Warum die deutsche Wirtschaft KI jetzt wirklich braucht

Abseits von den brüchigen Zielen zur Klimaneutralität fehlt Deutschland eine Utopie zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit. Mit der Industrie 4.0 gab es bis in das Jahr 2015 eine neue Utopie für die mitteleuropäische Industrie, die jedoch etwas in Vergessenheit geraten zu sein scheint. Der neue KI-Trend scheint diese Utopie nur wenig anzuheizen – Warum ist das so und wie bringen wir KI für unsere heimische Industrie voran?

Warum die deutsche Wirtschaft KI jetzt wirklich braucht

In einer immer komplexer werdenden Weltwirtschaft sind Krisen unvermeidlich. Ob es sich um globale Pandemien, geopolitische Konflikte oder wirtschaftliche Rezessionen handelt, diese Herausforderungen können das Fundament der mitteleuropäischen Industrie erschüttern. Die deutsche Industrie treffen diese Krisen nun ganz besonders, Deutschland steckt in der Rezession und die hohen Energiekosten spielen in Sachen negativer Aussichten auf die kommenden Jahre eine entscheidende Rolle.

Gleichzeitig rückt in diesen Zeiten die Künstliche Intelligenz (KI) ins Zentrum des Interesses. Nicht erst seit ChatGPT von OpenAI – eine Revolution auch für den privaten Alltag – wurde das Potenzial von KI erkannt, der Industrie helfen zu können. KI kann die Widerstandsfähigkeit der Unternehmen erhöhen und es ermöglichen, sich effizient neu organisieren zu können.

Auch Goolge stellt die Bedeutung von KI für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit des Wirtschaftsstandorts Deutschland heraus und präsentiert die Studie „Der digitale Faktor – Wie Deutschland von intelligenten Technologien profitiert“.

Laut IW Consult kann Künstliche Intelligenz die Wertschöpfung steigern, indem sie die Nutzung bestehender Ressourcen optimiert. Durch generative KI könnten Mitarbeiter durchschnittlich 100 Stunden jährlich sparen und diese Zeit effektiver nutzen. Dies würde insgesamt eine Mehrwertsteigerung von 330 Milliarden Euro bedeuten. Für die Realisierung dieses Potenzials ist es essentiell, dass KI in Unternehmen weiter verbreitet wird. Mindestens 50% der Firmen sollten KI einsetzen, um Tätigkeiten zu automatisieren, die derzeit von Angestellten erledigt werden.

Danach würden ca. 600.000 Unternehmen in Deutschland bereits Künstliche Intelligenz ein. Das entspräche rund 17% aller Unternehmen in Deutschland. Unternehmen, die bereits auf KI-Anwendungen setzen, nutzen entsprechende Tools zur Optimierung von Marketing oder Verkauf (21%), Informationsbeschaffung (25%), Datenanalyse (27%) oder zum Verfassen von Dokumenten (34%). Fast die Hälfte der Unternehmen plane demnach in den nächsten fünf Jahren, in KI zu investieren, die aktuell durch den Menschen durchgeführte Tätigkeiten übernimmt.

Industrie 4.0 – Der vergessene Hype?

Gerade die KI kann das Tor zu enormen Produktivitäts- und Innovationssteigerungen öffnen. Flexible und hocheffiziente Produktionsautomatisierung in der Industrie 4.0 dank KI-gesteuerter Produktionssysteme ermöglichen es in naher Zukunft, in Echtzeit auf dynamische Marktänderungen reagieren zu können. Es ermöglicht produzierende Unternehmen, ihre Produktion schnell an geänderte Nachfragebedingungen anzupassen und so wertvolle Ressourcen optimal zu nutzen.

Google Trends Germany 2023 - Industrie 4.0, KI, Process Mining, BI, Data Science, RPA, Cloud, Deep Learning

Google Trends Germany 2023 – Industrie 4.0, KI, Process Mining, BI, Data Science, RPA, Cloud, Deep Learning

Die Industrie 4.0 könnte als Buzzword-Trend auch deswegen nachlassen, weil diese bereits zum Teil einen Reifegrad in der Umsetzung erreicht haben könnte. Auch wenn einzelne Musterbeispiele und Erfolgsmeldungen Fortschritte in Umsetzung und Erfahrung mit Industrie 4.0 existieren, ist der große Durchsatz in der Etablierung in der mittelständischen Industrie bisher nicht zu verzeichnen.

Anwendungsbeispiele für KI in der Industrie

ChatGPT ermöglicht zwar, dass Programmierung für Maschinensteuerung automatisch geschrieben werden kann, ist wird für die Industrie jedoch eher überschätzt. Erwähnenswert ist auch, dass viele Lösungen auf Basis der Cloud-Services von Google, Microsoft oder anderen US-amerikanischen Anbietern nicht die erste Wahl sind, sollte es um Daten mit Geheimhaltungswert gehen. Hierfür gibt es jedoch auch Möglichkeiten, sich KI im Baukastensystem selbst zusammen zu stellen und auf eigene Infrastrukturen auszuliefern.

Large Language Modelle (LLM) gibt es auch als Open-Source-Varianten, die mit Datenbanken kombiniert und selbst-gehosted für Unternehmen vielfältige Anwendungsfälle voll- oder teil-automatisieren können. So können neue Produkte, Verträge und Marketing-Material automatisiert und für jeden Fall individualisiert werden.

