plm und industrie 4.0 ein ntt data...

Copyright © 2015 NTT DATA EMEA Ltd.

Stand: Mai 2015

PLM als Enabler für Industrie 4.0

Ein NTT DATA Whitepaper

Copyright © 2015 NTT DATA EMEA Ltd. 2

„Mehr Inhalt – weniger Kunst!“ Shakespeare

Inhalt

Vorwort 03

Einleitung 04

Definitionen 06

Handlungsfelder: PLM und Industrie 4.0 11

01 : Digital Models 12

02 : Smart Products 14

03 : Smart Factories 16

04 : Smart Service 18

Schlussfolgerungen und Empfehlungen 20

NTT DATA Framework für PLM Strategie 22

NTT DATA Technology Foresight 23

Weiterführende Informationen 24


Vorwort

Wir freuen uns, Ihnen in diesem Whitepaper die NTT

DATA Vision für das Product Lifecycle Management

(PLM) in Zeiten von Industrie 4.0 und dem „Internet der

Dinge“ (IoT) vorstellen zu können. Eine klare Vision ist

Grundlage für eine effektive PLM-Strategie.

Für Unternehmen der Fertigungsindustrie ist PLM in den

letzten 25 Jahren von einem administrativen System zur

Verwaltung von Produktdaten zu einem übergreifenden

Managementkonzept und einem Eckpfeiler der

Unternehmens-IT geworden. Eine umfassende PLM-

Vision deckt das Management der Produktdaten über

den gesamten Produktlebenszyklus im Unternehmen

und bei Partnern ab.

Zur Umsetzung von Industrie 4.0 muss die etablierte

PLM-Vision in Teilen erweitert und vorhandene

Konzepte neu priorisiert werden.

Wir sind überzeugt davon, dass Ihnen dieses

Whitepaper wertvolle Impulse zur Weiterentwicklung

Ihrer PLM-Vision und –Strategie gibt.

Kai Staffeldt

Vice President

Head of Discrete Manufacturing

Frank Schmidt

Competence Center Manager

Innovation & Product Lifecycle Management

Jens Krüger

Competence Unit Manager

PLM Plattformen, Strategie & Architektur


Einleitung (1/2)

Führende Unternehmen der Fertigungsindustrie haben

in den letzten Jahren ihre PLM-Methoden und -

Systeme ausgebaut, um eine höhere Abdeckung des

Produktlebenszyklus und eine stärkere Integration der

Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette

zu realisieren.

I

In Zeiten von Industrie 4.0 und dem „Internet der

Dinge“ gibt es neue Herausforderungen:

die Entwicklung von „Smart Products“

die Planung von „Smart Factories“

die Integration und digitale Vernetzung

von Prozessen

das Design neuer Geschäftsmodelle, insbesondere

neuer Serviceangebote.


Einleitung (2/2)

Globale Fertigungsunternehmen müssen sich lokalen

Marktanforderungen stellen und differenzierende

Angebote entwickeln.

Gartner hat die dabei wirkenden Technologietrends im

„Hype Cycle für die Fertigungsindustrie und PLM 2014“

wie folgt zusammengefasst:

Digitalisierung und das Zusammenwachsen von

physikalischer und digitaler Welt

Software-unterstützte Produkte und Systeme wie

zum Beispiel das Internet der Dinge (IoT) und

Maschinen-zu-Maschinen Kommunikation (M2M)

Interagierende Effekte aus Social, Cloud, Mobile und

Big Data / Analytics

3D Printing

Diese Trends wirken auf die Produktentwicklung

genauso wie auf die Produktion. Mit Industrie 4.0

fokussiert die deutsche Bundesregierung auf

Ableitungen für die Zukunft der Produktion.

Diese soll gekennzeichnet sein durch individualisierte

Produkte, eine flexible Produktion, die Integration von

Geschäftspartnern und (End-)Kunden in die

Unternehmensprozesse sowie die Kopplung von

Produkten und Produktion mit Dienstleistungen.

Wie kann PLM unter Nutzung der zuvor genannten

Trends Beiträge zu Industrie 4.0 inklusive IoT liefern?

Und was muss sich in der Produktentwicklung ändern,

um diese Vision Wirklichkeit

werden zu lassen?

Dazu liefert dieses

Whitepaper Antworten

und Denkanstöße.


