Digitale Transformation industrieller Wertschöpfung bei KMU · Digitale Transformation...

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Digitale Transformation industrieller Wertschöpfung bei KMU Warum die Digitalisierung von Wertschöpfungsfunktionen nicht ausreicht 3. Treffen ZIM-Netzwerk „Optische Messtechnik & Sensorik für Industrie 4.0“ am 20.03.2018 Fraunhofer IOSB-INA, Centrum Industrial IT, Lemgo Prof. Dr.-Ing. Holger Hütte

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Digitale Transformation industrieller Wertschöpfung bei KMUWarum die Digitalisierung von Wertschöpfungsfunktionen nicht ausreicht

3. Treffen ZIM-Netzwerk „Optische Messtechnik & Sensorik für Industrie 4.0“ am 20.03.2018 Fraunhofer IOSB-INA, Centrum Industrial IT, Lemgo

Prof. Dr.-Ing. Holger Hütte

Page 2: Digitale Transformation industrieller Wertschöpfung bei KMU · Digitale Transformation industrieller Wertschöpfung bei KMU Warum die Digitalisierung von Wertschöpfungsfunktionen

Industrie 4.0 - Entwicklungspfad

Allgemeine Trends der Sensorik

Verschwendung messen

Transformation der Wertschöpfung

Vom Prozess zum Modell

Sensor Value Proposition

Sensorik-Lösung als Geschäftsmodell

Handlungsempfehlungen

Inhalt

2

Page 3: Digitale Transformation industrieller Wertschöpfung bei KMU · Digitale Transformation industrieller Wertschöpfung bei KMU Warum die Digitalisierung von Wertschöpfungsfunktionen

Bauwesen

Branchen unterschiedlich betroffen

Quelle: in Anlehnung an Disruption Map nach Industrien, Heads! und Deloitte Digital

Auswirkung (in % des Wandels am bestehenden Geschäft)

Transport

Pharma, Life Science

Produktion

Auto

Energie

Bergbau, Öl, Gas, Chemie

Immobilien

BildungVersicherung

Telekommunikation & Medien

BankenEinzelhandel

Kurze Lunte, kleiner Knall Lange Lunte, kleiner Knall

Lange Lunte, großer KnallKurze Lunte, großer Knall

2018

Freizeit & ReisenGastronomie

Professional Services

Öffentliche Verwaltung

Landwirtschaft

Zeit

3

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Industrie 4.0 - Entwicklungspfad

in Anlehnung an FIR e.V. an der RWTH Aachen

Konnektivität

Wie Daten austauschen?

„vernetzen“

Sichtbarkeit

Was passiert?

„sehen“

Transparenz

Warum passiert es?

„verstehen“

Modelierung

Wie abbilden, was passiert?

„System-verhalten realitätsnah beschreiben“

Prognosefähigkeit Adaptierbarkeit

Was wird passieren?

„vorbereitet sein“

Wie kann autonom reagiert werden?

„selbstoptimierend“

NutzenWert

Anforderungen

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Allgemeine Trends der Sensorik (1/3)

Quelle: AMA Fachverband für Sensorik e.V., VDI Technologie-Roadmap „Prozesssensoren 4.0“, Nov. 2015

Näheres Heranführen der Sensoren an die Messgröße

Einführung neuartiger Mess-verfahren, z.B. zur Erfassung räumlich verteilter Messdaten

Zunehmender Einsatz von energieautarken, drahtlos kommunizierenden Sensoren

Zunehmende Systeminte-gration bei mechatronischen Anwendungen

� weitere 3D-Miniaturisierung

� berührungslose Messprinzipien

� Tomografie für industrielle Anwendungen

� Impedanzspektroskopie

� Zuschalten nur bei "Bedarf"

� Einsatz unterschiedlicher Mikro-Generator-prinzipien zur autarken Energieerzeugung: Piezoelektr., thermoelektr., elektromagnetisch, kapazitiv, (bio)chemisch (Brennstoffzelle),