Dennoch darf KI keinesfalls mit LLMs gleichgesetzt werden, denn sie stellen nur eine Facette der KI dar. Längst etablierte Konzepte wie etwa die Bestellzyklusoptimierung, Durchlaufzeitenvorhersage oder Predictive Maintenance benötigen ganz eigene KI-Modelle, die einerseits bereits vorhanden und im Einsatz sind, andererseits jedes Jahr in ihrer Präzision und Szenarien-Vielseitigkeit verbessert werden.

Vorher noch, wird KI die Büroarbeit revolutionieren und tut dies schon heute. Der klassische Excel-Controller wird von KI tendenziell ersetzt werden können, denn KI ist längst in der Lage, Daten in Tabellen für geschäftliche Bewertungen zu organisieren und auszuwerten. KI kann repetitive und zeitaufwändige Prozesse automatisieren, die bisher noch Mitarbeiterressourcen beanspruchten. In Krisenzeiten, in denen jede Effizienz zählt, kann die Automatisierung den Unterschied zwischen Überleben und Insolvenz bedeuten, denn mit austrainierten Entscheidungsmodellen kann der Personalaufwand in verschiedenen Branchen und Funktionen erheblich reduziert werden.

Künstliche Intelligenz – die neue Utopie der industriellen Revolution

KI wird nicht die alleinige Lösungsantwort auf steigende Energie- und Produktpreise, Fachkräftemangel oder Lohnnebenkosten sein, jedoch zu Automatisierung und Effizienzsteigerungen führen und der Industrie 4.0 damit mehr Lebendigkeit in der Umsetzung verleihen.

Es sollte uns zu Denken geben, dass diese Utopie nahezu alleinig dank der US-amerikanischen Tech-Konzerne ermöglicht wird, jedoch können deutsche und mitteleuropäische Unternehmen zu Vorreitern der Anwendungsentwicklung auf Basis der amerikanischen Cloud-Services werden, die eigene Industrieleistung erhöhen und ganz nebenbei im Laufe der Zeit eigene Alternativen – wie etwa Aleph Alpha – entwickeln oder sich an diesen Beteiligen.

Connected Industry e.V. - der Verband für Digitalisierung und Vernetzung

Über Connected Industry

Connected Industry e.V. ist der Verband für Digitalisierung und Vernetzung im industriellen Mittelstand. Der Verband vermittelt Unternehmen und Kompetenz in den Bereichen der Industrie 4.0 sowie den angrenzenden Bereichen Smart Factory, Smart Home, Smart Car und Smart Grid. Sie suchen Expertise? Dann sind Sie bei uns richtig!

Daten-Plattform für den Mittelstand

In der Ära von Industrie 4.0 spielt die Verknüpfung der Daten aus MES (Manufacturing Execution System) mit denen aus ERP-, CRM- und PLM-Systemen eine wichtige Rolle bei der Schaffung einer integrierten Überwachung und Steuerung von Geschäftsprozessen.

ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) beinhalten Informationen über Finanzen, Lieferantenmanagement, Personalwesen und andere betriebliche Abläufe, während CRM-Systeme (Customer Relationship Management) Daten über Kundenbeziehungen, Marketing- und Vertriebsaktivitäten bereitstellen. PLM-Systeme (Product Lifecycle Management) enthalten Informationen über Produkte, Entwicklung, Design und Ingenieurwesen.

Indem diese Daten mit den Daten aus MES verknüpft werden, können Unternehmen ein vollständigeres Bild ihrer Geschäftstätigkeit erhalten und so eine bessere Überwachung und Steuerung ihrer Geschäftsprozesse erreichen. Von zentraler Bedeutung sind dabei die in der Produktion so wichtigen OEE-Kennzahlen sowie die Kennzahlen aus dem Finanz-Controlling, wie etwa Deckungsbeiträge. Die Fusion der Daten in einer zentralen Plattform ermöglicht die reibungslose Analyse zur Optimierung von Prozessen und zur Steigerung der Geschäftseffizienz in der Welt von Industrie 4.0 mit Methoden aus der Business Intelligence, dem Process Mining sowie aus der Data Science. Auch erhöhen Unternehmen mit der Verknüpfung dieser Daten, dank der gewonnenen Daten- und Informationstransparenz, ihren Unternehmenswert deutlich.

Werden die Datenquellen zusätzlich noch um die Maschinen der Produktion und Logistik erweitert, werden noch viel tiefgehendere Analysen zur Fehlererkennung und -vermeidung sowie zur Optimierung der Fabrik in ihrem dynamischen Umfeld möglich. Die Maschinen-Sensor-Daten können über jeweilige Daten-Pipelines direkt in Echtzeit (Realtime Stream Analytics) überwacht werden oder in ein Gesamtbild aggregierter Kennzahlen (Reporting) gebracht werden. Als Leser dieser Daten kommen dabei nicht nur Menschen infrage, sondern auch einzelne Maschinen oder ganze Produktionsanlagen, die auf diese Daten reagieren können.