Was ist PLM?

Was ist Industrie 4.0?

Definitionen

„Die Deutschen entschlüpfen der Definition.“ Nietzsche


Product Lifecycle Management als Management-Konzept

Product Lifecycle Management ist ein Management-

Konzept für integrierte Prozesse über den Produkt-

lebenszyklus, das durch IT-Systeme unterstützt wird.

Eine Kernfunktion ist das Prozessmanagement

wie z.B. Änderungen, Freigaben

unter Integration der beteiligten Funktionen

und Systeme

Eine andere Kernfunktion ist das Management der

Produktdaten

wie z.B. CAD-Modelle, Stücklisten, Software,

Anforderungen

über den gesamten Produktlebenszyklus

über Abteilungen, Standorte und Partnerunternehmen

Anforderungs-

Definition

Produkt-

Planung

Entwicklung

Prozess-

Planung Produktion

Betrieb und

After Sales

Recycling


Von Zeichnungsverwaltung zu PLM

Eine NTT DATA-Bestandsaufnahme

PLM hat sich in den letzten 25 Jahren von einem ein-

fachen Zeichnungsverwaltungssystem zu einem

Eckpfeiler der Unternehmens-IT – neben ERP, CRM

und SCM – entwickelt. Anfangs lag der Fokus noch auf

der Abbildung der komplexen Produktdatenstrukturen

und der Integration von CAD-Systemen für die mecha-

nische Konstruktion. Mit Funktionen für die standort-

übergreifende Zusammenarbeit und den Datenaus-

tausch konnten weltweit verteilte Entwicklungsprozesse

(Global Collaborative Engineering) unterstützt werden.

Treiber für diese Entwicklung sind einerseits die

wachsenden Anforderungen der Kunden wie zum

Beispiel das Systems Engineering zur Entwicklung

und Absicherung mechatronischer Produkte oder das

Digital Manufacturing zur integrierten Planung und

Entwicklung von Produktionsprozessen, Werkzeugen

und Logistikprozessen. Andererseits wächst aber auch

das PLM-Verständnis, so dass auch die frühen Phasen

des Produktlebenszyklus – im Sinne von Innovations-

management sowie Ziele- und Anforderungsmanage-

ment – als auch die späten Phasen wie Service und

Recycling abgedeckt werden. Durch After-Sales-PLM

können zum Beispiel aktuelle Produktdaten für den

Kundendienst und die technische Dokumentation

bereitgestellt werden, aber auch neue Serviceangebote

realisiert werden.

Anbieter von PLM-Software stellen sich für diese

Entwicklung durch Erweiterung ihres Produktangebotes

auf. So ist der PLM-Markt in den letzten Jahren durch

Merger & Acquisitions gekennzeichnet. Schwerpunkte

waren dabei Lösungen zum Systems Engineering

(Requirements Management, Application Lifecycle

Management, System-Modellierung und -Simulation),

zum Digital Manufacturing inklusive Manufacturing

Execution und zum Service Lifecyle Management

(Technische Dokumentation, Ersatzteil-Management,

Wartungsplanung). In jüngster Zeit sind außerdem

verstärkte Investitionen in Lösungen für das „Internet

der Dinge“ zu beobachten, zum Beispiel zur

Entwicklung von Embedded Software, Apps und

Backend-Systemen.


Industrie 4.0 als Business-Szenario

Smart Product

• Individualisiert

• Intelligent (Sensoren, Aktoren, Embedded Software)

• Kommuniziert

Smart Factory

• Autonome Steuerung

• Präventive Wartung

• Kleine Losgrößen

• Cyber-physische Systeme

Integrierte, digital vernetzte Prozesse

• Integration von Geschäftspartnern

• Integration von (End-) Kunden

• Crowd Sourcing

Kopplung von Produktion mit Dienstleistungen

• Kundenbindung

• Differenzierung

• Neue Geschäftsmodelle

Technologie-Enabler: IoT, Big Data, Security, Mobile, Cloud, Social


Industrie 4.0: Evolution oder Revolution?