� photovoltaisch (Solarzelle)

� Zu Netzwerken zusammengefasste miniaturisierte Messstellen, deren Netzwerke die Messwerte kollektiv erfassen und weiterleiten

� Übergang zu direkt gekoppelten Sensor-Aktor-Systemen zur Erfassung und Steuerung/Regelung von örtlichen Prozessparametern (Lokalisierung)

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Allgemeine Trends der Sensorik (2/3)

Quelle: AMA Fachverband für Sensorik e.V., VDI Technologie-Roadmap „Prozesssensoren 4.0“, Nov. 2015

Zunehmende Integration „smarter“ Funktionen für autonome Entscheidungsprozesse

Nutzung hochintegrierter Bauelemente für echtzeitfähige Signalverarbeitung

Zunehmend ganzheitlicher Sensorentwurf

� Mustererkennung, zus. Informationsgewinnung

� Selbstüberwachung (� sicherer)

� Störungserkennung und -diagnose

� Selbstkalibrierung (Selbstjust.) & Rekonfiguration

� Ableitung von Informat. z. vorbeugenden Wartung

� integrierte Kom.-Schnittstelle (TEDS, IEEE1451)

� Plug&Play

� Lokalisierung (Ortung)

� Nutzung neuer 3D-Entwurfswerkzeuge, FEM-Berechnung, Matlab/Simulink,

� Nutzung umfassenderer u. exakterer Materialdaten

� Hochauflösende und schnelle A/D-Wandler

� Einchip-Mikrorechner µC, FPGA, DSSP (digitaler Sensor-Signal-Prozessor)

� Programmierbare Logikbausteine (PLDs)

� Halbleiter-Zusatzspeicher

� Koppelmodule für elektrische Schnittstellen (drahtgebunden, drahtlos)

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Allgemeine Trends der Sensorik (3/3)

Quelle: AMA Fachverband für Sensorik e.V., VDI Technologie-Roadmap „Prozesssensoren 4.0“, Nov. 2015

Zunehmende Herstellung von Sen-sorelementen durchspezialisierter Hersteller (Foundrys)

Kopplung von physikalischen, che-mischen und biologischen Sen-soren auf einem Sensorelement

� hiermit einhergehend wird die Herstellung von kompletten Sensoren, zunehmend lukrativ für den Mittelstand

� z.B. Druckmessung, pH-Wertmessung (Tierzucht), Lab on a Chip, Lab on a Disc

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Allgemeine Trends der Sensorik (3/3)

Quelle: AMA Fachverband für Sensorik e.V., VDI Technologie-Roadmap „Prozesssensoren 4.0“, Nov. 2015

Zunehmende Herstellung von Sen-sorelementen durchspezialisierter Hersteller (Foundrys)

Kopplung von physikalischen, che-mischen und biologischen Sen-soren auf einem Sensorelement

� hiermit einhergehend wird die Herstellung von kompletten Sensoren, zunehmend lukrativ für den Mittelstand

� z.B. Druckmessung, pH-Wertmessung (Tierzucht), Lab on a Chip, Lab on a DiscTransformation zu mehr Sensorintelligenz hat für optische

Sensoren zusammengefasst folgende Herausforderungen:

� Messung immer kleinerer Strukturen bei gleichzeitig großen Substratabmessungen

� Höchste Positioniergenauigkeiten der Messaufnehmer

� In-Situ Messtechnik während der Fertigung

� Vermessung neuer Materialien/Oberflächen

� Erweiterung messtechnischer Möglichkeiten z.B. durch neue Frequenzbereiche

� Digitale Messketten mit immer höheren Geschwindigkeiten

� Dateninterpretation im Zuge von Big Data

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Nutzen erhöhen: Latenzen1 reduzieren

nach R. Hackathorn, Bolder Technology Inc. (BTI)1 Latenzen = Verzögerungen

Maßnahme wirksam

Anal

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late

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Ereignis

Daten verfügbar Analyse abgeschlossen,

Information verfügbar

Entscheidung getroffen,Maßnahme einleitenW

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Aktionszeit

Zeit

Nutzen

WertD

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Maßnahme wirksamWer

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Zeit

Nutzen

Wert

AB

CD

� Echtzeitfähigkeit� Integration von Systemen

� Big Data Analytics (bekannte Hypothesen)

