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Zusammenfassung Optimierung im großen Maßstab hat viele Anwendungen in der Lieferkette und intelligenten Fertigung. In diesem Kapitel wird die Rolle der Optimierung im großen Maßstab in Industrie 4.0 und Gesellschaft 5.0 erörtert, die sich mit der Digitalisierung und Vernetzung von produzierenden und sozialen Sektoren beschäftigt.
Das aktuelle Buch befasst sich mit „Large Scale Optimizations in Supply Chains and Smart Manufacturing“, was in Deutschland der sogenannten Industrie 4.0 und der Gesellschaft 5.0 in Japan entspricht. Dieser Artikel möchte diese beiden Konzepte vorstellen die auf Digitalisierung basieren. Dies führt zu einer steigenden Datenmenge, die erzeugt, gesammelt und verarbeitet wird – die sogenannten „Big Data“ – und diese wiederum braucht die in diesem Buch beschriebenen Methoden, um sie besser nutzen zu können. Der Begriff Industrie 4.0 wurde erstmals um 2011 in Deutschland eingeführt und bedeutet die vierte industrielle Revolution. Die erste industrielle Revolution war eine Mechanisierung, ermöglicht durch die Nutzung von Dampf- und Wasserkraft, die zu einer erhöhten Effizienz führte. Die zweite industrielle Revolution ist gekennzeichnet durch Massenproduktion von Gütern, wie den Förderbändern für Autos von Henry Ford. Die Die dritte industrielle Revolution wurde durch die Computerisierung und Automatisierung der Herstellungsprozesse
Die vierte industrielle Revolution ist jetzt die nächste Phase der Digitalisierung und Vernetzung im verarbeitenden Gewerbe. Ein sogenannter digitaler Zwilling aller Aktiva in einem Unternehmen – Maschinen, Materialien, Menschen – ermöglicht die Simulation aller Prozesse vom Design über die Produktion bis zum Ende der Produktlebensdauer. Lieferanten und Kunden sind ebenfalls digital verbunden, durch Kluge Prozesse und Kluge Produkte, welche Daten über deren Nutzung sammeln. All dies kann Kluge Dienstleistung ermöglichen (Abb. 1).
Während Industrie 4.0 die Digitalisierung der Fertigung impliziert, müssen wir sehen, dass auch alle anderen Aspekte des Geschäfts, bis hin zum Privatleben, digitalisiert werden. In Deutschland spiegelt sich dies in der Hochtechnologie-Strategie 2020 der Deutschen Regierung [2] mit sechs Schwerpunktbereichen:
- Die digitale Wirtschaft und Gesellschaft
- Die nachhaltige Wirtschaft und Energie
- Der innovative Arbeitsplatz
- Gesundes Leben
- Intelligente Mobilität
- Zivile Sicherheit
Ein ganz ähnlicher Ansatz wird in Japan verfolgt. Hier ist nicht die Fertigung das Zentrum, sondern die ganze Gesellschaft. Die Gesellschaft 5.0 oder die Über Kluge Gesellschaft, eingeführt im fünften Basisplan für Wissenschaft und Technik, ist gekennzeichnet durch Informationstechnologie (IT), insbesondere Künstliche Intelligenz (KI), die im Geschäfts- und Alltagsleben vieles verändern wird (Abb. 2).
Gesellschaft 5.0 ist ein umfassenderer Ausdruck, da er impliziert, dass die Veränderungen viele Aspekte der gesamten Gesellschaft betreffen werden. Kommen wir jedoch zurück zum Fokus von diesem Buch – Wertschöpfungskette und Kluge Fabriken – müssen wir uns diesen Teil der Gesellschaft 5.0 ansehen und hier gibt es viele Analogien zur Industrie 4.0. Auf der Cebit 2017 in Hannover in Deutschland, führte das japanische Ministerium für Wirtschaft, Handel und Industrie (METI) das Konzept der „Vernetzten Industrien“ ein, um seine Vision der Gesellschaft 5.0 zu realisieren [4].
Im Zentrum des Konzeptes „Vernetzte Industrien“ steht die industrielle Produktion, die immer noch das Rückgrat der japanischen Wirtschaft ist. Das folgende Bild gibt einen guten Eindruck vom Unternehmen im Zentrum und seinen Verbindungen nach außen.
