Technológiai megatrendek

Hasonló dokumentumok
Az Ipar 4.0 iparfejlesztési dimenziója és kiemelt hazai projektjei

IPAR 4.0 MINTAGYÁR PROJEKT GINOP

Az Ipar 4.0 területi összefüggései, a digitális ökoszisztéma vállalati szereplőinek területfejlesztési elvárásai

Az információs társadalom európai jövőképe. Dr. Bakonyi Péter c. Főiskolai tanár

Dr. FEHÉR PÉTER Magyarországi szervezetek digitális transzformációja számokban - Tények és 1trendek

1. Pillér: Digitális infrastruktúra

IKT megoldások az ipar szolgálatában

A XXI. század módszerei a könyvvizsgálók oktatásában avagy a digitális kompetenciák és digitális tanulás fejlesztése

Gazdaságfejlesztés és szabályozás a digitális transzformáció korában

Az automatizáció munkaerőpiaci. Nábelek Fruzsina elemző, MKIK GVI

A DIGITALIZÁCIÓ ELŐNYEI - HOGYAN LEHET SIKERES MODERNIZÁLT MEGOLDÁSOKKAL A BESZERZÉS, LOGISZTIKA, ÉS RAKTÁRKEZELÉS TERÜLETÉN?

Smart City feltételei

Infokommunikációs tervek 2025

AZ SZTNH SZEREPE A HAZAI INNOVÁCIÓ-, ÉS GAZDASÁGFEJLESZTÉSBEN. Pomázi Gyula

Ipar 4.0: digitalizáció és logisztika. Prof. Dr. Illés Béla Miskolci Egyetem, GÉIK, Logisztikai Intézet Miskolc, április 19.

A Műegyetem az Ipar 4.0 és digitalizáció élén

A közép-európai régió versenyképessége és a 4. ipari forradalom

BME IPAR 4.0 TECHNOLÓGIAI KÖZPONT. Kovács László

IPAR 4.0 MINTAGYÁRAK KIEMELT PROJEKT FŐ LÉPÉSEI ÉS TAPASZTALATAI. GINOP Ipar 4.0 Mintagyárak kiemelt projekt

AZ AUTONÓM KÖZÚTI JÁRMŰVEK TESZTELÉSI ÉS VALIDÁLÁSI KIHÍVÁSAI

SmartActive Squash - IoT sportanalitika a felhőben

keretösszege (Mrd meghirdetésének módja GINOP Ipari parkok fejlesztése 6 standard Meghirdetve áprilisban

Ipar 4.0 oktatás a BME-n

A kommunikációs és digitális kompetenciák szerepe és hatása a CARMA projektben

A minőségügy új kihívásai az ipar 4.0 tükrében

BIG DATA ELEMZÉSEK LEHETŐSÉGEI

Magyar cégeknek van esélyük a 4. ipari forradalomban? MAGYAROK A PIACON KLUB Essősy Zsombor elnök

Intelligens pályákon, intelligens járművek szekció Európai együttműködés az összekapcsolt és autonóm járművek közlekedési kérdéseiben

Az elektromos mobilitás gazdasági jövőképe: a járműipar, a közlekedés, az energetika és a digitalizáció konvergenciája

Visszatekintés a Jövő Internet NTP öt évére. Dr. Bakonyi Péter Jövő Internet NTP.

TENDENCIÁK ÉS PRÓFÉCIÁK A MUNKA VILÁGÁNAK ÁTALAKULÁSA ÉS A PM SZAKMA JÖVŐJÉVEL KAPCSOLATOS ELŐREJELZÉSEK. Török L. Gábor PhD

Pályázatilehetőségek az EUH2020Közlekedésiprogramjában Bajdor Gyöngy Katalin Horizon 2020 NCP Nemzeti Innovációs Hivatal

A digitalizáció nyertesei Ágazati lehetőségek és kockázatok az Ipar 4.0 korában

LEAN 4.0 azaz hogyan tudja a Lean menedzsment az Ipar 4.0-át támogatni és lehetőségeit kiaknázni.