� Machine Learning und Künstliche Intelligenz (neue Zusammenhänge)

� Entscheidungsunterstützungs-systeme (Visualisierung)

� Automat. Entscheidungsfindung

� Vertikale u. horizontale Integration von Prozessen und Systemen

� Cyber-physische Systeme

A

B

C

D

Technologische Elemente von Industrie 4.0

9

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Industrie 4.0 - Entwicklungspfad

in Anlehnung an FIR e.V. an der RWTH Aachen

Konnektivität

Wie Daten austauschen?

„vernetzen“

Sichtbarkeit

Was passiert?

„sehen“

Transparenz

Warum passiert es?

„verstehen“

Modelierung

Wie abbilden, was passiert?

„System-verhalten realitätsnah beschreiben“

Prognosefähigkeit Adaptierbarkeit

Was wird passieren?

„vorbereitet sein“

Wie kann autonom reagiert werden?

„selbstoptimierend“

NutzenWert

Anforderungen

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8 Arten der Verschwendung („Muda“)

– Direkter Bereich (Produktion) –

Die Verschwendungsarten lassen sich auch in andere Bereich z.B. die Entwicklung, den indirekten Bereich (Administration) übertragen. Weitere Verschwendungsarten betreffen die Organisation/Mitarbeiter und Ressourcen wie Material/Energie

#3 WartezeitenZeit, die mit nichtwert-

schöpfenden Tätigkeiten verbracht wird

#7 BewegungenUnnötige

Bewegung/en von/m Personal

#1 Fehler/NacharbeitAufwand verursacht durch Nacharbeit, Verschrottung

und falschen Informationen

#5 TransportUnnötige Wege, Transporte von Rohmaterial, Ware-in-

Arbeit (WIP) & Fertigprodukte

#2 ÜberproduktionEinkauf/Produktion von etwas (noch) nicht benötigtem

#6 BeständeRohmaterial, Ware-in-Arbeit (WIP) und

Fertigprodukte)

#4 Ungenutzte TalenteNicht-Nutzen von

Kreativität, Motivation, Wissen der Mitarbeiter

#8 ÜberbearbeitungMehr Arbeit oder Qualität als vom Kunden benötigt

und bezahlt

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8 Arten der Verschwendung („Muda“)

– Direkter Bereich (Produktion) –

Die Verschwendungsarten lassen sich auch in andere Bereich z.B. die Entwicklung, den indirekten Bereich (Administration) übertragen. Weitere Verschwendungsarten betreffen die Organisation/Mitarbeiter und Ressourcen wie Material/Energie

#3 WartezeitenZeit, die mit nichtwert-

schöpfenden Tätigkeiten verbracht wird

#7 BewegungenUnnötige

Bewegung/en von/m Personal

#1 Fehler/NacharbeitAufwand verursacht durch Nacharbeit, Verschrottung

und falschen Informationen

#5 TransportUnnötige Wege, Transporte von Rohmaterial, Ware-in-

Arbeit (WIP) & Fertigprodukte

#2 ÜberproduktionEinkauf/Produktion von etwas (noch) nicht benötigtem

#6 BeständeRohmaterial, Ware-in-Arbeit (WIP) und

Fertigprodukte)

#4 Ungenutzte TalenteNicht-Nutzen von

Kreativität, Motivation, Wissen der Mitarbeiter

#8 ÜberbearbeitungMehr Arbeit oder Qualität als vom Kunden benötigt

und bezahlt

Können optische Sensoren „Verschwendung“ sehen ?

