zusammenarbeiten und die jeweiligen Kernkompetenzen bestmöglich verbinden.
26Quelle: 1) THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION? 2013 Frey &Osborne
© FIR e. V. an der RWTH Aachen
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Prof. Dr.-Ing.Volker StichGeschäftsführer
Telefon: +49 241 47705-102Fax: +49 241 47705-199E-Mail: [email protected]
27