FuE Projekt PRODISYS – Engineering produktionsbezogener Dienstleistungsplattformen

Industrie 4.0 erfordert ein radikales Umdenken in produzierenden Unternehmen. Prozesse, die bisher separat gestaltet und gesteuert wurden, werden durch digitale Technologien miteinander vernetzt, umgestaltet und optimal aufeinander abgestimmt. Wie aber lässt sich dies in der Praxis bewerkstelligen? Die Wirtschaftsinformatik hat hierfür das Konzept der Dienstleistungssysteme entwickelt, in denen Wertschöpfung als Ergebnis der Zusammenarbeit vieler einzelner Beteiligter modelliert wird.

Die Gestaltung produktionsbezogener Dienstleistungssysteme steht im Mittelpunkt des neuen Forschungsprojekts PRODISYS, an dem die FAU mit dem Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) und dem Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbes. Innovation und Wertschöpfung (WI1) beteiligt ist. PRODISYS wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 2,25 Mio. Euro bei einem Gesamtprojektvolumen von 3,0 Mio. Euro gefördert. Weitere Beteiligte im Projekt sind die fortiss GmbH in München als Koordinator und die HHL Leipzig Graduate School of Management über ihr Center for Leading Innovation & Cooperation (CLIC) sowie Audi, Continental, Crossbar, SAP und Xenon als Anwendungspartner. Über einen Zeitraum von drei Jahren werden die Konsortialpartner im Projekt neue Ansätze des Service Systems Engineering im Kontext der digitalisierten Wertschöpfung entwickeln und durch Pilotierung in der Praxis überprüfen. Das Forschungsvorhaben ist zum 01.07.2017 gestartet.

Mehr lesen

14.9.17 Nürnberg: BigDieMo – Geschäftsmodelle erweitern durch Daten

Bildquelle: FAU-Wi1

Gerne möchten wir Sie einladen zur BigDieMo Roadshow

„BigDieMo: Geschäftsmodelle erweitern durch Daten“
am Donnerstag, den 14. September 2017, 15.00 – ca. 18.00 Uhr,
bei der IHK Nürnberg für Mittelfranken (Raum Nürnberg) in Nürnberg.

Vor dem Hintergrund der rasant zunehmenden Verfügbarkeit von Unmengen an Daten stellt sich für viele Unternehmen die konkrete Frage, wie das eigene Leistungsportfolio mithilfe von Big Data um datenbasierte Geschäftsmodelle erweitert werden kann. Im Projekt „BigDieMo – Geschäftsmodelle 4.0“ wird zu diesem Zweck ein Baukasten zur strukturierten Gestaltung von datenbasierten Dienstleistungen und den entsprechenden zugrundeliegenden datenbasierten Geschäftsmodellen entwickelt.

Im Rahmen der „BigDieMo-Roadshow“ wird Ihnen der Baukasten vorgestellt und einzelne Werkzeuge direkt ausprobiert. So erhalten Sie Einblicke in aktuelle Forschungstätigkeiten und Vorgehensweisen in Bezug auf datenbasierte Dienstleistungen und Geschäftsmodelle. Zwei Impulsvorträge von Frau Prof. Dr. Kathrin M. Möslein (Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Innovation und Wertschöpfung) und einem hochrangigen Unternehmensvertreter zeigen potenzielle Anwendungsbereiche auf.

Durch die Veranstaltung führen Sie die BigDieMo Projektmitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Innovation und Wertschöpfung, der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, mit Unterstützung der IHK Nürnberg für Mittelfranken.

