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© Fraunhofer
Impulsvortrag –
Digitalisierung – Chancen und Risiken einer unaufhaltsamen Entwicklung
Alfred Gossner
DIGITALISIERUNG – CHANCEN UND RISIKEN EINER UNAUFHALTSAMEN ENTWICKLUNG
1 Anwendungsbeispiele – Was bedeutet „Digitalisierung“ ?
2 Hürden und Lösungsvorschläge für die Digitalisierung
3 Chancen und Risiken
© Fraunhofer · Seite 2
Integration zusätzlich verfügbarer Daten in modernes Verkehrsmanagement
Unterschiedliche Daten-Quellen (regional wie überregional):
Straßenbau- und Verkehrsbetriebe, Behörden, Verkehrsleitzentralen
Speditionen, PKW-Fahrer
Navigations-Dienstleister, Fahrzeughersteller, -vermieter
…
Daten:
Lokation, Destination und Start, Routen, Kraftstoffverbrauch
Baustellenplanung
Termine/Kalendereinträge
…
Ermöglichen von übergreifenden Verkehrskonzepten
Mobilität: Traffic Management 2.0
Quelle: Studie Mobilität 2025
© Fraunhofer · Seite 3
Sharing Economy – Digitalisierung als Basis
Quellen: Demary, Eichorst, Spermann (2015) PricewaterhouseCoopers, Deloitte
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Vernetzung Leistung Metcalfe:
“Der Nutzen eines
Kommunikationssystems steigt im
Quadrat zur Anzahl der Teilnehmer.”
Moore:
“Rechnerleistung verdoppelt sich
alle 18 Monate.”
Ökonomische Eigenschaften digitaler Geschäftsmodelle
Hohe Produktionskosten für die erste Einheit ("First-Copy Costs")
hohe Fixkosten
Niedrige Reproduktionskosten (niedrige variable Kosten, keine Kapazitätsgrenzen)
gezieltes Kunden-Targeting möglich (Individualisierung)
sources of pictures: wikipedia.de, ibm.com, abcnews.com in Anlehnnung an Fraunhofer-IPA
Grundlagen der Digitalisierung: Rechnerleistung und Vernetzung Moore und Metcalfe bestimmen den Unternehmenswert
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© Fraunhofer · Seite 6
Mikroelektronik stellt die Basis zur Datenentstehung
Industrie 4.0: Automatisierung durch Cyberphysikalische Systeme
Integration von Sensorik und Aktorik
Datenvorverarbeitung schon im Mikrosystem
Vernetzung durch digitale Kommunikation (5G)
Energieeffizienz durch intelligente Regelung und Leistungselektronik
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Maschinelles Lernen veredelt Daten zur Nutzung
Muster- Erkennung
Kontinuierlich Selbst-
optimierende Algorithmen
Sensor- Daten
Menschl. Experten Wissen
Math. Modelle
Optimierungs- Maßnahmen
Input Output Maschinelles Lernen
Ziel: Qualität steigern
Materialausschuss minimieren
Materialstress automatisch erkennen und voraus berechnen
Daten über Materialeigenschaften + Fachwissen
Industrie 4.0: Maschinelles Lernen in der Produktion
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Mobilität
Internet of
Things
Human Sensing
Produkt- & Material- Monitoring
Supply Chains
KOGNITIVE SENSORIK
Sensoren, Schaltungen
Kommunikations- technologie
Analytics
Dienstleistungen, Geschäftsmodelle
Erweiterung von klass ischer »intelligenter« S ignalverarbeitung um die Ableitung von Erkenntnissen auf Basis von Methoden der künstlichen Intelligenz
Kognitive Sensorik kombiniert Signalverarbeitung mit KI
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Technologien für eine moderne, vernetzte und effiziente Mobilität und autonomes Fahren
Hochpräzise, zuverlässige und fälschungssichere Lokalisierung
Breitbandige, latenzarme Kommunikation innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs
Methoden und Werkzeuge zur Entwicklung von funktional sicheren Systemen
Anwendungsbeispiel: Vernetzte Mobilität und autonomes Fahren