Eine NTT DATA-Bestandsaufnahme

Der Lenkungskreis der durch die deutsche Bundes-

regierung initiierten Plattform Industrie 4.0 hat 2013

eine begriffliche Darstellung und Vision von „Industrie

4.0“ abgestimmt:

„Der Begriff Industrie 4.0 steht für die vierte indus-

trielle Revolution, einer neuen Stufe der Organisa-

tion und Steuerung der gesamten Wertschöpfungs-

kette über den Lebenszyklus von Produkten. Dieser

Zyklus orientiert sich an den zunehmend individu-

alisierten Kundenwünschen und erstreckt sich von

der Idee, dem Auftrag über die Entwicklung und

Fertigung, die Auslieferung eines Produkts an den

Endkunden bis hin zum Recycling, einschließlich

der damit verbundenen Dienstleistungen.

Basis ist die Verfügbarkeit aller relevanten Informa-

tionen in Echtzeit durch Vernetzung aller an der

Wertschöpfung beteiligten Instanzen sowie die

Fähigkeit aus den Daten den zu jedem Zeitpunkt

optimalen Wertschöpfungsfluss abzuleiten. Durch

die Verbindung von Menschen, Objekten und

Systemen entstehen dynamische, echtzeitopti-

mierte und selbst organisierende, unternehmens-

übergreifende Wertschöpfungsnetzwerke, die sich

nach unterschiedlichen Kriterien wie bspw. Kosten,

Verfügbarkeit und Ressourcenverbrauch

optimieren lassen.“

Aus unserer Sicht ist Industrie 4.0 keine

Revolution. „Die Produktionstechnik und damit

auch die Prozesse ändern sich nicht radikal, der

Wandel wird sich evolutionär vollziehen. Ebenso

wenig lässt sich vorhersagen, wann sich Industrie

4.0 durchsetzt, denn bis heute gibt es kein

Komplettszenario. Zurzeit fokussieren die meisten

Projekte auf einzelne Facetten.“

(Dr. Andreas Pauls, Geschäftsführung itelligence

Deutschland, NTT DATA Gruppe).

Wo Industrie 4.0 die Technologietrends IoT, Mobile,

Cloud und Big Data für die Produktion umsetzt, nutzen

Smart Products die gleichen Technologien in den

Endprodukten. In der Kombination sind durchgängige

Prozesse vom Hersteller bis zum Endkunden mit neuen

Geschäftsmodellen möglich.


Handlungsfelder: PLM und Industrie 4.0

Digital Models

Smart Products

Smart Factories

Smart Service

„Handeln ist besser als Wissen.“ Kleist


Für die integrierten, digital vernetzten Prozesse in einem Industrie 4.0 Szenario

sind digitale Modelle vom Produkt und der Produktion, aber auch von der

Lieferkette und den Serviceprozessen, eine nötige Voraussetzung.

PLM stellt diese digitalen Modelle aktuell und bedarfsgerecht über den

gesamten Produktlebenszyklus zur Verfügung.

Herausforderungen:

Integration von Teilmodellen

Durchgängige Semantik (Standards)

Digital Models


01: Digital Models


Modelle sind digitale Abbilder der Realität – von realen

Objekten und Prozessen. Sie erlauben eine integrierte

Entwicklung und Absicherung von komplexen Syste-

men. Modelle sind die Basis für eine Integration der

virtuellen und der realen Welt, zum Beispiel mit Crash-

Simulationen von Fahrzeugen, mit Abtaktungen von

Montageprozessen auf Basis von Arbeitszeit- und

Produktions-/Logistikmodellen oder mit 3D CAD-

Modellen als Input für das 3D-Printing.

Da Modelle ein vereinfachtes Abbild der Realität

sind, dienen Sie hervorragend zur Kommunikation

zwischen den Prozesspartnern, zum Beispiel bei der

Nutzung 3D-CAD durch den Endkunden in einem

Produktkonfigurator oder bei der grafisch unter-

stützten Ersatzteil-Bestellung. Die effiziente Auswer-

tung von Daten (Analytics) erfordert ein Datenmodell

inklusive Beziehungen zwischen Objekten.

PLM stellt einerseits Autorensysteme für verschiedene

Teilmodelle (Geometrie, Elektrik / Elektronik, Funktion,

Montage, Haltbarkeit etc.), andererseits die Plattform

zur Verwaltung der Modelle. Die Königsdisziplin ist

derzeit das modellbasierte Systems Engineering

(MBSE), d.h. die Integration verschiedener Teilmodelle

auf Systemebene. Dabei soll das virtuelle System-

modell alle Disziplinen wie Mechanik, Elektrik,

Elektronik und Software inklusive Wechselbezie-

hungen enthalten.