Mit nyújt a Gazdaságfejlesztési és Innovációs Operatív Program a vállalkozásoknak között

Okos Városok T-City Szolnok. HTE INFOKOM 2014 Smart Metering & Environment

Az Ipar 4.0 Nemzeti Technológiai Platform támogató szerepe

Az IKT-platformok együttműködése és szerepvállalása. Pataricza András(BME MIT),

ActiveAssist. Rózner Lajos

Gazdaságfejlesztési és Innovációs Operatív Program

FEJLESZTÉSI LEHETŐSÉGEK NETWORKSHOP 2014 Pécs

INFORMATIKAI OKTATÁSI KONFERENCIA Pölöskei Gáborné Helyettes államtitkár

Magyar cégeknek van esélyük a 4. ipari forradalomban? MAGYAROK A PIACON KLUB Essősy Zsombor elnök

Az ipar digitális átalakulásának (Ipar 4.0) stratégiai koncepciója és a komplex program tervezete Dr. Nikodémus Antal főosztályvezető

GYIK GYAKRAN ISMÉTELT KÉRDÉSEK

MAGYARORSZÁG DIGITÁLIS OKTATÁSI STRATÉGIÁJA

Internet of Things és Ipar 4.0 az agrárszektorban. Tarcsi Ádám, ELTE Informatikai Kar

AZ NKFIH A JÖVŐ KUTATÓIÉRT

Iparfejlesztés a gyakorlatban az Irinyi Terv végrehajtása

Okos Városok Globális helyzetkép, lehetőségek, várakozások. Digitális Város Konferencia 2016 szeptember, Győr

Smartpolis projekt Okos város kutatások a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen V4 projektek

Innováció és stratégia. Gyaraky Zoltán főosztályvezető Élelmiszer-feldolgozási Főosztály

A K+F+I forrásai között

Globális trendek lokális stratégiák. Kovács András

A járműipari ágazat területfejlesztési lehetőségei Csongrád megyében

Jövő Internet Nemzeti Technológiai Platform IVSZ Menta. Dr. Bakonyi Péter BME EIT HUNGARNET

Merjünk belevágni? Kockázatkerülés vagy innováció

Kiemelt Fejlesztési Központok lehetőségei között

Work-based Learning in CVET Munkaalapú tanulás a felnőttképzésben. A szak- és felnőttképzés jövőképe Magyarországon

Az Irinyi Terv és az Ipar 4.0 program a gazdasági fejlesztés programjai

Lehet-e lokálisan válaszolni a globális kihívásokra a távközlésben?

IoT szolgáltatások fejlesztése - SensorHUB

Maradandó digitális transzformációk Oracle HOUG Konferencia 2018

EFOP Dr. Péter Zsolt, egyetemi docens, Orosz Dániel, PhD-hallgató,

Dr. Szűts Zoltán Facebook a felsőoktatásban?

Kitekintés a jövőbe: új technológiák és modellek a fogyatékkal élők szolgálatában

DIGITÁLIS VILÁG ÉS TERÜLETI VONZÓKÉPESSÉG

AZ ELEKTROMOBILITÁS KORMÁNYZATI FELADATAI. III. Elektromobilitás Konferencia. Weingartner Balázs államtitkár Innovációs és Technológiai Minisztérium

A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása

BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR LOGISZTIKAI MÉRNÖKI. MESTER (MSc) SZAK

Digitális Oktatási Stratégia

A Digitális jövő munkaerőpiaci kihívásai

A digitális világ és az informatika, mint a versenyképesség alapfeltétele

MODERN VÁLLALKOZÁSOK PROGRAMJA DIGITÁLIS VÁLLALKOZÁSFEJLESZTÉS U N I Ó S F O R R Á S B Ó L

Európai uniós forrású vállalati hitel- és kombinált hitelprogramok. MFB Magyar Fejlesztési Bank Zrt. DR. NYIKOS GYÖRGYI IGAZGATÓ

A Kormány iparfejlesztési tervei a vegyipari stratégia intézkedései

Ember és robot együttműködése a gyártásban Ipar 4.0

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés

Magyar Közút ITS projektek 2020-ig

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék. Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens

Készült: Modern Vállalkozások Programja Megyei INFOrmációsnap Miskolc

Körforgásos gazdaság: mi ez és hova szeretnénk eljutni? Kriza Máté kuratóriumi elnök Körforgásos Gazdaságért Alapítvány

Takács Árpád K+F irányok

FIGYELEM ELŐADÁS ELŐTTED

Digitális Magyarország program. Gódor Csaba Miniszterelnökség


Digitalizációs Kutatás Madar Norbert. A kutatást a megbízásából a készítette

Digitalizációval a jövő közlekedéséért Dr. LUDVIG László, Mobility Divízió Vezető, Siemens Zrt.