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Selbstkonfigurierende Sensorsysteme zur Prozessoptimierung im Produktlebenszyklus (PLZ)
Selbst konfigurierende, autoadaptive, prädiktive Sensorsysteme
Intelligente Datenauswertung zur Beeinflussung von Eigenschafts- und Zustandsgrößen
Prozesssteuerung, Qualitätssicherung und Lebensdauerprognose von Material- und Produkteigenschaften
Sensoren entscheiden selbst, wie und was sie erfassen und steuern
Anwendungsbeispiel: Produkt- und Materialmonitoring
Pay-by-usage/Abo-basierte Modelle für Investitionsgüter:
• Neue Bezahlmodelle transformieren Fixkosten in variable Kosten
• Verewigung von Umsätzen statt Einmalzahlungen
Verfügbarkeit von:
• Technologie-Plattformen für Entwickler auf Basis offener Systeme
• Broker-Plattformen: virtuelle Märkte, die Dritte miteinander vernetzen (z.B. überschüssige Produktionskapazitäten)
Intellectual Property-basierte
Dienstleitungen:
• Wiederkehrende Umsatz-modelle (z.B. Lizenzgebühren für Datenstandard)
• Zusatzdienstleistungen für Hauptprodukte (z.B. Beratung zur optimalen Verwendung)
Nutzung von Massendaten für:
• direkte Verwertung von gesammelten Daten (z.B. Google)
• Indirekte Verwertung der Erkenntnisse aus Daten (z.B. Mikro-Preisdifferenzierung)
As-a-service Geschäftsmodelle Plattformen
Geschäftsmodelle auf IP-Basis Daten-getriebene Geschäftsmodelle
4 grundlegende Trends bei digitalen Geschäftsmodellen
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DIGITALISIERUNG – CHANCEN UND RISIKEN EINER UNAUFHALTSAMEN ENTWICKLUNG
1 Anwendungsbeispiele – Was bedeutet „Digitalisierung“ ?
2 Hürden und Lösungsvorschläge für die Digitalisierung
3 Chancen und Risiken
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Angriffe auf
Digitale Identitäten
Vertrauliche Daten (Cloud Computing, „Big Data“)
Verfügbarkeit elektronischer Prozesse
Wirkung
Persönliche Betroffenheit
Verwundbarkeit
Vertrauenswürdigkeit
Kriminalität
Identitätsdiebstahl
Spionage und Sabotage
Gelddiebstahl
IT-Sicherheit als wesentliche Herausforderung der Digitalisierung
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Standardis ierung und Normung als Innovationstreiber
Normen und Standards
sichere Grundlage für die technische Beschaffung
Sicherstellung der Interoperabilität im Anwendungsfall
Zukunftssichere Grundlage für die Produktentwicklung
Unterstützen die Kommunikation durch einheitliche Begriffe und Konzepte
Gemeinsam entwickelt durch : Bitkom, VDMA, ZVEI, Plattform Industrie 4.0
Technische Standards müssen geschaffen werden Beispiel: Industrie 4.0
Quelle: Deutsche Normungs-Road Map, Industrie 4.0
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0 200 400 600
TaktilesInternet
DeutschesFestnetz
LTE/4G
ReaktionszeitMensch
1 bis 10 ms
25 bis 40 ms
10 - 60 ms
100 bis 400 ms
Latenz/Antwortzeiten* im Vergleich
8,1
10,5
23,6
Deutschland…
USA (Platz 11)
Südkorea…
Internet Datenrate (Durchschnittswerte für 2014 in Mbit/s)
Quelle: Akamai.com
*Zeitspanne zwischen Auslöser-Aktion und Reaktion, primär beeinflusst durch:
Datenrate
Wartezeit
Bearbeitungszeit der Nachricht
Industrie & Wirtschaft 4.0 benötigen:
10 bis 20-fach kürzere Latenzzeit*
12-fach höhere Datenrate*
Hochleistungsprozessoren
*relativ zum Standard bei dzt. Telekommunikation in Deutschland
Breitbandausbau und Verringerung der Latenzzeit nötig
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Car2Car & Car2X Kommunikation
Industrielles Wireless
Anforderungen 1000 x Daten-Durchlauf 100 x Geräte 10 x Akku-Laufzeit 1 ms Latenz
Technology DSL-Boxen und Straßen-
lampen werden zu Sendern Glasfaser
Testbed Mobiles High Speed Internet