�Keine Probleme bei der Anbindung älterer Maschinen?!�Überwachung von Flächen, Bewegungsprofilen etc.�Systematische Verbindung der Messgrößen mit den

Kennzahlen der Verschwendungsarten in den jeweiligen Effizienz-Logikbäumen

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16 Verlustarten

Maschinen und Anlagen

Mitarbeiter

Ressourcen

Verlustarten

3. Werkzeugwechsel

4. Anfahrverluste

1. Anlagenausfälle

2. Rüsten / Einstellen

7. Ausschuss / Nacharbeit

8. Geplante Stillstände

5. Kurzstillstände

6. Geschwindigkeitsverluste

9. Managementverluste

12. Logistikverluste

13. Messen / Einstellen

10. Bewegung

11. Linienorganisation

14. Material- / Ausbeuteverluste

15. Energieverluste

16. Verbrauchsmaterialverluste

„16 Verlustarten“

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1 Overall Equipment Effectiveness (OEE)

Effizienz: Maschinen/Anlagen

Geplante Stillstände (Wochen-enden etc.), Wartung, Projekte

Anlagenausfälle / StörungenRüsten/Einstellen, Mat.-/Pers.-Mangel, Werkzeugwechsel

Anfahrverluste, Kurzstillstände,Geschwindigkeitsverluste

Ausschuss / Nacharbeit

Gesamtzeit (7 Tage x 24 h)

Planbelegungszeit (Available Production Time)

Fertigungszeit effektiv (Running Time)

Ist – Ausbringung(Net Operating Time)

0-Fehler Ausbringung

0-Fehler Ausbringung

Geplanter Stillstand

OEE = x x

OEE1 - Gesamtanlageneffektivität

Qualitäts-faktor

Leistungs-faktor

Verfügbarkeit-faktor

Qualitäts-verlust

Leistungs-verlust

Zeitverlust

Maschinen- und

anlagenbedingte

Verluste

1

2

3

4

Strukturierter Ansatz zur Reduzierung und Vermeidungvon Produktivitätsverlusten auf dem Shopfloor

BEISPIEL

Transparenz

14

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Effizienz: Organisation/Mitarbeiter

Einsatz außerhalb des Bereichs, Personalmangel

Planungs- und Managementverluste* ,Bewegungsverluste

Verluste durch mangelhafte Arbeits-/Linienorganisation, Training, Int. Logistikverluste

Verluste durch Messen/ Einstellen, Rüst-/ Einricht-, Bedienung-, Wartungsfehler

Gesamtarbeitszeit (7 Tage x 24 h)

Planarbeitszeit

Netto-Arbeitszeit

Effektive Arbeitszeit

ProduktiveArbeitszeit

Produktive Arbeitszeit

Geplanter Fremdeinsatz

OLE = x x

OLE2 - Gesamtarbeitseffektivität

Qualitäts-faktor

Leistungs-faktor

Verfügbarkeit-faktor

Qualitäts-verlust

Leistungs-verlust

Zeitverlust

1

2

3

4

Organisations- und

mitarbeiterbedingte

Verluste

* Überproduktion, zu hohe Lagerbestände, mangelhafte Planungsprozesse

Strukturierter Ansatz zur Reduzierung und Vermeidungvon Produktivitätsverlusten auf dem Shopfloor

2 Overall Labor Effectiveness (OLE)

BEISPIEL

Transparenz

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Effizienz: Material/Energie

Strukturierter Ansatz zur Reduzierung und Vermeidung von Produktivitätsverlusten auf dem Shopfloor

Nicht-fertigungs-gerechte Materialauswahl

Ausbeute, Qualitätsverluste

Anfahrverluste, Verschnitt, Verschleiß, unnötiger Materialzuschlag

Eingangsmaterial (Art, Anzahl, Gewicht)

Anzahl Gutteile

Gewicht Gutteile

ORE3 – Gesamtressourceneffektivität* (* Material, Energie)