Auf der linken Seite befinden sich die Partner entlang der Wertschöpfungskette. Dies können Lieferanten sein oder andere Industriekunden, mit denen Geschäfte gemacht werden. Derzeit ist der Austausch von Informationen mit externen Partnern in Japan nicht optimal entwickelt, daher sind „Vernetzte Industrien“ bestrebt, dies zu verbessern (Abb. 3).
Auf der rechten Seite des Zentralunternehmens sehen wir das andere Ende der Wertschöpfungskette: potentielle Kunden. Das Defizit sind hier vor allem neue Dienste durch die Nutzung von Daten. Im Vergleich zu vielen amerikanischen Unternehmen, die auf einem neuen datengesteuerten Geschäftsmodell basieren – man denke nur an die Taxi-App „Uber“, an „Facebook“ oder den Online Händler „Amazon“ – sind sowohl japanische als auch deutsche Unternehmen sind nicht stark in dieser Disziplin. Beide produzieren und verkaufen eher Waren. Ihre Stärke sind qualitativ hochwertige Waren, aber die Zukunft wird sich weg von Waren hin zu Dienstleistungen ändern. Junge Leute werden kein Auto besitzen, sondern nur nutzen wollen. Flugzeughersteller müssen heute kein Triebwerk mehr kaufen, statt einer großen Investition können sie jetzt einfach die Nutzungsdauer bezahlen, was nur möglich ist, wenn mehr Sensoren Daten produzieren, was eine vorausschauende Wartung des Motors und damit eine Kostenreduzierung ermöglicht.
Solche neuen Geschäftsmodelle, auf Basis der Digitalisierung, kann auch ein kluges Produkt sein, das mit Sensoren erweitert und von der IT aktiviert wird, um eine bessere Nutzungsunterstützung zu bieten. Eine Werkzeugmaschine kann beispielsweise eine Anzeige mit weiteren Informationen über die Herstellung der Produkte beinhalten und unterstützt so die Arbeiter. Ein Kühlschrank kann Essen selbst bestellen oder eine Waschmaschine wäscht, wenn Strom sehr günstig ist. Es gibt viele neue Möglichkeiten, wir müssen sie finden.
Oben im Bild wird die Unterstützung dieser Aktivitäten durch Rechenzentren und KI gezeigt. KI wird von entscheidender Bedeutung sein, um mit großen Datenmengen umzugehen und neue Werte für neue Geschäftsmodelle zu schaffen.
Schließlich muss die Mensch-Maschine-Kollaboration verstärkt werden. Auch hier kann KI helfen, da sie es auch ermöglicht, Expertenwissen zu verstehen und zu verbreiten. Der „Meister“ der alten Zeit kann in Zukunft eine Maschine sein.
Für all diese beschriebenen Aktivitäten benötigen wir einen Datenaustausch. Innerhalb eines Unternehmens ist es kein Problem, einen sicheren Standard einzurichten. Allerdings braucht es für Datenaustausch mit externen Unternehmen einen verlässlichen Rahmen [5].
Die Verbindung von Daten und die effiziente Nutzung von Daten fördert Innovation, bessere Produktivität und Verbreitung der Technologie. Dazu das aktuelle Buch bietet viele Methoden zur Analyse großer Datenmengen.
Referenzen
- Hill, R., Devitt, J., Anjum, A., Ali, M.: Towards in-Transit Analytics for Industry 4.0. In 2017
IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and
Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and
IEEE Smart Data (SmartData), pp. 810–817. IEEE, (2017) - The new High-Tech Strategy Innovations for Germany: Federal Ministry of Education and
Research BMBF, (8/2014). https://www.bmbf.de/en/the-new-high-tech-strategy-2322.html - Toward realization of the new economy and society.: Keidanren, (April 14, 2019). https://
www.keidanren.or.jp/en/policy/2016/029_outline.pdf - Connected Industries Tokyo Initiative: METI ministry of economy, trade and industry,
(2017/10/02) https://www.meti.go.jp/english/policy/mono_info_service/connected_industries/
index.html#press - Source.: https://www.meti.go.jp/english/press/2017/pdf/1002_004b.pdf
© Springer Nature Switzerland AG 2019
M. Fathi et al. (eds.), Optimization in Large Scale Problems, Springer Optimization
and Its Applications 152, https://doi.org/10.1007/978–3‑030–28565-4_1