big data meets big data

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  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    Big Data meets Big Data

    Wie die Integration von Big-Data-Lsungen ber

    Unternehmensgrenzen gelingt

    Dr. Simon Becker, DSA GmbH (simon.becker@dsa.de)

    Dr. Dirk Ortloff, camLine GmbH (dirk.ortloff@camline.com)

    Torsten Lenhart, Fraunhofer IESE (torsten.lenhart@iese.fraunhofer.de)

    1

    mailto:simon.becker@dsa.demailto:dirk.ortloff@camline.commailto:torsten.lenhart@iese.fraunhofer.de

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    Projektvision

    2

    Werksttten

    (Logisch) integrierte Daten (keine zentrale Datenspeicherung)

    Analyse und Verbesserung der Produktqualitt

    Spezifische Analysen und Reports fr verschiedene Anwendungsflle

    Produktion / Engineering

    Predictive- und Preventive- Maintenance

    Analyse und Verbesserung des Diagnosesystems

    3rd Party

    Lieferkette

    Connected Vehicle

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    Motivation

    Rckrufaktionen in Deutschland

    laut Jahresbericht KBA 2015

    Zahl der Rckrufe in den USA

    seit 1990 [Millionen Pkws]

    3

    Rckrufe sind nur die Spitze des Eisbergs

    Stille Kampagnen

    Wie knnen die Kosten reduziert werden?

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    Reduktion der Kosten

    4

    Traceability

    Schnellere Erkennung potentieller Probleme

    Schnellere Erkennung der Ursache

    Verringerung der Anzahl betroffener Fahrzeuge

    Feldbeobachtung

    Problemanalyse

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    Problemanalyse entlang der Lieferkette: Zielkonflikt

    5

    Door+te

    ster

    Garantieforderung Garantieforderung Garantieforderung

    Modul-Lieferant OEM Quality/

    Engineering OEM After-Sales

    Mehr Informationsaustausch in dieser Richtung erhht evtl. die Rckerstattung

    Mehr Informationsaustausch in dieser Richtung verringert evtl. die Rckerstattung

    Beide Richtungen offenbaren evtl. IP

    Widerspruch zu kurzfristigen Zielen aber langfristig im gemeinsamen Interesse

    Neue Geschftsmodelle

    Plattform mit Datennutzungskontrolle

    Komponenten-

    Lieferant

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    Traceability: Einordnung in die Unternehmensprozesse

    6

    SCM

    Supply Chain

    Management

    ERP

    Enterprise Resource

    Planing

    PLM

    Product Lifecycle

    Management

    SCADA

    Supervisory Control

    And Data Acquisition

    MES

    Produktionsfolge

    Produktionsauftrag

    Masterdaten

    Etc

    Produktionsausbeute

    Qualittsdaten

    WIP Status

    Etc

    Kontrollparameter

    High-level Geschftslogik

    Arbeitsanweisungen

    Etc

    Prozess / Testergebnisse

    Maschinenstatus

    Materialverbrauch

    Etc ...

    Prozess Sicht

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    Wie Traceability funktioniert

    7

    Work in

    Progress (WIP)

    10 20 30

    Material Nachverfolgung & berwachung

    Chargen- und Seriennummern-Verfolgung

    Monitoring des Durchsatzes, der Ausbeute und der Fehlerklassifikation

    Validierung benutzter Materialien

    Datenaustausch mit dem externen ERP System

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    Der Blick in die andere Richtung

    8

    Werk 2 Werk 1

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    PRO-OPT Big Data Landscape

    9

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    Die PRO-OPT Plattform

    10

    Unternehmen n Unternehmen 1

    Unternehmensbergreifende PRO-OPT Plattform

    PRO-OPT Connector Catalog

    PRO-OPT Frontend

    Cluster

    PRO-OPT API

    PEPs PDP

    Unternehmen k

    PRO-OPT Connector Catalog

    Cluster

    PEPs

    PRO-OPT Connector

    PDP Catalog

    Cluster

    PEPs PDP

    PRO-OPT Bridge

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    Beispielhaftes PRO-OPT Programm

    11

    PR

    O-O

    PT

    Sup

    plier

    OEM

    P

    RO

    -OP

    T

    Read warranty_claims_oem.csv ProOptDataSet input

    Map input ProOptDataSet claims

    Extract List vins from claims Extract List itemIds from claims

    Filter ordersDF by vins ordersDF

    Collect ordersDF Row[] orders

    Join orders, items, claims ProOptDataSet result

    Filter itemsDF by itemIds itemsDF

    Collect itemsDF Row[] items

    Anonymize column dealer ordersDF

    Limit orders orders

    Read source with id 126 DataFrame ordersDF Read source with id 89 DataFrame itemsDF Read source from b DataFrame itemsDF Read source from path DataFrame ordersDF

    Analyze result ECU for petrol engines used for

    Diesel engine

    Creates or invokes PRO-OPT Program

    CSV

    Bulb icon: http://iconleak.com

    http://iconleak.com/http://iconleak.com/

  • Bitkom Big Data Summit, 25.02.2016

    The PRO-OPT Mission and Research Group

    Evaluation Partner and Data Supplier for Automotive Diagnostics

    Technology and Evaluation Partner for Production Systems

    Research Partner for Data Mining and Integration of System Components

    Project Lead, Technology and Evaluation Partner for Automotive Diagnostics

    Technical Project Lead, Research Partner for Access Restriction, SW Architecture, Simulation, Data Generation

    Multiplicator

    Data Supplier and Evaluation Partner

    PRO-OPT aims at identifying valuable data and making it available for

    creating additional benefit for all members of a Smart Ecosystem.

    Associated Partners

    Project start 1.1.2015,

    3 years of funding