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Alfred Gossner - EWiF · Daten über Materialeigenschaften + Fachwissen ... Digitale Souveränität...

Date post: 10-Oct-2020
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© Fraunhofer Impulsvortrag – Digitalisierung – Chancen und Risiken einer unaufhaltsamen Entwicklung Alfred Gossner
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Page 1: Alfred Gossner - EWiF · Daten über Materialeigenschaften + Fachwissen ... Digitale Souveränität zwischen Eigentum und Mehrwert Interoperabilität Datenaustausch »Sharing Economy«

© Fraunhofer

Impulsvortrag –

Digitalisierung – Chancen und Risiken einer unaufhaltsamen Entwicklung

Alfred Gossner

Page 2: Alfred Gossner - EWiF · Daten über Materialeigenschaften + Fachwissen ... Digitale Souveränität zwischen Eigentum und Mehrwert Interoperabilität Datenaustausch »Sharing Economy«

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

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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

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Sharing Economy – Digitalisierung als Basis

Quellen: Demary, Eichorst, Spermann (2015) PricewaterhouseCoopers, Deloitte

© Fraunhofer · Seite 4

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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

© Fraunhofer · Seite 5

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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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© Fraunhofer IIS 8

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

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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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Page 13: Alfred Gossner - EWiF · Daten über Materialeigenschaften + Fachwissen ... Digitale Souveränität zwischen Eigentum und Mehrwert Interoperabilität Datenaustausch »Sharing Economy«

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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Page 14: Alfred Gossner - EWiF · Daten über Materialeigenschaften + Fachwissen ... Digitale Souveränität zwischen Eigentum und Mehrwert Interoperabilität Datenaustausch »Sharing Economy«

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

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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

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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

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DIGITALISIERUNG – CHANCEN UND RISIKEN EINER UNAUFHALTSAMEN ENTWICKLUNG

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2 Hürden und Lösungsvorschläge für die Digitalisierung

3 Chancen und Risiken

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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

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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

Page 23: Alfred Gossner - EWiF · Daten über Materialeigenschaften + Fachwissen ... Digitale Souveränität zwischen Eigentum und Mehrwert Interoperabilität Datenaustausch »Sharing Economy«

Das Ende der Arbeit? ∙ 47% der Arbeitsplätze in USA bedroht Automatisierungswahrscheinlichkeit [D, USA]

© Fraunhofer · Seite 23

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© 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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