industrial analytics und big data in industrie...
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© Fraunhofer-Allianz Big Data 1
Dr. Daniel Jeffrey Koch
Fraunhofer IAIS und Fraunhofer-Allianz Big Data
INDUSTRIAL ANALYTICS UND BIG DATA IN INDUSTRIE 4.0
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Dr. Dirk Hecker
FRAUNHOFER-INSTITUT FÜR INTELLIGENTE ANALYSE UND INFORMATIONSSYSTEME
FRAUNHOFER-ALLIANZ BIG DATA
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Germany‘s Research Landscape
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Fraunhofer-Gesellschaft
Research for Practice
Application-oriented research for the direct benefit of industry
and society since 1949
66 institutes facilities
More than 24 000 staff
Research volume: 2 Mrd Euro, including 1,7 Mrd Euro of
contractual research
More than 70 percent of contractual research comes fromindustrial and publically funded projects
The rest is institutional funding from the federal governmentand the states
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Fraunhofer-Institutszentrum Schloss Birlinghoven
Internationales Forschungszentrum auf historischem Gelände
600 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler
Eines der größten Forschungszentren für
angewandte Informatik und Mathematik
Enge Kooperationen mit regionalen Hochschulen
Kernkompetenz Künstliche Intelligenz
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Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse-und Informationssysteme
Fraunhofer IAIS - Wir machen mehr aus Daten!
240 Mitarbeiter – Wissenschaftler verschiedener Disziplinen, Projektingenieure, technisches Personal und Verwaltung
Anwendungslösungen aus den Bereichen Machine Learning, Visual Analytics, Business Intelligence, Multimedia Pattern Recognition
Industrial Analytics
Forschung
Consulting & Projekte
Schulungsprogramm
Hochschulkooperationen
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Fraunhofer-Allianz Big Data
28 Institute bündeln ihre Kompetenzen in einer „Big Data Factory“ für Deutschland
Die Fraunhofer-Allianz Big Data
begleitet Unternehmen bei der Umsetzung von Big-Data-Strategien
entwickelt Software und datenschutzgerechte Systeme für Big Data
bildet Fach- und Führungskräfte zu Data Scientists aus
industrieorientierte Geschäftsfelder
www.bigdata.fraunhofer.de
Strategien, Lösungen und Training für »data-driven Enterprises«
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Fraunhofer-Allianz Big Data
Produktion & Industrie 4.0
Logistik & Mobilität
Life Sciences & Health Care
Energie & Umwelt
Sicherheit
Business & Finance
Geschäftsfelder der Allianz
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Dr. Dirk Hecker
INDUSTRIAL ANALYTICS UND BIG DATA @ FRAUNHOFER
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Gartner Hype Cyle 2015 – Big Data kein Hype mehr?
Quelle: Gartner 2015
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Industrial Analytics and Analytics in einem industriellenUmfeld / Industrie 4.0-Kontext
Quelle: BITKOM 2015
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Industrial Analytics für Produkte und Prozesses
Aufgabenfelder der Forschung und Entwicklung
Technologien der digitalen Transformation
Daten
Innovationen (exogen)
Produkt-, Service oder Geschäftsmodell-
InnovationenProzess-Innovationen
Inkrementell, radikal, disruptiv Produktivität
Wachstum und ErfolgQuelle: DIW 2006
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Die vier Stufen der industriellen Revolution
Quelle: Forschungsunion 2013
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Industrial Analytics in Industrie 4.0
Quelle: BITKOM/VDMA/ZVEI 2015
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Dr. Dirk Hecker
USE CASES UND PROJEKTBEISPIELE
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Industrial Analytics in Industrie 4.0 – DigitaleDurchgängigkeit über die Wertschöpfungskette
Quelle: BITKOM/VDMA/ZVEI 2015
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Datenanalyse bei einem BremsbelagherstellerWissenstransfer und Hilfe beim Aufbau einer eigenenAnalyseabteilung
Ein weltweit agierende Bremsbelaghersteller plant hauseigen Datenanalysen durchzuführen
Die Bremsblöcke müssen extreme Anforderungen erfüllen, wobei die Zusammenhänge zwischen Materialmix und dessen Eigenschaften hoch komplex sind
Analysewerkzeuge sollen die „Compounder“ bei der Kreation der Rezepturen unterstützen
Fraunhofer bietet hier ein Mentoring für ein Analyse Pilot-Projekt an, welches zusammen mit Mitarbeitern im Unternehmen umgesetzt wird
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Trendbeobachtung für die Marktforschung
Social-Media-Monitoring im Living Lab
Bsp.: MOTOR‐TALK.de ist die größte Online-Community zum Thema Automotive in Deutschland
Aufgabenstellung
35 Millionen Blogpostings durchsuchen, um emotionale Einstellungen im Spektrum von Ärger bis hin zu Freude automatisiert zu extrahieren
Living Lab – Realzeit-Anwendung
Neue einkommende Einträge werden in Echtzeit klassifiziert, so dass das Dashboard jederzeit aktuell ist. Ergänzend werden laufend weitere Webseiten abgesucht, um neue Trends zu erkennen.