Felhívás okos és innovatív megoldások megvalósítására SMART FACTORY HUB projekt keretében.

Az oktatás jelenlegi helyzete - jövőképe Információ alapú közoktatás fejlesztés a KIR bázisán

Digitális fejlesztések a közigazgatásban Kelemen Gábor ágazati igazgató

A B C D E. 2. GINOP Vállalkozói inkubátorházak fejlesztése 2,20 standard március

Menedzsment paradigmák és a virtuális vállalat. Virtuális vállalat 2012/13 1. félév 6. Előadás Dr. Kulcsár Gyula

Okos Városok T-City Szolnok. Intelligens IT City Eger

Volatilitásváltozatosság. globalizáció. big data. digitális darwinizmus. lakóhelyváltások 7X. munkahelyváltások 6X. oktatás átalakulása

Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar

Dorozsmai Éva humánerőforrás vezérigazgató helyettes MÁV Zrt.

CITY OF SZEGED Smart city activities Sándor NAGY Vice Mayor

Digitális Egészségipar-fejlesztési Stratégia

Panorama project

Átírás:

1

Technológiai megatrendek Az élet minden területét átszövő digitalizálás IoT - Ipar 4.0 Számítási teljesítmény növekedése MI elképzelhetetlen fejlődése A megállíthatatlan automatizálás 3D nyomtatás A technológia felhasználásának módosulása Blockchain Platform és új üzleti modellek Forrás: Forbes 2

Negyedik ipari forradalom: a virtuális és a fizikai világ konvergenicája, hálózatba kapcsolt eszközök exponenciális növekedése 1. Gépesítés 2. Tömeggyártás 3. Automatizálás 4. Kiber-fizikai rendszerek Az Ipar 4.0 jellemzői Horizontális integráció: Az okos gyár önmaga optimalizálja a termelési folyamatait. Vertikális integráció: Emberek, gépek kiber-fizikai rendszereken keresztül kommunikálnak. Az okos termékek: képesek adatokat gyűjteni, továbbítani életciklusuk gyártási fázisairól. Az ember maga az értékteremtés vezérlője, ő áll a középpontban. Kép: www.tozsdeforum.hu 3

Az Ipar 4.0 mikro-hatásai (Németországi példa) Ágazatok Az Ipar 4.0 bevezetésétől várt hatékonyságnövekedés [%] Éves növekedés [%] 2013-25 2013-25 Vegyipar +30% 2,21 Jármű- és alkatrészgyártás Gépek és gyáripari berendezések Elektromos berendezések +20% 1,53 +30% 2,21 +30% 2,21 Mezőgazdaság +15% 1,17 Információs és kommunikációs szektor Össz-potenciál a 6 kiválasztott ágazatban Az Ipar 4.0 hatása a teljes német gazdaságra extrapolálva* +15% 1,17 +23% 1,74% +11,5% 1,27% A karbantartási költségek csökkennek: 10-40% Piacrakerülési idő csökken: 20-50% Az előrejelzések pontossága javul: 85+% A minőségköltség csökken: 10-20% A raktározási költségek csökkenek: 20-50% A termelékenység nő: 3-5% Az állásidő csökken: 30-50% A termelékenység a műszaki munkakörökben a szellemi munka automatizálásának köszönhetően nő: 45-55% Forrás: Ipar 4.0 MKIK Informatikai Kollégium Tanulmány Forrás: McKinsey - Industry 4.0 (Németország példája) 4