Cloud Data Platform - Connected Industry e.V. in Kooperation mit der DATANOMIQ GmbH

Cloud Data Platform – Connected Industry e.V. in Kooperation mit der DATANOMIQ GmbH

Über das Firmenmitglied DATANOMIQ GmbH (www.datanomiq.de) ermöglicht der Connected Industry Verband Unternehmen der produzierenden Industrie den Zugang zu dieser Cloud Technologie und bietet kostenlose Workshops zur Erörterung von Voraussetzungen und Anforderungen für Unternehmen an. Sprechen Sie uns an!

Sind Sie interessiert an Daten-Architekturen für Ihr Unternehmen? Möchten Sie eine umfassende Daten-Transparenz in Ihrem Unternehmen etablieren oder als Data Provider selbst neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen? Oder suchen Sie nach Anbietern, die automatisierte AI für Sie entwickeln? Dann nehmen Sie Kontakt mit uns auf.

Connected Industry e.V. - der Verband für Digitalisierung und Vernetzung

Über Connected Industry

Connected Industry e.V. ist der Verband für Digitalisierung und Vernetzung im industriellen Mittelstand. Der Verband vermittelt Unternehmen und Kompetenz in den Bereichen der Industrie 4.0 sowie den angrenzenden Bereichen Smart Factory, Smart Home, Smart Car und Smart Grid. Sie suchen Expertise? Dann sind Sie bei uns richtig!

AI as a Service – Daten verkaufen, ohne sie herauszugeben!

Dass Daten das neue Rohöl für Unternehmen sein sollen, wurde bereits oft beworben. Dabei ginge es die letzten Jahre jedoch vornehmlich um die indirekte Monetarisierung, etwa durch die Prozessoptimierung oder besserer Erkennung von Umsatztreibern.

Neue Geschäftsmodelle mit Daten schienen in weiter Ferne und nur durch Themen der Digitalen Transformation (z. B. Blockchain, mobile Apps) besetzt. Aber jetzt ist auch die Entwicklung der direkten Monetarisierung von Daten möglich!

Denn Daten werden zum ergänzenden Geschäftsmodell neben den traditionellen Geschäften eines Unternehmens. Jetzt können Unternehmen als Data Provider die Daten, die im Unternehmen entstehen oder auch nur durch das Unternehmen hindurchfließen, tatsächlich verkaufen und dabei sogar die Gesellschaft  voranbringen. Das Konzept dahinter heißt AI as a Service und umfasst – kurz gesagt – das Konzept, dass Unternehmen ihre Daten zum Anlernen von speziellen AI-Modellen verwenden. Andere Unternehmen können diese Modelle dann verwenden, erhalten jedoch keinen Zugang zu den eigentlichen Daten.

Mehr Kontext zu AI as a Service als Mehrwert für die Industrie erhalten Sie über den Artikel von Benjamin Aunkofer, Geschäftsführer der DATANOMIQ GmbH, auf BigDataInsider:

AI as a Service - Daten verkaufen, ohne diese tatsächlich aus der Hand zu geben

https://www.bigdata-insider.de/ai-as-a-service-so-verkauft-ein-unternehmen-daten-ohne-dass-diese-es-verlassen-a-eae600f1a121a2a2dd8e389096548051/

Sind Sie interessiert an AI as a Service? Möchten Sie als Data Provider selbst neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen? Oder suchen Sie nach Anbietern, die automatisierte AI für Sie entwickeln? Dann nehmen Sie Kontakt mit uns auf.

Connected Industry e.V. - der Verband für Digitalisierung und Vernetzung

Über Connected Industry

Connected Industry e.V. ist der Verband für Digitalisierung und Vernetzung im industriellen Mittelstand. Der Verband vermittelt Unternehmen und Kompetenz in den Bereichen der Industrie 4.0 sowie den angrenzenden Bereichen Smart Factory, Smart Home, Smart Car und Smart Grid. Sie suchen Expertise? Dann sind Sie bei uns richtig!

 

Warum es nicht reicht, einfach nur einen Data Scientist einzustellen

Auch wenn das Jahr 2023 vielversprechend klingt, als ob wir in der Zukunft angekommen wären, so tappen die meisten deutschen Unternehmen hinsichtlich eines Fahrplans in Richtung Künstliche Intelligenz (KI) und Data-Driven Thinking zumeist im Dunkeln. Es fehlt oft immer noch eine Datenstrategie, die einem Unternehmen und seinen Stakeholdern klar ausweist, wohin die Reise gehen soll.

Ein Senior Data Scientist alleine wird Ihre Probleme nicht lösen

Während noch vor wenigen Jahren oft davon gesprochen wurde, Data Science als Disziplin im Unternehmen zu etablieren und Data Scientists einzustellen, verfügen heute tatsächlich die meisten Großunternehmen und auch viele Mittelständler über eigene Data Scientists, die tatsächlich dediziert für den Zweck der Datenanalyse eingestellt wurden.