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© Fraunhofer IAIS
Echtzeiterkennung von Trends – Vom Befragen zum Beobachten
Algorithmische und visuelle Datenexploration nach unterschiedlichen Herstellern, Fahrzeugtypen, Raum und Zeit.
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Industrial Analytics in Industrie 4.0 – Mensch als Dirigent in der Wertschöpfung
Quelle: BITKOM/VDMA/ZVEI 2015
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Data needs a Leader – Chief Data Officer (CDO)
Der CDO ist verantwortlich für die übergreifende Inwertsetzung der Daten im Unternehmen
Erkennung und Wahrnehmung neuer Chancen, Visionär
Zuständig für das Datenwachstum
Schaffung einer Unternehmensdatenkultur
Datenmanagement, Datenqualität und Datengovernance
Organisationsstrukturen für Big Data schaffen
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Big Data Business Club
Das erste deutsche Netzwerk für CDO´s
Zentrale Anlaufstelle und exklusive Vernetzungsplattform zum Thema Big Data für Unternehmen auf Führungsebene
Förderung des branchenübergreifenden Technologie- und Wissenstransfers im Bereich digitale Transformation
Strategische Vernetzung der zentralen Persönlichkeiten im Big-Data-Umfeld –Wissenstransfer zwischen Wirtschaft und Wissenschaft
zentraler Kontaktknotenpunkt für Entscheider im Kontext von Big Data
Schirmherr: Prof. Dr. Reimund Neugebauer, Präsident der Fraunhofer-Gesellschaft
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Fraunhofer-Schulungsprogramm Big Data
Zertifizierte Weiterbildung für Data Scientists
Executive-Seminare
umfassender Überblick zum Thema Big Data, anwendungsorientiert, Schaffung eines gemeinsamen Vokabulars, Möglichkeiten und Grenzen des Trends
Methodenspezifische Seminare
rund um Big Data Architectures, Big Data Analytics, Visual Analytics, Security and Privacy for Big Data
Branchenspezifische Seminare
Smart Buildings and Infrastructures, Smart Energy Systems
Zertifizierte Weiterbildung zum Data Scientist
Aufbau von individuellen Data Science Curricula in Unternehmen
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Industrial Analytics in Industrie 4.0 – Vertikale Integration und vernetzte Produktionssysteme
Quelle: BITKOM/VDMA/ZVEI 2015
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Industrie 4.0
Monitoring komplexer technischer Prozesse
Modellierung des Verhaltens technischer Anlagen durch Nutzung historischer Prozessaufzeichnungen
Datengetriebene Modellierung komplexer Zusammenhänge durch Methoden des maschinellen Lernens
Auswirkung von Fehlern entlang von Produktionsketten oder Geschäftsprozessen
Automatische „Semantifizierung“ massenhafter, textueller Sensordaten: aus unstrukturiert wird strukturiert
Überwachung von Produktionsanlagen in der Prozessindustrie
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iPRODICT
Semi-automatisierte Anpassung und Verbesserung der Produktion aus Prozessdaten
Auswertung von Kontextinformationenaus Sensornetzwerken und Anpassung von Analyseverfahren in Echtzeit
Anwendungsszenarios: Stahlherstellung beim Anwendungspartner Saarstahl AG
Technologische Ansätze
Neuronale Verfahren und Deep Learning zur unüberwachten Erkennung von Fehlerzuständen aus hochdimensionalen numerischen Sensordaten
Big Data Analytics und prädiktive Analyse
Projektpartner:
Intelligente Prozessprognose basierend auf Big-Data-Analytics-Verfahren
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27
Online analysis of mobile phone fraud in telecommunication networks
Real-time health monitoring in clouds and large data centers
Flexible Event Processing for Big Data Architectures, FP7 Grant 619461, 2014 –2017, http://www.ferari-project.eu
Communication efficient integration of sensors in the architecture
Flexible and scalable Complex Event Processing
In-stream processing and machine learning
Real-World use cases:
EU Project on Big Data Streams
(coordinator)
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Data Stream
Data Stream
Data Stream
Massive Data Streams Create Bottlenecks
Bottlenecks for industrial massive data streams !