Digitális gyárak (smart factory) evolúciója az egyedi megoldásoktól a digitális platformokig KKV-k 91% a teljes potenciál Nagyvállalatok Digitalizáltság foka Nem tervez digitális gyártást Szigetszerűen használ digitális technológiákat Széleskörűen használ digitális technológiát, a gyártás részben integrált és összekapcsolt A gyártás teljes mértékben digitalizált Forrás: PWC Industry 4.0 IPAR 4.0 Nemzeti Technológiai Platform kérdőív projekt eredményei a nagyvállalatok sem felkészültek Saját szerkesztés KKKV-k 2% Nem létezik stratégia 5% 40% 19% 8% 17% Pilot megvalósítás elkelzdődött Stratégia bevezetés elkezdődött Stratégia kidolgozás alatt Stratégia megfogalmazódott Stratégia megvalósult Nagyvállalatok 3% 16% 10% 62% 9% Nem létezik stratégia Pilot megvalósítás elkelzdődött Stratégia bevezetés elkezdődött Stratégia kidolgozás alatt Stratégia megfogalmazódott Stratégia megvalósult 5

Az automatizációs kitettségi index VÁRHATÓ VÁLTOZÁSOK A MUNKAERŐPIACON Hitel ügyintézők Recepciósok Jogi asszisztensek Bolti kiszolgálók Taxisofőrök, áruszállítók Biztonsági őrök Szakácsok, felszolgálók Csaposok Személyi bankárok Újságírók Zenészek, énekesek Jogászok Százalék/ automatizáció valószínűsége Digitalizáció: megszűnő egyszerű, ismétlődő manuális feladatok, munkakörök, Ipar4.0 / technológiák, szakmák Big data programozás, gépi tanulás, adattudós; Felhő alapú technológiák terjedése, osztott erőforrások használata; Genetikus programozás; 3D nyomtatás; Önvezető autók. Forrás: EY proprietary analysis of US BLS & Frey & Osborne data on automation új 6

A robotizáció foka Az ipar robotellátottsága fontos jellemzője az Ipar 4.0-ra felkészültségnek A járműipar minden országban a jelentősen legnagyobb felhasználó A mintagyárak fontossága az Ipar 4.0 ipari kultúra terjesztésében a KKV-k számára 7

Ipar 4.0 és Digitizing European Industry Az európai Platform kezdeményezés célja Use case -k kiválasztása, tesztelése Kiemelkedő jelentőségű kulcstechnológiai fejlesztések előkészítése Digitális innovációs központok (Digital Innovation Hub) kialakítása Európai jelentőségű PPP projektek (IPCEI) (Alakuló ülés 2018. május 29.) Hazai projektek megjelenítése a DEI portálon cross- Ipar 4.0 SZTAKI mintaalkalmazás Zalaegerszegi tesztpálya - SL / AT / HU border együttműködési nyilatkozat Mintagyárak Ipar 4.0 pilot költségvetési program További kezdeményezések: 5G koalíció MI koalíció (Roland Berger Strategy consultants, Industry 4.0) 8

Mintagyár program A hazai iparágak reprezentációja Ipar 4.0 technológiai kompetencia központ Ipar 4.0 alapú technológiák valós termelési környezetben Célok Szemléletformálás, demonstráció, és fejlesztés Tudás-transzfer és képzés, szervezés, vállalatvezetés Minősítés, vállalatra szabott Ipar 4.0 fejlesztési és üzleti tervek Digitális átalakítás fejlesztés Ipar 4.0 pályázatok A hazai iparágak reprezentációja + Ipar 4.0 technológiai kompetencia központ Kijelölt alágazatok (diszkrét automatizálás) Járműipar Specializált gép- és járműgyártás Fémfeldolgozás Továbblépés (folyamatok) Gyógyszeripar Élelmiszeripar Vegyipar Demonstrációs helyszínek mentor vállalkozás Continental, FESTO ELTEC Rotocerta Maher Zrt. Műegyetem Modern Gyárak Éjszakája: 2018. 11. 16. Forrás: FESTO 9

Mi is az AI? Azon folyamatok, amelyekben egy gép az emberi viselkedéshez hasonlóan old meg feladatokat. A mesterséges intelligencia több különböző technológiai réteget fűz össze. 10

Jövőképek pragmatikus vs. filozófiai megközelítés Az állandóan gyorsuló műszaki haladás és az emberi élet változása azt az érzetet keltik, hogy a faj történetének olyan alapvető szingularitásához közeledünk, melyen túl dolgaink nem mehetnek tovább a jelenleg ismert módon. /Neumann János/ A technológia lényegi kérdése, hogy miként működik együtt az ember és a gép? a technológia nem az ember helyettesítője, hanem az emberi munka kiegészítő eszköze (Peter Thiel, a PayPal alapítója) A szuperintelligencia az az időpont, amikor a mesterséges intelligencia meghaladja az emberi intelligencia szintjét. (I. J. Good) 11