Der hohen Datenkompetenz qualifizierter Data Scientists zum Trotz, stellen Unternehmen oft Ernüchterung bei der Wirkung dieser Fachkräfte fest. Zum einen, weil gute Data Engineers fehlen, die Daten effizient in Datenbanken sammeln und effektiv über Schnittstellen bereitstellen können, zum anderen, weil diese Data Scientists seitens des Managements allein gelassen werden. Hier herrscht möglicherweise das Denken vor, Data Science wäre ein in sich abgeschlossener Bereich der angewandten Forschung, anstatt diese richtigerweise als interdisziplinäre Querschnittsfunktion für alle anderen Fachabteilungen zu betrachten. Selbst der beste Data Scientist bewirkt im Unternehmen nichts, wenn seine Arbeit auf Grund von mangelnder Offenheit zur Umsetzung der errungenen Erkenntnisse keine Chance auf Umsetzung bzw. Nutzung der Potenziale hat. Auch motivierte Data Scientists können nur für begrenzte Zeit gegen den Strom schwimmen.

Datenkompetenz unternehmensweit verankern

Auch haben Data Scientists die Datenkompetenz nicht für sich allein gepachtet, denn alle anderen fachlichen Mitarbeiter sollten ebenfalls zumindest über ein Grundverständnis über die Möglichkeiten mit Daten verfügen. Zentrale Stellen wie Abteilungen für die etwas konservativere Business Intelligence oder den experimentierfreudigeren Data Labs kommen zum einen ohne Expertise aus den jeweiligen Fachbereichen nicht aus, spätestens dann, wenn es um die Produktivstellung von Analyse-Systemen geht. Zum anderen entstehen die wirklich sinnvollen Lösungsansätze nicht an zentraler Stelle, sondern direkt in den speziellen Fachbereichen, in denen diese relevant werden. Kein Unternehmen dieser Welt wird ganz alleine dank einer zentralen Abteilung data-driven, sondern diese Entwicklung muss aus dem ganzen Unternehmen heraus entstehen und dann auch ganzheitlich zusammenwachsen.

Durchaus vergleichbar wie das fachliche Verständnis und das Gespür für Kosteneffizienz, Verschwendungsvermeidung oder Umweltschutz, benötigen Unternehmen heute eine generelle Datenkompetenz, nicht nur bei den Fachkräften, sondern auch bei den Führungskräften, die für lösungsorientiertes Denken eintreten, dieses fordern und fördern müssen – stets im Bewusstsein, welche Rolle Daten dabei spielen können.

 

Über Connected Industry e.V.

Connected Industry e.V. LogoConnected Industry ist der Verband für Unternehmen und Experten im Kontext der Industrie 4.0 mit allen zugehörigen Themengebieten. Wir bringen Maschinen, Industrien und vor allem Menschen zusammen, um gemeinsam die vierte industrielle Revolution voranzubringen. Interessiert an einer Mitwirkung? Dann freuen wir uns auf Ihre Nachricht!

Digitalstrategie und Datenstrategie

Warum Sie nur eventuell eine Digitalstrategie benötigen, ganz sicher aber eine Datenstrategie.

Da Digital und Data nicht dasselbe sind, unterscheiden Pionier-Unternehmen ganz klar zwischen einer Digitalstrategie und einer Datenstrategie, so gibt es beispielsweise auch Digital Labs und Data Labs innerhalb desselben Konzerns. Während das Digital Lab sich vornehmlich mit Themen wie Software-Entwicklung für mobile Anwendungen, Social Media, Blockchain oder Internet of Things (IoT) befasst, beschäftigt sich ein Data Lab mit der Speicherung und Analyse von den Daten aus der klassischen IT-Infrastruktur sowie aus den neu gewonnen Anwendungen der Digitalisierung mit Fachkräften wie dem Data Engineer und Data Scientist.

Ähnlich lassen sich auch Digital- und Datenstrategien voneinander abgrenzen. Die Digitalstrategie befasst sich beispielsweise damit, wie Services über mobile Anwendungen verbessert oder Produkte wie Fahrzeuge oder Maschinen mit mehr Sensoren und Displays ausgestattet werden können. Die Datenstrategie befasst sich hingegen mit der effizienten Speicherung der Daten, der Einhaltung einer Data Governance unter Berücksichtigung von Datensicherheit und Datenschutz sowie mit den analytischen Methoden und Tools zur Erreichung der Ziele, die mit der Nutzung der generierten Daten verbunden ist.

Das heißt jedoch nicht, dass die Datenstrategie nicht ein eigener Teil inner- bzw. unterhalb einer Digitalstrategie sein kann.

Daten sind der Grundstein für Informationen und Wissen für Geschäftsoptimierung und neue Geschäftsmodelle, wenn sie über Data Analytics bzw. Data Science in jenes Wissen transformiert werden.

Daten sind der Grundstein für Informationen und Wissen für Geschäftsoptimierung und neue Geschäftsmodelle, wenn sie über Data Analytics bzw. Data Science in jenes Wissen transformiert werden.

Für Enterprise-KI ist die Datenstrategie ist das A und O

Data-Driven Thinking im Unternehmen in Common Sense zu verwandeln ist ein langfristiges Projekt. Um dennoch bereits heute strukturiert in die Datennutzung einsteigen bzw. diese vertiefen zu können, bedarf es eines Fahrplans für kommende Projekte mit Problem-Lösungsbeschreibungen. Dabei sollen die zu erreichenden Ziele festgelegt, die richtigen Datenquellen und Analysemethoden identifiziert sowie Fragen über die einzusetzende Software, Hardware und der Teamorganisation und notwendiger Qualifikationen geklärt werden. Data Analytics im Generellen und künstliche Intelligenz im Speziellen benötigen viele Daten in guter Qualität an den richtigen Stellen. Eine Datenstrategie arbeitet genau auf diese Ziele hin und kann somit auch als ein Business Plan für die Datennutzung betrachtet werden, in welchem auch die Ziele und Voraussetzungen für diese Nutzung, sowie weitere Anforderungen, Grenzen und Vorgehen beschrieben werden.