Material-

verbrauchs-

bedingte Verluste

Energiebezugsart

Verluste durch Umwandlung,Verteilung

Verluste Betriebspraxis*, fehlende Rückgewinnung

Effizienzverluste

Energie-

verbrauchs-

bedingte Verluste

Eingangsenergie

Brutto Endenergie

1

2

3

1

2

3Netto

Endenergie

4Nutz-

Energie

3 Overall Ressource Effectiveness (ORE)

* Überdimensionierung, Anfahrverluste, Fahrweise, Stand-by-Betrieb

BEISPIEL

Transparenz

Im Juni 2017 hat das VDI Zentrum Ressourceneffizienz (VDI ZRE) die Studie „Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0 - Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes“ veröffentlicht

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Transformation der Wertschöpfung

Geschäftsmodell & Wertschöpfung

Prozesse Technologien Organisation

� Validierung beste-hender Geschäfts-modelle und Wert-schöpfungs-ketten?

� Positionierung in zukünftiger Wert-schöpfungskette?

� Identifizierung neuer Geschäfts-modelle

� Erfolgskritische Prozesse und Prozessketten?

� Einfluss auf Geschäftsmodell?

� Digitalisierungs-potential?

� Bestehende Technologien?

� Neue Techno-logien?

� Wertbeitrag für Wertschöpfung und Geschäfts-modelle?

� Strategisch wichtige Technologien?

� Organisations-strukturen

� Kompetenzen und Fähigkeiten?

� Führungs-methoden?

� Partner und Netzwerke?

Schrittweise Veränderung der Wertschöpfungsprozesse und Geschäftsmodelle

Quelle: Digitalisierung industrieller Wertschöpfung – Transformationsansätze für KMU, Begleitforschung AUTONOMIK für I4.0, iit-Institut für Innovation u. Technik in der VDI/VDE I+T GmbH, April 2017 17

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Industrie 4.0 - Entwicklungspfad

in Anlehnung an FIR e.V. an der RWTH Aachen

Konnektivität

Wie Daten austauschen?

„vernetzen“

Sichtbarkeit

Was passiert?

„sehen“

Transparenz

Warum passiert es?

„verstehen“

Modelierung

Wie abbilden, was passiert?

„System-verhalten realitätsnah beschreiben“

Prognosefähigkeit Adaptierbarkeit

Was wird passieren?

„vorbereitet sein“

Wie kann autonom reagiert werden?

„selbstoptimierend“

NutzenWert

Anforderungen

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4 Kernelemente des Geschäftsmodells

Was?Wie ?

Wieviel Euro ?

Wer ?

1. Kunden-segmente

2. Wert-/ Nutzen-

versprechen

3. Kanäle

4. Kunden-beziehungen

5. Einnahmequellen

6. Schlüssel-ressourcen

7. Schlüssel-aktivitäten

8. Schlüssel-partner

9. Kostenstruktur

Quelle: A. Osterwalder, Y. Pigneur, Business Model Generation; Gassmann, O., Frankenberger, K., Csik, M., St. Galler Business Model Navigator 19

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9 Bestandteile des Geschäftsmodells

KundeUnternehmen Angebot

Finanzen

7. Schlüssel-aktivitäten

4. Kunden-beziehungen

8. Schlüssel-partner

2. Wert-/ Nutzen-

versprechen

1. Kunden-segmente

3. Kanäle6. Schlüssel-ressourcen

9. Kostenstruktur 5. Einnahmequellen

Quelle: A. Osterwalder, Y. Pigneur, Business Model Generation; Gassmann, O., Frankenberger, K., Csik, M., St. Galler Business Model Navigator 20

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9 Bestandteile des Geschäftsmodells

Quelle: A. Osterwalder, Y. Pigneur, Business Model Generation; Gassmann, O., Frankenberger, K., Csik, M., St. Galler Business Model Navigator 21