5G als Schlüsseltechnologie für die vernetzte Gesellschaft
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© Fraunhofer · Seite 17
Digitale Souveränität zwischen Eigentum und Mehrwert
Interoperabilität
Datenaustausch
»Sharing Economy«
Datenzentrierte Services
Dateneigentum
Datenschutz
Datenwert
Digitale Souveränität ist die Fähigkeit einer natürlichen oder juristischen Person zur ausschließlichen Selbstbestimmung hinsichtlich des Wirtschaftsguts Daten
Upload / Download / Search
Internet
Apps Vocabulary
Industrial Data Space Broker
Clearing
Registry Index
Industrial Data Space App Store
Internal IDS Connector
Company A Internal IDS Connector
Company B
External IDS Connector
External IDS Connector
Upload
Third Party Cloud Provider
Download
Upload / Download
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Industrial Data Space sichert den Datenaustausch
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Industrial Data Space ist Forschungsprojekt und Verein
Kerndaten des BMBF-Project Start: 1.10.2015 Dauer: 36 Monate Volumen: 5 Mio. EUR
Highlights Januar 2016: Eingetragener Verein Round-table auf EU-Level CeBIT und Hannover Messe
Fraunhofer-Konsortium 12 Institute AISEC, FIT, FKIE, FOKUS, IAIS, IAO,
IESE, IML, IOSB, IPA, ISST, SIT
Mitglieder des Industrial Data Space e.V.
Projekt-Status Erste Software-Demonstratoren fertig 10 Use-Case-Projekte MoU mit OPC Foundation
Induzierte Folgeaktivitäten Domänenspezifische Vertikalisierung:
Materials Data Space, Medical Data Space u.a. Internationalisierung und Standardisierung
DIGITALISIERUNG – CHANCEN UND RISIKEN EINER UNAUFHALTSAMEN ENTWICKLUNG
1 Anwendungsbeispiele – Was bedeutet „Digitalisierung“ ?
2 Hürden und Lösungsvorschläge für die Digitalisierung
3 Chancen und Risiken
© Fraunhofer · Seite 20
Potenziale entlang der gesamten Wertschöpfungskette (gemessen an der Bruttowertschöpfung):
Innovative Produkte
Neue Dienstleistungen / Geschäftsmodelle
Effizientere betriebliche Prozesse
19
40 40
74 77
94
21
52 52
89
100
108
Land- / Forst-wirtschaft
Chemie Industrie
Elektrische Ausrüstung
Automobil-Industrie
Maschinen- u. Anlagenbau
IuK Technik
2025
2013
Quelle: Studie BITKOM, Fraunhofer IAO (2014)
+15%
+30% +30%
+20%
+30%
+15%
Industrie 4.0-Wertschöpfungspotenziale einzelner Branchen (in Mrd €) in Deutschland
© Fraunhofer · Seite 21
Beim Verpassen der Digitalisierungschancen drohen aber Wertschöpfungseinbußen in Höhe von 605 Mrd € bis 2025
Verlustpotenzial aus Veränderung der Wertschöpfungsanteile in der EU
© Fraunhofer · Seite 22
Das Ende der Arbeit? ∙ 47% der Arbeitsplätze in USA bedroht Automatisierungswahrscheinlichkeit [D, USA]
© Fraunhofer · Seite 23
© Fraunhofer 24
Warum brauchen wir eine Fraunhofer-Stiftung?
Große Herausforderungen erfordern mehr angewandte Forschung und mehr gesellschaftliches Engagement
Bisherige Finanzierungen (öffentliche Hand/Industrie) erfassen nicht alle wichtigen Bereiche
Fraunhofer-Stiftung: Motivation und Ziele
Wofür soll die neue Fraunhofer-Stiftung stehen und was will sie?
Impulsgeber und Katalysator für Probleme von hoher gesellschaftlicher Relevanz
Wegbereiter für ein umfassendes Innovationsverständnis, das ökonomische, ökologische und soziale Ansprüche verbindet
Gesellschaftliche Debatten anstoßen, um Chancen und Herausforderungen neuer Technologien auszuloten und im Dialog nachhaltigere Lösungen zu finden
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Prof. Alfred Gossner Dr. Markus Motz-Edel
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Fraunhofer-Stiftung: Handlungsfelder und Errichtung