Felelősség A kutatás örök dilemmája A mesterséges intelligencia a műszaki fejlődés tovaszáguldó lova, és a biztonságos alkalmazás őrének az előbbit üldöző lova közötti versenyre ítéltetett. A felelősség, és a jogi szabályozás komoly, újszerű kihívásai: A törvényhozó felelőssége Vagyoni, kártérítési felelősség Etikai felelősség 12

Technológiai szingularitás Moore törvény (1965) Komponensek összetettsége évente durván kétszeresére nő A törvény kiterjesztése (R.Kurzweil 2001) A gyorsuló eredmények törvénye Exponenciális növekedés Paradigma váltások gyorsulása Rendszerek: Ember-gép Nem biológiai emberek Halhatatlanság Technológiai szingularitás kb 2040 Nem biológiai intelligencia sokszorosa a biológiainak Szingularitás- időhorizont-fekete lyuk 13

Hatás a munkahelyekre Forrás: McKinsey Global Institute Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce Transitions in a Time of Automation (Executive Summary) 14

Society 5.0 Forrás: Keidanren 2016 15

EU digitális fejlettségi országjelentés (EDPR) DESI: HU a 21. helyről a 20. helyre került a 28 tagállam listáján (2015-16), de 23. hely 2018-ban Erősség: internet használat, szélessávú elérhetőség (kivéve mobil internet penetráció) Gyengeség: digitális integráció, emberi erőforrások Gyorsan fejlődő területek: digitális integráció és digitális közszolgáltatások Legnagyobb kihívások: üzleti folyamatok digitális integrálása, digitális közszolgáltatások 16

Ipar 4.0 emberi tőke, oktatás, képzés 32% A lakosság digitális készségének foka 33% 35% 27% 50% 22% EU HU Digitális szakadék: Elsődleges szakadék: A vállalati digitális írástudás hiánya (honlapok hiánya, alapvető kommunikáció) Másodlagos szakadék: Elektronikus fizetési rendszerek, mobil alkalmazások, Szabályozott e-ügyintézés, E-kereskedelem, Folyamatirányítás, Integrált vállalatirányítás, E-leadership Magas Felsőoktatási trendek: Diszciplínák felülvizsgálata, újak kialakítása, Átlagos Alacsony, vagy hiányzó Digitális készségek, DESI, EU-COM, 2016 Új képzések: BME Autonomous Vehicle Control Engineer (RECAR) BME MBA Ipar 4.0 ELTE Computer Science for Autonomous Driving Egyedi vállalati, tűszerű képzések 17

Mesterséges Intelligencia - az önvezető járművek-zalaegerszeg Az automatizáltság szintjei 18

Az önvezető járművek Nem műszaki kérdések Erkölcsi, Pszichológiai, Politikai kérdések El szabad-e venni a vezetés élményét? Ellentétben az egyéb kooperatív módon irányítható járművektől (repülő, hajó, vasút) az egymáshoz nagyon közeli, szélsőségesen eltérő képességekkel rendelkező humán irányítók esetén valóban minden helyzetre fel tudjuk-e készíteni a rendszert? Mi képezi a döntés alapját olyan helyzetben, amikor két rossz közül kell választani? Nem terheli-e túl mentálisan a jármű vezetőülésében helyet foglaló személyt a tény, hogy nem ő irányítja a járművet? Tudjuk-e garantálni, hogy az autonóm járművek nem kerülnek-e az eredeti célnak nem megfelelő felhasználásra? Forrás: Technologiereview, VDA 19

Összegzés Egy vállalatnál a HR vezető kell, hogy a legkreatívabb legyen, hiszen Nehezen azonosítható, mire kell embereket találnia Szakmák megszűnnek, átalakulnak, újak születnek Automatizálás átalakítja a foglalkoztatási struktúrát Emberek és gépek dolgoznak együtt MI új kompetenciákat követel Nehezen azonosítható, milyenek lesznek az új generációk XYZ generáció, azaz Smiley People És a nagy testvér figyel Facebook Mood 20

Köszönöm megtisztelő figyelmüket! 21