In einem Industrie 4.0-Szenario ist die Vision eine

durchgängige digitale Kette von der Produktent-

wicklung über die Produktionsplanung, Produktion,

Logistik bis in den Service. Dadurch könnten auch

Simulationen von ganzen Geschäftsmodellen oder

Gesamtkosten möglich werden. Die Herausforder-

ungen bei der Integration von Teilmodellen sind

vielfältig. So können Systeme zwar zum Beispiel mit

SysML modelliert werden. Wenn aber neben

Produktmodellen auch die Produktion, Logistik und

Service integriert werden sollen, fehlen Standards und

eine durchgängige, unternehmens-

übergreifende Semantik. Von der Plattform Industrie

4.0

werden daher im FuE-Whitepaper 2014

Standards für durchgängige

Semantik und eine bessere Werk-

zeugunterstützung gefordert. Der

ProSTEP iViP Verein arbeitet an

solchen Standards.


01: Digital Models

Digital Models



02: Smart Products

Intelligent werden Produkte vor allem durch Software, durch Vernetzung im

Internet der Dinge (IoT) sowie durch zusätzliche Services. Die Wertschöpfung

von Fertigungsunternehmen verschiebt sich dadurch in Richtung Software,

Cloud und Services und erlaubt völlig neue Geschäftsmodelle.

Die Produktentwicklung und somit das PLM umfasst dadurch neben der

Hardware auch Embedded Software, Apps, Backend-Systeme und Services.

Systems Engineering stellt Methoden zur Entwicklung dieser

Systeme und zum Management der Komplexität bereit.

Herausforderungen:

Modellbasiertes Systems Engineering

Methoden und Tools für IoT

Auswertung der Daten

Geschäftsmodell-Entwicklung

Security, IP-Schutz Smart Products



02: Smart Products

Moderne Produkte sind nicht nur reine Hardware,

sondern komplexe Systeme mit Mikroprozessoren,

Sensoren, Kommunikations-Schnittstellen, Embedded

Software und zugehörigen Apps. So soll sich die

Anzahl der Connected Cars von derzeit 23 Millionen

auf 152 Millionen in 2020 versechsfachen (IHS

Automotive). Smart Products können individualisiert

werden, sie werden fernbedienbar und erlauben neue

Services wie Remote Update / Upgrade und Moni-

toring. Das Internet der Dinge (IoT) vernetzt diese

Dinge untereinander und mit dem Internet. Es kombi-

niert technologische Fortschritte in der IT (Speicherka-

pazität, Prozessorleistung, Kommunikationsinfra-

struktur, Social, Mobile, Big Data, Cloud) mit Trends

aus der Informationsgesellschaft (Power of the

Individual, Knowledge Society, Always-On).

Für Hersteller bedeutet dies, dass die herkömmlichen

Produkte zunächst „smart“ gemacht werden müssen,

d.h. Entwicklung mechatronischer Systeme. Die Me-

thoden zur Entwicklung und Absicherung solcher

Systeme stellt das Systems Engineering. Allerdings

müssen Hersteller für die Vernetzung der Smart

Products auch in die Cloud investieren, insbesondere

in die sichere Anbindung und die Entwicklung spe-

zieller Cloud Services für erweiterte Produktfunk-

tionen. Diese Investitionen lohnen sich, wenn nach

dem Produktverkauf weitere Umsätze mit Services

realisiert werden können. Dafür müssen neue Ge-

schäftsmodelle entwickelt werden, die Erträge über

den gesamten Produktlebenszyklus maximieren und

ggf. neue Partner einbeziehen.

PLM verwaltet zunächst die Produktdaten und steuert

Prozesse wie zum Beispiel Anforderungsmana-

gement, Änderungsmanagement und Freigabe. Für

die oben beschriebenen Systeme müssen allerdings

auch Apps und Benutzeroberflächen für die Smart

Products, Cloud Services inklusive Backend-Syste-

men, Geschäftsmodelle mit Fokus auf Dienstleistun-

gen sowie Big Data-Lösungen zur Analyse der zurück-

fließenden Daten entwickelt werden –

mit einem integrierten System.