Die Veranstaltung ist kostenfrei. Das Programm finden Sie hier. Bitte nutzen Sie das Anmeldeformular unter: www.ihk-nuernberg.de/v/5245

Mehr lesen

Studie: Standardisierung für Industrie 4.0 in KMU – Welche Herausforderungen werden von kleinen und mittleren Unternehmen durch Standardisierung hinsichtlich Industrie 4.0 gesehen? Ein Branchenverg…

Industrie 4.0 erfordert hinsichtlich der Standardisierung zahlreiche Anstrengungen für alle in einer Wertschöpfungskette beteiligten Unternehmen. Der Begriff Standardisierung wird dabei in unterschiedlichen Zusammenhängen verwendet. So lassen sich notwendige Maßnahmen zur Standardisierung beispielsweise hinsichtlich Daten und deren Austausch, technischen Standards, rechtlichen oder auch organisatorischen Standards finden. Auch stellt sich die Frage, in welchen Hierarchieebenen Standardisierung erforderlich ist. Hierzu gehören die Standardisierung im eigenen Unternehmen, die Standardisierung der Schnittstellen zu anderen Unternehmen oder die Schaffung einheitlicher Standards im gesamten Unternehmensumfeld. Die Anzahl erforderlicher Maßnahmen der drei Hierarchieebenen ist dabei sehr umfangreich. Dieser Beitrag befasst sich mit der grundsätzlichen Frage, in welchen Hierarchieebenen die größten Anstrengungen zur Standardisierung im Branchenvergleich erforderlich sind und gibt kurze Handlungsempfehlungen…

Mehr lesen

Zukunftsweisende Investition in 3-D Druck

toolcraft bringt mit Trumpf-Maschinen Additive Fertigung voran

Die Entwicklung des 3D-Drucks schreitet immer schneller voran. Während im Bereich des Kunststoffs bereits Drucker für Haushalte erhältlich sind, liegt die Fertigung im Bereich Metall-Laserschmelzen in den Händen innovativer Industrieunternehmen. Hierbei ist der Schritt vom Rapid Prototyping zum Rapid Manufacturing vollzogen. Nicht nur die Herstellung von Knochenimplantaten aus Titan, auch das gestiegene Interesse seitens der Politik zeugen von der Serienreife des Fertigungsverfahrens. Zur weiteren Verbesserung der additiven Fertigung investiert toolcraft in neue Laserschmelzanlagen der Firma Trumpf. Lesen Sie hier, wodurch sich die TruPrint 3000 auszeichnet.

Mehr lesen

Fachrichtung Additive Fertigung Industrietechniker/in (IHK)

Industrietechniker/-innen entwickeln und koordinieren Lösungen für komplexe Fertigungsaufgaben, die erweiterte technische Kenntnisse und praktische Fertigkeiten in Produktion und Automatisierung verlangen. Zum Aufgabenspektrum gehört außerdem das Planen, Durchführen und Optimieren technischer Prozesse, wie Konstruktion, Fertigung, Inbetriebnahme und Service. Dabei müssen wirtschaftliche, rechtliche, energetische, umweltbezogene sowie sicherheitsrelevante Kriterien beachtet werden. Ebenso umfasst dieser Tätigkeitsbereich das Planen und Durchführen qualitätssichernder und verbesserter Maßnahmen.
Der Industrietechniker agiert umsichtig wie auch umsetzungsstark und übernimmt wichtige Bereiche oder Funktionen in der Projektumsetzung….

Mehr lesen

Energieeffizienz und Big Data: Strom der Daten

Big-Data-Technologien versprechen wertvolle Impulse, um die Energieeffizienz in Unternehmen zu verbessern.

Big Data, sinngemäß eingedeutscht „großes Datenaufkommen“, hat sich zu einem Schlagwort der Digitalisierung entwickelt. Das Volumen der digital verfügbaren Daten verdoppelt sich alle zwei Jahre. Dieses rasante Wachstum wird angeheizt durch die zunehmende Nutzung von Smartphones und sozialen Netzwerken sowie vom Datenzuwachs in Wirtschaft und Wissenschaft. Im Jahr 2020 wird die Menge aller gespeicherten Daten weltweit 40 Zettabytes betragen, so die Prognosen. Hielte man diese Datenmenge auf jeweils sieben Millimeter dicken 1-Terabyte-Festplatten fest, würde dieser Turm aus Datenträgern fast drei Viertel der Distanz zwischen Erde und Mond überbrücken.