Datenstrategie in fünf Schritten: Ableitung der Ziele aus der Vision, Auswahl der relevanten Daten, Auswahl an Analyseverfahren zur Informationsgewinnung, Konzeptionierung der Wissensgenerierung, wie diese Analyseverfahren durch die Mitarbeiter genutzt werden können und Planung der Umsetzung der vier vorherigen Schritten.

Datenstrategie in fünf Schritten: Ableitung der Ziele aus der Vision, Auswahl der relevanten Daten, Auswahl an Analyseverfahren zur Informationsgewinnung, Konzeptionierung der Wissensgenerierung, wie diese Analyseverfahren durch die Mitarbeiter genutzt werden können und Planung der Umsetzung der vier vorherigen Schritten.

Die Möglichkeiten der Datennutzung sind in Zeiten des Internets nahezu unbegrenzt, wenn der Gedanke an den Zugriff auf unternehmensexterne Datenquellen in die Datenstrategie aufgenommen wird. Doch bereits mittelständische Unternehmen verfügen längst über einen großen Schatz an Daten aus unternehmensinternen Quellen, mit denen sich Einkaufsprozesse und Lieferketten optimieren, Kundennachfragen besser verstehen und auch interne Finanzrisiken besser bewerten lassen – dank der bereits erwähnten Digitalisierung.

Dabei ist eine Datenstrategie nicht nur für große Unternehmen interessant, gerade Startups bauen ihr Business Model vielfach direkt auf Daten und KI auf. Demzufolge benötigen Unternehmen, die sowieso rein digital oder erst kürzlich beispielsweise als FinTech oder eCommerce gestartet sind, eine Datenstrategie. Diese ist für jedes Unternehmen unerlässlich, denn es verfügt potenziell bereits über viele wertvolle Daten und kann diese darüber hinaus auch mit externen Daten anreichern.

Während für einige Unternehmen Digitalstrategien weniger notwendig sind, da das Geschäft bereits als eCommerce meistens schon direkt auf digitalen Plattformen gegründet wurde, gilt diese oftmals nicht für Unternehmen der klassischen Industrie, die unter dem Leitziel der Industrie 4.0 die Digitalisierung gerade insbesondere durch Maschinenvernetzung und engere Einbindung der Maschinen an die IT-Systeme (insbesondere ERP, MES und PLM) sehr viel intensiver erleben. Diese Unternehmen benötigen eine klar ausformulierte Strategie wie diese Digitalisierung und die mit ihr verbundenen digitalen Transformation bewältigt und vorangetrieben werden soll. Die Datenstrategie, die beispielsweise Fragen beantwortet, wie die Maschinendaten gespeichert und ausgewertet werden sollen, ist dann entweder als Strategiewerk auszugliedern oder als konkreten Unterteil der Digitalstrategie zu verstehen – die Datenstrategie wird dann konkreter Bestandteil einer größer angelegten Digitalstrategie sein.

Über Connected Industry e.V.

Connected Industry e.V. LogoConnected Industry ist der Verband für Unternehmen und Experten im Kontext der Industrie 4.0 mit allen zugehörigen Themengebieten. Wir bringen Maschinen, Industrien und vor allem Menschen zusammen, um gemeinsam die vierte industrielle Revolution voranzubringen. Interessiert an einer Mitwirkung? Dann freuen wir uns auf Ihre Nachricht!

Digital ist nicht Data

Viele Fach- und Führungskräfte unterscheiden nicht zwischen einer Digital- und einer Datenstrategie, dabei sind Digital und Data nicht dasselbe.

Digitalisierung läuft seit Jahrzehnten

Die Digitalisierung ist eigentlich bereits ein alter Hut und feierte ihre ersten Hochphasen in den 1990er Jahren mit der Etablierung von ERP-Software, Webseiten, E-Mail und Scannern mit Texterkennung. Die Digitalisierung ist ein langwieriger Prozess, der bis heute anhält, ihren aktuellen Schwung der Einführung von mobilen Anwendungen (Apps), dem Einsatz der Blockchain oder der Vernetzungen von Dingen (Internet of Things) verdankt. Diese Technologien treiben die Digitalisierung voran – so werden Logistikprozesse in naher Zukunft von autonomen Drohnen umgesetzt, Verträge über die Blockchain abgewickelt und jegliche Verkäufe über mobile Applikationen ausgelöst oder zumindest bezahlt. Es sind Themen vor allem für Software-Entwickler und Ingenieure, angeführt vom sogenannten Chief Digital Officer. Sie entwickeln die Digitalen Produkte und Prozesse weiter, dabei werden Prozesse in der Regel sinnvollerweise nicht 1:1 von analog in digital übersetzt, sondern bestenfalls ganz neu gedacht. Daraus folgt die digitale Transformation, die dafür sorgt, dass Prozesse neue innovative Gestaltungen finden und auch, dass es zukünftig kaum noch Reisebüros oder Kassierer geben könnte. Die Blockchain wird vermutlich die Bedeutung von Notaren reduzieren und auch Makler werden dank mobiler Anwendungen, Augmented und Virtual Reality weniger benötigt werden. Beinahe jegliche menschliche Vermittler sind über digitale Services weitgehend ersetzbar.