Smart Products



03: Smart Factories

Intelligente Fabriken zeichnen sich im Industrie 4.0-Szenario durch sogenannte

Cyber-Physische Systeme (CPS) aus, also autonome, vernetzte Systeme, die

mit Sensoren und Aktoren unmittelbar auf Ihre Umgebung einwirken können.

Dadurch werden hohe Flexibilität und kleine Losgrößen für kunden-individuelle

Produkte möglich.

PLM stellt mit Methoden und Tools für das Digital Manufacturing

die Basis für Fabrik- und Prozessplanung.

Herausforderungen:

Produktion von Smart Products

3D Master (Zeichnungsfreie Produktion)

Integration PLM-ERP-MES-SCM

Entwicklung von CPS

Smart Factories



03: Smart Factories

Der Arbeitskreis Industrie 4.0 definiert Smart Factories

wie folgt: „Einzelnes oder Verbund von Unternehmen,

das bzw. der IKT (Informations- und Kommunikations-

technologie) zur Produktentwicklung, Engineering des

Produktionssystems, Produktion, Logistik und Koordi-

nation der Schnittstellen zu den Kunden nutzt, um

flexibler auf Anfragen reagieren zu können. Die Smart

Factory beherrscht Komplexität, ist weniger störan-

fällig und steigert die Effizienz in der Produktion. In der

Smart Factory kommunizieren Menschen, Maschinen

und Ressourcen selbstverständlich wie in einem

sozialen Netzwerk.“

Flexibilität und Individualisierung werden auch hier

durch Elektronik / Software sowie Vernetzung der

Produktionsmittel erreicht, die Cyber-Physischen

Systeme (CPS). Gegenüber den Smart Products

kommen aber in der Produktion weitere Aspekte

hinzu, zum Beispiel die Selbstoptimierung von

Komponenten und Systemen, Mensch-Maschine-

Schnittstellen und Energieeffizienz. PLM bietet für die

Realisierung von Smart Factories zunächst einmal die

klassischen Methoden und Tools für die digitale Fabrik

(Digital Manufacturing), angefangen von der

Fabrikplanung über die Montage-planung bis hin zu

Ergonomie-Simulationen und CNC-Programmierung

für die Robotersteuerung. Zur Entwicklung und Ab-

sicherung von CPS werden hier neue Ansätze benö-

tigt. Auch das 3D-Printing ist eine Möglichkeit zur

Flexibilisierung und Individualisierung der Produk-

tion. PLM stellt die dafür nötigen 3D-Modelle in

aktueller Form bereit.

An Herausforderungen ist an erster Stelle die Produk-

tion von Smart Products zu nennen, zum Beispiel die

Software-Logistik zum Flashen von Steuergeräten am

Band mit aktueller, kompatibler Software. Die Produk-

te bestehen nicht mehr nur aus in der Produktion ge-

fertigter Hardware, so dass sich Qualitätsmanage-

ment und Logistik auch auf Aspekte wie Apps, Servi-

ces und Kommunikationsinfrastruktur erstrecken

müssen, um ein komplettes System zu

liefern. Schließlich ist für die reibungslose

Kommunikation in der Smart Factory

eine tiefere Integration von PLM,

ERP, MES und SCM nötig. Der

Abschied von 2D-Zeichnungen zu

Gunsten von 3D-Modellen ist hier

nur ein Anfang.

Smart Factories



04: Smart Service

Intelligenter Service bringt Kunden einen Mehrwert gegenüber dem reinen Produkt. Dem

Hersteller werden neue Geschäftsmodelle ermöglicht, um Gewinn und Kundenbindung zu steigern

und Gewährleistungskosten zu senken.

Insbesondere Smart Products ermöglichen neue Service-Angebote.

Das After Sales-PLM sorgt für eine integrierte Entwicklung der Services

sowie der Serviceprozesse während der Produktentwicklung.

Außerdem stellt es Produktdaten für die Technische

Dokumentation, das Ersatzteil-Management oder

die Wartungsplanung zur Verfügung.