Allerdings sind etwa 90 Prozent der digital verfügbaren Daten unstrukturiert. Der Mehrwert von Big-Data-Anwendungen besteht darin, die Perlen in diesem Datenmeer zu finden. Es gilt, das versteckte Wissen sinnvoll zu extrahieren, Muster zu erkennen und Gesetzmäßigkeiten abzuleiten. Hier kommt die Datenanalytik (Data Analytics) ins Spiel: Große Datenverarbeitungskapazitäten und neue Technologien zur Erfassung und Speicherung sind heute in der Lage, valide Ergebnisse aus einer gigantischen Menge heterogener, unvollständiger oder gar fehlerhaften Daten zu gewinnen.

Auf Big-Data-Technologien basierende neue Geschäftsmodelle setzen auch wertvolle Impulse für die Verbesserung der Energieeffizienz in Unternehmen. Zum Beispiel bietet die Division Digital Factory der Siemens AG Industriebetrieben „Plant Data Services“ als „Schlüssel zur Anlagenoptimierung“: Die Energie- und Produktionsdaten werden erfasst und mittels Cloud-Technologien analysiert – abgestimmt auf die jeweiligen Fragestellungen des Unternehmens. Auf einem personalisierten Webportal sieht der Kunde die visualisierten Auswertungen, die ihm ein detailliertes Bild über den Ressourcenverbrauch in der Produktion verschaffen. Diese Transparenz kann die Energiekosten um bis zu 20 Prozent senken. Als weitere positive Effekte der „Plant Data Services“ nennt Siemens eine Erhöhung der Prozesseffizienz und der Anlagenverfügbarkeit.

Das Beispiel zeigt die enge Verknüpfung von Big-Data-Technologien und „Industrie 4.0“. Dieser Begriff steht für die vierte industrielle Revolution und bringt das „Internet der Dinge und Dienste“ in Fabriken, die sich mehr und mehr zu „Smart Factories“ entwickeln: Betriebsmittel, Maschinen und Logistiksysteme sind miteinander vernetzt, wodurch dezentrale, autarke und selbstoptimierende Produktionsabläufe ermöglicht werden. Datengetriebene Ansätze sind eine wesentliche Komponente der Industrie 4.0. Dazu zählen Big-Data-Technologien wie das maschinelle Lernen, das auch das Energiesparen auf den „Lehrplan“ einer Anlage setzen kann. „Aus der Korrelation zwischen Produktionsparametern, Messwerten und Energieverbrauchswerten können energetische Verhaltensmodelle teilweise automatisch erlernt und zur Selbstoptimierung eingesetzt werden“, erklärt Dr. Ronald Künneth, stellvertretender Leiter des Geschäftsbereichs Innovation | Umwelt der IHK Nürnberg für Mittelfranken. Zu den Anwendungsmöglichkeiten des maschinellen Lernens zählt auch die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance). Dabei erfassen Sensoren große Mengen digitaler Daten über den Zustand der Produktionsanlage. Mithilfe der Datenanalyse lassen sich mögliche Problemherde erkennen und beseitigen, ehe sie Störungen verursachen.

Mehr Transparenz durch Datenanalyse, auf diesem Grundsatz basiert das Geschäftsmodell der IngSoft GmbH. Das in Nürnberg ansässige Unternehmen hat eine Energiecontrolling-Software entwickelt, das Auffälligkeiten in Energieverbrauchsmustern automatisch entdeckt, etwa außergewöhnlich hohe Verbräuche, ungewöhnliche Verbrauchsverläufe oder Defekte. Das System ist selbstlernend; das heißt, es lernt automatisch den typischen Verlauf des Energieverbrauchs und erstellt daraus ein individuelles Referenzprofil. Zusätzlich werden zur Diagnose von Abweichungen auch Daten aus einem Cluster herangezogen. Solche Cluster werden durch eine Klassifizierung der Verbrauchsdaten aus verschiedenen Messstellen anderer Unternehmen gebildet. „Die Verantwortlichen brauchen nicht mehr alle erfassten Datenreihen einzeln sichten, sondern können sich auf die entdeckten Auffälligkeiten konzentrieren. Die automatische Erkennung von Verbrauchsmustern entlastet den Anwender im Alltag und macht das Energiemanagement effektiv“, fasst IngSoft den Vorteil dieses Moduls mit dem Namen „IngSoft InterWatt“ zusammen, das mit Unterstützung des Bundeswirtschaftsministeriums entwickelt wurde.
Energieeffizienz in Gebäuden