Data vs Digital

Der Digital- und Data-Kreislauf. Digitale Produkte generieren Daten, die genutzt werden können, um die digitalen Produkte zu verbessern.

Trends, die unter Namen wie Big Data, Analytics, Data Science oder KI fallen, bezeichnen hingegen nicht die Generierung, sondern die Nutzung von Daten, die von den digitalen Systemen erst geschaffen werden. Die Daten einer Blockchain, von mobilen Apps und die von autonomen Drohnen oder Fahrzeugen usw. werden in Datenbanken gespeichert und warten nur darauf, ausgewertet zu werden. Die Erkenntnisse aus der Datennutzung werden den digitalen Systemen dann in Echtzeit beispielsweise als Prognose-Service bereitgestellt oder dienen als Erkenntnis darüber, welche Verbesserungen an den digitalen Produkten sinnvoll sein können. Daten und KI werden in Zukunft die Buchhaltung übernehmen, medizinische Diagnosen stellen und autonome Fahrzeuge im Straßenverkehr steuern.

Digital und Data sind nicht dasselbe

Digital und Data sind folglich nicht dasselbe, sie überlappen sich sogar weniger als auf den ersten Blick zu erwarten, stehen jedoch in Abhängigkeit zueinander: So sind Analysen z. B. über Einkaufs- oder Kundenbestellungen ein Data-Thema jedoch nur möglich, weil das Unternehmen mit der Einführung eines ERP-Systems grundlegend digital wurde. Die Erkenntnisse aus der Nutzung von Data fließen dann wieder in die Produktverbesserung von Digital ein, z. B. durch Anpassung der ERP-Konfiguration.

Data ist also der zweite Schritt nach Digital und fügt den digitalen Prozessen ein Gedächtnis und ein maschinelles Lernen hinzu, woraus die Künstliche Intelligenz resultiert, deren weitere Entwicklung das begonnene neue Jahrzehnt dominieren – und vermehrt operative Entscheidungen in Unternehmen übernehmen wird.

Über Connected Industry e.V.

Connected Industry e.V. LogoConnected Industry ist der Verband für Unternehmen und Experten im Kontext der Industrie 4.0 mit allen zugehörigen Themengebieten. Wir bringen Maschinen, Industrien und vor allem Menschen zusammen, um gemeinsam die vierte industrielle Revolution voranzubringen. Interessiert an einer Mitwirkung? Dann freuen wir uns auf Ihre Nachricht!

Industrial IoT erreicht die Fertigungshalle

Lumada Manufacturing Insights nutzt KI, Machine Learning und DataOps, um digitale  Innovationen für Manufacturing 4.0 bereitzustellen

Dreieich/ Santa Clara (Kalifornien), 17. September 2019 Mit Lumada Manufacturing Insights kündigt Hitachi Vantara eine Suite von IIoT-Lösungen (Industrial IoT) an, mit der Fertigungsunternehmen auf ihren Daten basierende Transformationsvorhaben umsetzen können. Die Lösung lässt sich in bestehende Anwendungen integrieren und liefert aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten, ohne dass Fertigungsanlagen oder -anwendungen durch einen „Rip-and-Replace”-Wechsel kostspielig ersetzt werden müssen. Lumada Manufacturing Insights optimiert Maschinen, Produktion und Qualität und schafft dadurch die Basis für digitale Innovationen, ohne die Manufacturing 4.0 unmöglich wäre. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Bereitstellungsoptionen und kann On-Premise oder in der Cloud ausgeführt werden.

„Daten und Analytics können Produktionsprozesse modernisieren und transformieren. Aber für zu viele Hersteller verlangsamen bestehende Legacy-Infrastrukturen und voneinander getrennte Software und Prozesse die Innovation“, kommentiert Brad Surak, Chief Product und Strategy Officer bei Hitachi Vantara. „Mit Lumada Manufacturing Insights können Unternehmen die Basis für digitale Innovationen schaffen und dabei mit den Systemen und der Software arbeiten, die sie bereits im Einsatz haben.“ 

Lumada Manufacturing Insights wird weltweit ab dem 30. September verfügbar sein. Weitere Informationen:

Bei der deutschen Version handelt es sich um eine gekürzte Version der internationalen Presseinformation von Hitachi Vantara.

Hitachi Vantara
Hitachi Vantara, eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hitachi Ltd., hilft datenorientierten Marktführern, den Wert ihrer Daten herauszufinden und zu nutzen, um intelligente Innovationen hervorzubringen und Ergebnisse zu erzielen, die für Wirtschaft und Gesellschaft von Bedeutung sind. Nur Hitachi Vantara vereint über 100 Jahre Erfahrung in Operational Technology (OT) und mehr als 60 Jahre in Information Technology (IT), um das Potential Ihrer Daten, Ihrer Mitarbeitern und Ihren Maschinen zu nutzen. Wir kombinieren Technologie, geistiges Eigentum und Branchenwissen, um Lösungen zum Datenmanagement zu liefern, mit denen Unternehmen das Kundenerlebnis verbessern, sich neue Erlösquellen erschließen und die Betriebskosten senken können. Über 80% der Fortune 100 vertrauen Hitachi Vantara bei Lösungen rund um Daten. Besuchen Sie uns unter www.HitachiVantara.com.