Herausforderungen:

Nutzung der Entwicklungsdaten im Service

Mobile Online-Dienste

Feedback aus dem Service in die Entwicklung

Monitoring der Produkte im Feld

Smart Service



04: Smart Service

Smart Products ermöglichen Smart After Sales-

Service: das Monitoring der Produktnutzung und die

Auswertung der Daten erlauben präventive Wartung,

eine Optimierung der Ersatzteil-Logistik und der

Entwicklung sowie die sachgemäße Bearbeitung von

Gewährleistungsfällen. Durch Remote Updates

können Fehler behoben werden, aber auch neue

Funktionen – zum Beispiel als kostenpflichtiges

Upgrade bzw. „online Zubehör“ – in die Produkte

gebracht werden.

Hersteller können sich durch den richtigen Mix von

Produktfunktionalität, Mobilen Online Diensten und

Vernetzung mit anderen Systemen differenzieren.

Die Kundenbindung wird maßgeblich erhöht, da der

Kunde nun ein komplettes System nutzt und die

Anzahl der Interaktionen mit dem Hersteller während

der Produktnutzung steigt.

After Sales-PLM bringt PLM-Funktionalitäten aus der

Entwicklung in die After Sales Prozesse. Mit einem

PLM-Backbone werden Produktdaten auch in der

technischen Dokumentation im Sinne eines integrier-

ten Content Managements genutzt. Auf dieser Basis

kann die Planung von Ersatzteilen, Wartungsaktivitä-

ten, Serviceangeboten und Upgrades während des

Produktlebenszyklus simultan mit der Produkt- und

Prozessentwicklung erfolgen.

Als Herausforderungen in diesem Szenario sind die

starken Veränderungen in der Serviceorganisation und

in den Prozessen zur Bereitstellung von Services zu

nennen. Durch präventive Wartung und Remote

Updates wird weniger Servicepersonal im Feld

benötig, dafür müssen die Mobilen Online-Dienste

inklusive Backend-Systemen entwickelt werden. Bei

der Verarbeitung von kundenbezogenen Daten sind

hohe Standards bzgl. der IT-Security zu beachten.

Schließlich ist zur effektiven Auswertung von Service-

daten in der Entwicklung eine Vereinheitlichung

von Diagnose- und Fehlerdaten über

verschiedene Produkte und Service-

organisationen hinweg nötig. Smart Service


„Vieler Rat – hemmt die Tat.“ Verfasser unbekannt

Industrie 4.0 ist sinnvolle Evolution PLM ist Enabler für Industrie 4.0

Ausrichtung der PLM-Vision und -Strategie an Industrie 4.0

Schlussfolgerungen und Empfehlungen


Schlussfolgerungen und Empfehlungen

Ausrichtung der PLM-Vision und –Strategie an Industrie 4.0

Industrie 4.0 inklusive IoT ist kein kurzfristiger Hype,

sondern eine Zukunftsvision, die in vielen kleinen

Schritten umgesetzt werden kann. Auch wenn die

Ergebnisse rückblickend revolutionär erscheinen

können, ist die Umsetzung von Industrie 4.0 eher

evolutionär. In diesem Whitepaper wurden in vier

Handlungsfeldern die Beiträge von PLM zu Industrie

4.0 beleuchtet, aber auch die bestehenden

Herausforderungen identifiziert. Nach dieser Analyse

wird deutlich, dass PLM ein Enabler für Industrie 4.0

ist. PLM stellt digitale Modelle für die integrierte

Entwicklung von Produkt, Produktion und Services

bereit. Die Entwicklung von Smart Products bedeutet

neben Systems Engineering für mechatronische

Produkte auch die Entwicklung von Connectivity,

Backend-Applikationen, Services und Geschäfts-

modellen. Die Vision ist eine durchgängige digitale

Kette von der Produktentwicklung über die Produk-

tionsplanung, Produktion, Logistik bis in den Service.

Als Empfehlung bleibt damit die Ausrichtung der PLM-

Strategie an Industrie 4.0 als einem der umfassend-

sten Business-Szenarien für die Produktion, aber auch

für die Produktentwicklung und den Service. Dabei

sind Technologietrends wie Digitalisierung und IoT zu

berücksichtigen und ein zu enger Fokus auf reine

Produktions-Szenarien zu vermeiden.