Die Immobilienbewirtschaftung ist ebenfalls ein viel versprechendes Anwendungsfeld für Big-Data-Technologien. Von ihnen erhoffen sich Fachleute einen großen Schub für die Energieeffizienz. Gebäude haben sich zu Systemen entwickelt, in denen eine riesige Datenmenge schwirrt. Sie wird von zahlreichen Komponenten erzeugt, darunter Beleuchtung, Heizungen, Wärmepumpen, Klimaanlagen, Photovoltaik-Anlagen etc. Ihr Zusammenspiel entscheidet maßgeblich über den Strom- und Wärmeverbrauch eines Gebäudes. Diese Parameter sind zu beeinflussen, wenn man die Daten der einzelnen Komponenten erfasst und auswertet. Auf diese Weise lassen sich Strom- und Wärmeverbrauch senken.

Ein Beispiel ist die MeteoViva Climate-Technologie. Dieses System erfasst alle für das Raumklima relevanten Daten: Energie- und Leistungspreise, Nutzung und interne Last, Gebäudedesign und Bauphysik, Wetterdaten und Sonnengang sowie Anlagen- und Regelungstechnik. Das Herzstück ist ein mathematisches Modell, das aus diesem Daten-Input mithilfe selbstlernender Algorithmen die optimalen Steuerdaten für die Heizungs-, Klima- und Lüftungsanlagen berechnet. Dazu wird zunächst ein thermodynamisches Modell des Gebäudes aufgebaut. Um die Daten zu generieren, wird das Gebäude mit Sensoren ausgestattet. Unter Berücksichtigung von Vorhersagedaten für die Gebäudenutzung und das Wetter erfolgt eine Simulation des Energieumsatzes auf dem Gebäudemodell, wobei die Ziele Kostenminimierung und Klimaoptimierung vorgegeben sind. Auf dieser Basis werden dann die Steuerdaten für die Heizungs-, Kima- und Lüftungs-Anlagen (HKL) berechnet.

Im Unterschied zu konventionellen Regelungen reagiert MeteoViva Climate also nicht auf den Ist-Zustand im Gebäude, sondern steuert den Betrieb der HKL-Anlagen vorausschauend nach den berechneten Prognosen des Wärme- und Kältebedarfs. Exakt dosiert sorgen Wärme, Kälte und Frischluft für das gewünschte Raumklima im Gebäude – bei reduziertem Energieverbrauch. In einem Bürogebäude des Verlags Nürnberger Presse ist es gelungen, den Fernwärmeverbrauch auf diese Weise jährlich um 100 MWh zu senken. Dazu wurde diese Technologie mit der Gebäudeleittechnik der Quintec Automatisierungs- und Datentechnik GmbH verknüpft, die bei Stuttgart ansässig ist.
Big Data für die Energiewende

Über das Themenfeld Energieeffizienz hinaus spielen Big-Data-Technologien eine Schlüsselrolle für die Energiewende. Für das Funktionieren eines intelligenten Stromnetzes ist es entscheidend, dass die digitalen Daten, die bei Verbrauchern, Speichern und Erzeugern anfallen, ausgewertet werden. Diese Daten tragen dazu bei, alle Akteure auf dem Strommarkt so zu koordinieren, dass Angebot und Nachfrage stets übereinstimmen und somit die Stabilität und Effizienz des gesamten Systems steigen.