Hitachi Ltd. Corporation
Hitachi, Ltd. (TSE: 6501) mit Hauptsitz in Tokio, Japan, fokussiert sich auf Social Innovation und kombiniert dazu Information Technology, Operational Technology und Produkte. Im Geschäftsjahr 2018 (das am 31. März 2019 endete) betrug der konsolidierte Umsatz des Unternehmens insgesamt 9.480,6 Milliarden Yen (85,4 Milliarden US-Dollar), wobei das Unternehmen weltweit rund 296.000 Mitarbeiter beschäftigt. Hitachi liefert digitale Lösungen mit Lumada in den Bereichen Mobility, Smart Life, Industry, Energy und IT. Weitere Informationen über Hitachi finden Sie unter http://www.hitachi.com.

Pressekontakte

Hitachi Vantara
Bastiaan van Amstel 
bastiaan.vanamstel@hitachivantara.com 

 

Public Footprint 
Thomas Schumacher
+49 / (0) 214 8309 7790
schumacher@public-footprint.de

 

 

Industrie 4.0 am Beispiel – Ressourceneffizienz durch Digitalisierung

Industrie 4.0 am Beispiel – Ressourceneffizienz durch Digitalisierung – Filmveröffentlichung des VDI Zentrum Ressourceneffizienz

Digitale und vollautomatisierte Abläufe steigern die Ressourceneffizienz von Unternehmen des produzierenden Gewerbes. Am Beispiel einer Blechwarenfabrik werden die Ressourceneffizienzpotenziale aufgezeigt, die sich mithilfe von Digitalisierung und Automation heben lassen.

Die Blechwarenfabrik Limburg GmbH verarbeitet pro Jahr 20.000 Tonnen Weißblech zu mehreren Millionen Dosen, Kanistern und Eimern. Mit dem Umzug vom Rand der Limburger Altstadt an einen neuen Standort vollzog das Unternehmen den Schritt ins Zeitalter der Industrie 4.0.

Die wesentliche Neuerung stellen der Einsatz und die hochgradige Vernetzung verschiedener IT-Systeme dar. Beispielsweise steuert ein Produktionsplanungssystem (PPS) über ein Manufacturing Execution System (MES) sämtliche Produktionsprozesse. Ein Energiemanagementsystem (EMS) analysiert und reguliert die Energieströme, die im Fertigungsprozess und der Gebäudetechnik auftreten (z. B. Druckluft und Klimatechnik). Alle Daten laufen in einem Business Intelligence System (BI) zusammen, in dem die Produktions- und Energiedaten in Relation zueinander gesetzt und mit Soll-Werten abgeglichen werden. Stellt das BI beispielsweise fest, dass mehr Druckluft für eine bestimmte Anzahl von Dosen verbraucht wird als vorgesehen, alarmiert es einen Techniker. Dieser kann umgehend nach Leckagen suchen und sie beseitigen – das spart Energie.

Auch das Lagern und Transportieren laufen vollständig digital. Ein Warehouse Management System (WMS) steuert die fahrerlosen Transportsysteme und die Bewegungen im Lager. Das fördert die effiziente Ausnutzung von Lagerfläche, zudem mindert es die Gefahr von Beschädigungen an den Blechen, die durch unsachgemäßes manuelles Transportieren entstehen könnten. Aufgrund dieses perfekt organisierten Materialtransports werden jährlich 100 Tonnen Weißblech eingespart.

Auf dem Dach der Fabrik sind außerdem über 2.500 Solareinheiten installiert, die ein Drittel des benötigten Stroms im Unternehmen liefern. Das Besondere dabei: Das Warehouse Management System (WMS) steuert in Abhängigkeit der Stromverfügbarkeit automatisch die Bewegung der Warenströme im Lager, d. h. energieintensive Lagerbewegungen werden dann ausgeführt, wenn besonders viel Strom durch die hauseigene Photovoltaik-Anlage erzeugt wird.

Darüber hinaus wird die in der Produktion anfallende Abwärme zum Heizen, beispielsweise der Verwaltungsräume, und zur Erzeugung von Warmwasser genutzt.

Alles in allem spart das Unternehmen auf diese Weise jährlich rund eine halbe Million Euro Material- und Energiekosten ein und konnte seine Treibhausgasemissionen um mehr als 2.600 Tonnen pro Jahr verringern.

Der Film „Industrie 4.0 am Beispiel – Ressourceneffizienz durch Digitalisierung“ ist auf dem YouTube-Kanal des VDI ZRE „Ressource Deutschland TV“ oder im WebVideomagazin abrufbar.