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Sensor Value Proposition

Products& Services

Pain Relievers

Gain Creators

Gains

Pains

Customer Jobs

KundensegmentNutzenversprechen

Quelle: “Value Proposition Design”, Osterwald, Pigneur, Bernada and Smith 22

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Customer Jobs

Sensorik-Lösung als Geschäftsmodell

Neudefinition des Nutzenversprechens für jedes einzelne Kundensegment:

Lösungen anstelle von „Optischen Sensoren“� Qualität der Lösung wird

als „Leistung“ bezahlt� Sensorik-Lösung wird

zentrales Element des Kunden-Geschäftsmodells

� (- Flexible Preisstrategien)

R&D verlässt das Labor� datengetriebene F&E� F&E „vor-Ort“

(Resident Scientist)� neue Mitarbeiter-

Kompetenzprofile

Products& Services

Pain Relievers

Gain Creators

Gains

Pains

KundensegmentNutzenversprechen

Beispiel eines „Customer Jobs“:

� Optoelektronische 3D-Sensoren erfassen und werten die Füllstände von Müllcontainern in Echtzeit aus

� je nach Sensor wird die Zusammensetzung des Mülls analysiert

� Neben der höheren Transparenz beim Ressourceneinsatz (primäre Effizienzpotentiale) …

� … könnte eine Reihenfolge- bzw. Routenoptimierung der Entleerungsfahrten (sekundäre Effizienzpotentiale) erfolgen.

Customer Jobs

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Grundsätzliche Fragen klären

� Welchen Teil der Wertschöpfung ihrer Kunden übernehmen optische Sensorhersteller?

� Wie können optische Sensoren „wertvolle“ Daten erfassen oder Daten in erfolgskritische Informationen umwandeln?

� Wo sind (nicht-)wertschöpfende Kundenprozesse (Effizienz)?

� Wo erfolgt zukünftige Wertschöpfung der Kunden (Effektivität)?

� Welche Informationen sind erfolgskritisch für zukünftige Kunden-Geschäftsmodelle?

� Wie kann das Kunden-Geschäftsmodellverständnis verbessert werden? � Sensor Value Proposition

� Wie kann das Kunden-Prozessverständnis verbessert werden? � Customer (Process-) Journeys

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Werkzeugkasten für Sensoranwender

1. Welcher Nutzen soll durch die Sensoranwendung entstehen?

2. Sind die Messgrößen bereits bekannt? Welche sollen erfasst werden?

3. Welcher Bauraum und welche Schnittstellen stehen für das Sensorsystem zur Verfügung?

4. Welchen Umgebungsbedingungen wird das Sensorsystem ausgesetzt?

5. Welche Eigenschaften sollte das Messsignal für die geplante Dateninterpretation haben?

6. Welche Folge(n) hat ein Ausfall / eine Fehlfunktion des Sensorsystems?

7. In welcher Stückzahl soll das Sensorsystem eingesetzt werden?

25Que

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20

18

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Handlungsempfehlungen

� Den VDMA-Werkzeugkasten für Sensoranwender kennen

� Lösungen (nicht Produkte) entwickeln

� Zukunftsträchtige Leitanwender/-anwendungen identifizieren, frühe Kooperation suchen � Trendmap, Wertschöpfungsszenarien

� Welche Aspekte des Consumer-Sektors sind übertragbar?� Anforderungen prüfen und ggf. reduzieren, Blue Ocean suchen, Customer Journeys --> Lean Design !

� Einfachere Lösungen schneller umsetzen � Ökosysteme, Entwicklungsplattformen von Consumer-Elektronik Herstellern nutzen

� Branchenübergreifende (skalierbare !) Lösung senkt Sensorkosten� Kostenfunktion f (Stückzahl) und Kosteneinflussfaktoren in allen Entwicklungsschritten über Design to Cost* entwickeln

* und QFD, TC, pre-PKO, DFM+A26

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Danke für Ihre Aufmerksamkeit

Fragen ?

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