Die PLM-Strategie muss nun endgültig den komplet-

ten Produktlebenszyklus umfassen, um durchgängige

Prozesse zu ermöglichen und eine entsprechende

Bebauung der IT-Landschaft zu planen. Einzelne

Vorhaben in der PLM-Roadmap mögen zu Gunsten

einer besseren Durchgängigkeit neu priorisiert

werden. Die Integration der betroffenen IT-Systeme

wird wichtiger, so dass Konzepte wie SOA* und OSLC*

ebenso wie IT-Security mehr Bedeutung gewinnen.

Nutzen Sie das NTT DATA Framework für die Entwick-

lung von PLM-Strategie und –Bebauung, um

Business-Szenarien wie Industrie 4.0 systematisch in

die nötigen Transformationen umzusetzen. Mit

unseren Analysen im Rahmen der NTT DATA Tech-

nology Foresight können Sie die relevanten

Trends für die Informationsgesellschaft und

Technologien beobachten. * SOA: Service-orientierte Architektur

OSLC: Open Services for Lifecycle Collaboration


NTT DATA Digital Industry Framework zur Strukturierung der Handlungsfelder für PLM und Industrie 4.0

SMART INNOVATION

SMART PRODUCT LIFECYCLE

MANAGEMENT BIG DATA AND

ANALYTICS

PLATFORM MOBILE

DEVICES

SMART SUPPLY CHAIN

DIGITAL, INTEGRATED AND

INTERCONNECTED

SMART FACTORY /

SMART PRODUCTION

SMART SERVICES

DIGITAL AFTERSALES

SERVICES

SMART SALES

DIGITAL MARKETING

AND SALES

PRODUCT AND PROCESS INFRASTRUCTURE AND

TECHNOLOGY

ENABLERS

CLOUD SERVICES

INFRASTRUCTURE

CONNECTIVITY AND

SECURITY

ARCHITECTURE AND

APPLICATION

INTEGRATION

ROBOTICS

M2M

3D PRINTING

SENSORS

DIGITAL GOVERNANCE

PROCESS GOVERNANCE – DATA GOVERNANCE – TECHNOLOGY GOVERNANCE

PLAYERS AND

ECOSYSTEM

SKILL AND CAPABILITY

LEADERSHIP – SKILL DEVELOPMENT – ORGANIZATION ALIGNMENT

SM

AR

T P

RO

DU

CT

S

COMPANY

CUSTOMERS

SUPPLIERS

PARTNERS

SOCIAL MEDIA

AND CROWD

DIGITAL STRATEGY

DIGITAL ENABLED BUSINESS MODEL

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PLM Vision Business Strategie IT Strategie

Compliance Trends

Unter-

nehmen

Produkt

Portfolio

Umfeld

(Kunden,

Lieferanten…)

Prozesse &

Produkt

Lebenszyklus

Finanzen IT Analyse

Treiber

Deduktion Szenarien

PLM Strategie

Transformation

Change Management Strategie

Roadmap für die Umsetzung

NTT DATA Framework für PLM Strategie


NTT DATA Technology Foresight

Trends in der Informationsgesellschaft und Technologie

Technology Trends The following 10 technology trends are expected to have the biggest influence

on the world around us in the coming years.

Real-world sensing

and analysis The spread of advanced sensing techniques

will enhance our understanding and our ability

to predict natural events. Data about people,

things, society and the environment will be

collected in real-time and in large amounts,

and it will be applied to the strengthening of

industrial competitiveness, the design of cities

and social systems as well as the abnormality

detection in disaster prevention.

Tech

no

log

y

Tre

nd

s

05

Rapid design

Technologies

Rapid and iterative development will improve

responsiveness to market changes, and

optimize the value of products and services.

Advanced rapid development technologies,

such as 3D modelling, system development

automation and simulation will proliferate.

Tech

no

log

y

Tre

nd

s

10

Modelling of

human beings

The biology, behaviour, senses and

psychology of human beings will be

understood ergonomically, and will be applied

to various services. Personalization,

enthusiasm and continuous motivation will be

realized, and new services that will be the five

senses will appear.

Tech

no

log

y

Tre

nd

s

02

Next-generation

web architecture

Change will occur in the architecture of the

web, and cloud-side processing loads are

expected to be transformed client-side. The

enrichment and acceleration of applications

will progress and the introduction of green

technologies will also advance.