Quelle: https://bit.ly/2MjlcCs

Strategiegipfel IT & Information Management

IT Management 2018 bedeutet nicht nur, mit über Jahre gewachsenen Strukturen umzugehen und diese meist parallel zu allerneuesten Technologien und Methoden zu betreiben und in die Zukunft zu führen, es bedeutet auch, im Ressort und in der gesamten Organisation ein fruchtbares Klima für Digitalisierung und neue, digitale Geschäfte zu gestalten.
Genderfragen, Fragen des demographischen Wandels und der Nachwuchsgewinnung sind essenziell. Die Abstimmung der IT mit den „Ansprüchen“ des Marketing und Vertriebs sind unabdingbar für den nachhaltigen Erfolg.

Hier finden Sie Impressionen vom Strategiegipfel IT & Information Management 2017

Das Programm
20. und 21. März 2018 in Berlin

Treffen Sie auf dem Strategiegipfel Ihre Kollegen aus anderen Branchen zum Erfahrungsaustausch und erfahren Sie mehr aus Vorträgen, Diskussionsrunden und Workshops. Connected Industry e.V. ist auf dieser Veranstaltung gleich doppelt vertreten: Das Event wird von CI-Mitglied Dr. Olaf Röper moderiert und Vorstandsmitglied Benjamin Aunkofer übernimmt einen motivierenden Vortrag, wie Führungskräfte mit der Nutzung von Daten nicht nur mehr Erfolg für ihr Unternehmen erreichen sondern auch die eigene Karriere voranbringen können.

Hier finden Sie mehr zur Agenda des Events

Melden Sie sich bitte hier zur Veranstaltung an

Der Veranstaltungsort

Pullman Schweizerhof, Budapester Str. 25, 10787 Berlin

Das Pullman Berlin Schweizerhof empfängt seine Gäste im Herzen Berlins gegenüber dem Zoologischen Garten. Hinter der modernen Fassade des First Class Hotels zeigt schon die großzügig und offen gestaltete Lobby, wie Design und Funktionalität hier zu einem harmonischen Gesamtkonzept verschmelzen. Dank kurzer Wege verwischen die Grenzen zwischen Business und Freizeit. Wi-Fi ist im gesamten Hotelbereich inklusive und garantiert anspruchsvollen Kosmopoliten eine optimale Vernetzung im gesamten Hotel. Am heutigen Standort des Hotels wurde bereits 1966 der Schweizerhof als eines der ersten Häuser am Platz eröffnet. Die Tradition höchster Qualitätsansprüche und bester Individualität führt das Pullman-Team voller Stolz fort. Damals wie heute gehört zu einem entspannten Aufenthalt oder zu erfolgreichen geschäftlichen Meetings auch der nötige Ausgleich. Der Spabereich mit Fitnessstudio, Saunen und großzügigem Pool mobilisiert Energiereserven nach dem Arbeitstag oder dem Einkaufsbummel über den berühmten Kurfürstendamm.

Hinweis: Der Auszug der Teilnehmer orientiert sich an der jeweils vorherigen Veranstaltung.

Das Abend-Event

Genießen Sie den Ausklang des ersten Konferenztages bei spektakulärem 360-Grad-Blick über die City West, den Zoo und den Tiergarten.
Reden Sie mit Sprechern, Teilnehmern und Partnern. Erstklassiges Essen und edle Getränke versüßen den Abend.

Die Puro Sky Lounge ist eine der höchsten und elegantesten Sky Lounges, die Berlin zu bieten hat.
In der 20. Etage des Europacenters bietet die Lounge mit ihren verglasten Außenwänden eine einmalige Aussicht. Dunkles Holz und edle schwarze Couches machen den VIP-Flair der Lounge aus.

Weitere Details finden Sie unter http://www.puroberlin.de/

 

Bitte melden Sie sich hier zur Veranstaltung an

Zweite Auflage: Industrie 4.0 im internationalen Kontext

Seit Mai 2017 ist die neue und aktualisierte zweite Auflage des Buches Industrie 4.0 im internationalen Kontext im Handel erhältlich. Das Buch ist ein Sammelwerk diverser Fachbeiträge zum Themengebiet der Industrie 4.0 von unterschiedlichen Autoren aus der Forschung oder Wirtschaft.



Industrie 4.0 im internationalen Kontext: Kernkonzepte, Ergebnisse, Trends

Das vom VDE- und Beuth-Verlag gemeinschaftlich veröffentlichte Buch wird in seiner zweiten Auflage der angestrebten internationaler Perspektive noch mehr gerecht. Über den Connected Industry Verband wurde Prof. Jianzhong Fu von der Zhejiang Universität, eine der drei Eliten-Universitäten der VR China, als Autor vermittelt. Titel des Fachartikels von Prof. Fu: 工业4.0驱动下的中国智能制造系统架构 – Struktur und Rahmenbedingung des von der Industrie 4.0 getriebenen chinesischen intelligenten Produktion.
Die Übersetzung erfolgt durch Chinesisch-sprachige CI-Mitglieder.


Treffen am 24. April 2017 bei der Zhejiang Universität zum Anlass einer Kooperation, für die der Artikel im Fachbuch der Auftakt sein soll: Prof. Dr. Jianzhong Fu (links), Professor und Dekan der Maschinenbaufakultät an der Zhejiang Universität und Benjamin Aunkofer (rechts), Vorstand von Connected Industry