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Data Stream
Data Stream
Data Stream
In-Situ and In-Stream Processing, Foc computing Edge Computing
In-Stream Processing
In-Situ Processing
Complex Event Processing
Use Cases:
Fraud Mining
Health-Monitoring
“global condition”
but monitor by local conditions
Express a
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Industrial Analytics in Industrie 4.0 – Horizontale Integration über Wertschöpfungsnetzwerke
Quelle: BITKOM/VDMA/ZVEI 2015
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Horizontale Wertschöpfungsnetzwerke
Quelle: Forschungsunion 2013
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Big-Data-Toolbox für die Industrie 4.0
Die Anlagenlandschaft in IT und Maschinenbau wird immer komplexer
Ein Fehler in einer Anlage kann ein ganzes System ins Stocken bringen, Produktionsketten und Geschäftsprozesse unterbrechen
Die Lösung: »Predictive Maintenance«
Automatische semantische Aufbereitung massenhafter, heterogener Sensordaten aus industriellen Prozessen
Erkennung und datengetriebene Vorhersage von Betriebsfehlern
Erprobung mit Realdaten und Anwendungsfällen aus IT-Anlagen
Semantische Analyse komplexer Ereignisse
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Sake - Semantische Analyse komplexer Ereignisse
Anwendungsfall Anlagenbau
Standardisierung der im Maschinenbau immer komplexeren Anlagenlandschaft: Automatische „Semantifizierung“ massenhafter, textueller Sensordaten: aus unstrukturiert wird strukturiert
Predictive Maintenance und präskriptive Analyse
Root-Cause-Analysis und Entdeckung von Fehlersequenzen entlang von Maschinen-Logdaten
Unüberwachte Erkennung von Fehlerzuständen
Diagnostik von Bedienfehlern und suboptimalem Anlageneinsatz; automatisches Aufzeigen von Optimierungpotential
Projektpartner:
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Dr. Dirk Hecker
INDUSTRIAL DATA SPACE FÜR EINE DATENGETRIEBENE WERTSCHÖPFUNG
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Datengetriebene Wertschöpfung
Internetbasierte Dienste und Wertschöpfung nehmen eine immer größere Rolle ein
Verknüpfung von Daten erforderlich -
vertikale Integration und vernetzteProduktionssysteme
horizontale Integration überWertschöpfungsnetzwerke
Unternehmen und Gesellschaft fordern Daten-souveränität und Sicherheit nach eigenen Spielregeln
Marktbeherrschende Plattformmodelle berücksichtigen dies nicht und beginnen in andere Bereiche zu expandieren
Risiko des Verlustes von Souveränität und Wertschöpfung
… braucht Souveränität und Sicherheit – Industrial Data Space
Grafiken: Acatech, Forschungsunion
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Der effiziente Austausch von Daten entlang der eigenen Wertschöpfungskette wird besonders wichtig
Quelle: Strategy& 2014
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Der Industrial Data Space ermöglicht ein »Network of Trusted Data«
Souveränitätüber Daten und Dienste
Vertrauensschutzzertifizierte Teilnehmer
DezentralitätFöderale Architektur
OffenheitNeutral und
anwendergetrieben
GovernanceGemeinschaftliche
Spielregeln
SicherheitDatenaustausch
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Industrial Data Space: „On Demand Interlinking“
Service A
Service C
Service E
Service B
Service D
Service G
Service F
Enterprise 4
Enterprise 1
Enterprise 6
Enterprise 2Enterprise 3
Enterprise 5
All Data stays with its Ownern and are controlled and secured. Only on request for a service data will be shared. No central platform.
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Industrial Data Space verzahnt mit Industrie 4.0
Retail 4.0 Banking 4.0Insurance 4.0
…Industrie 4.0Fokus auf die
produzierende Industrie Smart Services
Übertragung,Netzwerke
Echtzeitsysteme
Industrial Data SpaceFokus auf Daten
Daten
…
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Prof. Dr. Stefan Wrobel | Dr. Dirk Hecker
ANSATZPUNKTE FÜR INDUSTRIAL ANALYTICS UND BIG DATA
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Ansatzpunkte für Industrial Analytics und Big Data
Accelerate
Evaluate
Run
Excite
Starter ToolkitStarter Toolkit
Data Asset Scan
Data Asset Scan
Legal Big Data
Legal Big Data RoadmapRoadmap
Big Data Architectureand Analytics
Big Data Architectureand Analytics
Training andQualificationTraining andQualification
Excite Seminar
Proof ofConceptProof ofConcept
SustainabilitySustainability
Innovation Workshop
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CRISP - Cross-Industry Standard Process for Data Mining
© Fraunhofer-Allianz Big Data 43
CRISP – Model Development
© Fraunhofer-Allianz Big Data 44
Prof. Dr. Stefan Wrobel | Dr. Dirk Hecker
VIELEN DANK!
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Dr. Dirk Hecker
Fraunhofer IAIS
Schloss Birlinghoven
53757 Sankt Augustin
www.iais.fraunhofer.de
„DO MORE WITH DATA!“
© vege | Fotolia
Dr. Daniel Jeffrey Koch
Industrial Analytics
Fraunhofer IAIS
Telefon +49 2241 14-2668
E-Mail [email protected]