Tech

no

log

y

Tre

nd

s

07

Intelligent processing

by artificial intelligence

Computers will partially replace the intellectual

activities of human beings. Increasingly,

computers will complement human knowledge

and expertise, enabling us to spend more time

pursuing activities rich in creativity and

humanity.

Tech

no

log

y

Tre

nd

s

04

Defence in depth

Cyber attacks will become increasingly

sophisticated requiring more defensive steps

to be taken at the time of intrusion to minimize

the damage caused. In addition to preventing

intrusion, there will be increasing adoption of

multi-layered measure that combine high-

accuracy detection, damage diffusion

prevention as well as decentralization or

encryption of sensitive information.

Tech

no

log

y

Tre

nd

s

09

Natural extension

of human abilities

Digital devices will increasingly react to human

behaviours and situations. Intuitive interfaces

will spread, and digital devices are expected

to be embraced by society without any

burden. Human abilities in terms of body,

knowledge, situation awareness and others

will naturally be enhanced by the use of the

devices.

Tech

no

log

y

Tre

nd

s

01

Smart

Infrastructures

Increasingly, software will be embedded into

infrastructure, delivering total optimization to

society. Supply chains will be highly

automated and the consumption of resources

such as energy will be minimized.

Tech

no

log

y

Tre

nd

s

06

Mobile-centric

Smart devices will become the hub for

connecting services, devices and people. The

multi-functionality of smart devices will

progress, and it will become part of the social

infrastructure. User interfaces appropriate for

mobile use will be devised and operability will

improve.

Tech

no

log

y

Tre

nd

s

03

Environmental adaptive

IT systems

IT systems will become more adaptable to

change, responding quickly and automatically

to fluctuations in load and data amounts.

Operations and hosting will be made more

efficient, and there will be greater cooperation

among data centres.

Tech

no

log

y

Tre

nd

s

08

Information Society Trends We anticipate four key trends will have a significant

impact on our clients‘ medium to long-term business.

Information Society Trends 02

Collaborative value creation

Cooperation between companies and users will

also continue to progress and there will be

increasing use of a participatory model, in which

users assume partial responsibility for product

development and related services.


Power of the Individual

The growing influence of individuals will

transform existing societies and industries.

Providers will need to rebuild their existing

business models to be more costumer-centric,

embracing the increased power of the individual.


Knowledge society

The amount and variety of accumulated

information will continue to grow rapidly and the

analysis and use of information will become

more sophisticated. The source of value will shift

from tangible things and assets to the use of

knowledge, design and functionality.


Smarter society

More flexible responses to environmental

changes will help to address social and

environmental issues. Better prediction and

forecasting capabilities will improve prevention

and mitigation of damage, leading to a more

sustainable society.

http://www.google.de/url?url=http://www.huntleigh.com/data-center/&rct=j&frm=1&q=&esrc=s&sa=U&ei=H-EFVNbxDK6L4gTZ_4DgDg&ved=0CDwQ9QEwEw&usg=AFQjCNH9pU4M402i5bjZhzYgrEV09O9xpQ


Weiterführende Informationen

http://emea.nttdata.com/de/wir-ueber-uns/ntt-data-technology-foresight/index.html,

NTT DATA Technology Foresight,

http://emea.nttdata.com/blog/de/

NTT DATA Blog (Stichworte: PLM oder Industrie 4.0)

http://www.plmportal.org/

Nachrichten und Wissen rund um PLM (Ulrich Sendler)

http://www.prostep.org

Der ProSTEP iViP Verein treibt Harmonisierung und Standards im PLM-Umfeld

http://open-services.net

Open Services for Lifecycle Collaboration – Enterprise IT Integration mit loser Kopplung

http://www.bmbf.de/de/9072.php

BMBF Zukunftsprojekt Industrie 4.0

http://www.plattform-i40.de

Die „Plattform Industrie 4.0“ von BITKOM, VDMA und ZVEI

http://www.autonomik40.de

Technologieprogramm zur Förderung von Industrie 4.0-Projekten

http://emea.nttdata.com/de/wir-ueber-uns/ntt-data-technology-foresight/index.html



































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Kontakt:

NTT DATA Deutschland GmbH

Competence Center Innovation & Product Lifecycle Management

Jens Krüger

Hans-Döllgast-Str. 26

80807 München

[email protected] oder [email protected]

Tel. 089 / 9936-0

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mailto:[email protected]

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