Mit verbesserten selbstlernenden Algorithmen will das Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW) ein umfassendes Abbild der Energieflüsse im Stromnetz erstellen. Das intelligente Verfahren wird derzeit in einem groß angelegten Forschungsprojekt („C/sells“) getestet. Die Algorithmen sollen genauere Prognosen über den Bedarf der Verbraucher und die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien liefern und so den technischen und wirtschaftlichen Betrieb von Energienetzen mit einem sehr hohen Anteil von Solarenergie in 46 Beispielregionen in Süddeutschland optimieren. „Ziel ist es, Daten in einer Form und Güte zu liefern, die über derzeit kommerziell verfügbare Produkte hinausgehen“, so Dr. Jann Binder, Leiter des Fachgebiets „Photovoltaik: Module Systeme Anwendungen“ am ZSW.
Autor: Andrea Wiedemann

Mehr lesen

BMBF wird Internationalisierungsprojekt „Industrie 4 Additive“ des Clusters Mechatronik & Automation fördern

Deutsche Spitzencluster und Zukunftsprojekte sollen mit Unterstützung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) strategische Kooperationen mit europäischen Partnern vor allem in den Niederlanden und Frankreich entwickeln, aber auch mit innovationsstarken Ländern wie Süd-Korea in Asien und mit Top-Innovationsregionen auf dem amerikanischen Kontinent. Die Fördermaßnahme soll besonders kleinen und mittleren Unternehmen Chancen eröffnen, sich in internationale Innovations- und Wissensprozesse einzuklinken.

Einer der für die Förderung ausgewählten Innovationsnetzwerke ist der Cluster Mechatronik & Automation. Für bis zu drei F&E-Projekte aus dem Bereich „Industrie 4 Additive“ gibt das BMBF jetzt Fördergelder von bis zu vier Millionen Euro. Die Förderdauer beträgt fünf Jahre. Der Start der internationalen Kooperation ist für Anfang 2018 vorgesehen. Das Clustermanagement hat als eine Partnerregion die „Brainport“ genannte niederländische High-Tech-Region Brabant mit dem Zentrum Eindhoven ausgewählt.

Im zweiten Halbjahr muss nun der formelle Antrag gestellt, vom Projektträger geprüft und vom Ministerium offiziell bewilligt werden. In einer Konzeptionsphase (2018-19) kann der Cluster dann seine Internationalisierungsstrategie schärfen, Ideen für internationale Forschungs- und Entwicklungs-Verbundprojekte skizzieren. Nach Prüfung durch die Fachreferate des BMBF werden in einer Umsetzungsphase (2020-22) zwei bis drei solcher Gemeinschaftsprojekte gefördert, indem das Ministerium bis zu 50 % der Aufwendungen der deutschen Partner trägt. Die internationalen Partner müssen in diesen Verbundprojekten vergleichbare Arbeitsumfänge ebenfalls aus nationalen und eigenen Mitteln finanzieren.

„Ein Schlüssel zu mehr Innovationen ist die Vernetzung mit strategischen Partnern im eigenen Land ebenso wie im Ausland. Wir müssen die innovativen Fähigkeiten von Wissenschaft und Wirtschaft grenzüberschreitend bündeln. Dies trägt auf allen Seiten zu mehr Innovationspotenzial und Wohlstand bei: eine Win-Win-Situation für deutsche und internationale Innovationsregionen. Und genau das wollen wir mit unserer Förderung erreichen“, sagte Bundesforschungsministerin Wanka.

In einer umfassenden, die Fördermaßnahme begleitenden Studie werden das Wissen zu internationalen Forschungs- und Innovationskooperationen wie auch die Erfahrungen aus den Projekten wissenschaftlich aufgearbeitet und an die Beteiligten rückgekoppelt. Es wird untersucht, wie sich Netzwerke auf den verschiedenen Ebenen von den beteiligten Forscherinnen und Forschern über die Unternehmen und Forschungseinrichtungen bis zu den Managementorganisationen entwickeln und wie diese Ebenen miteinander verknüpft sind. Mit der Begleitforschung wird auch untersucht, wie im Sinne einer virtuellen Clusterakademie Weiterbildungsbedarfe und -angebote verknüpft werden können und wie innovative Bildungskonzepte des „Blended Learning“ für Cluster- und Netzwerkmanagement aussehen könnten.

Mehr lesen