Industrie 4.0, gleichbedeutend für intelligente Fertigung, ist die Umsetzung der digitalen Transformation der Industrie und ermöglicht eine Entscheidungsfindung in Echtzeit, eine höhere Produktivität, Flexibilität und Agilität, um die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen ihre Produkte herstellen, verbessern und vertreiben.
Hersteller integrieren neue Technologien, darunter das Internet der Dinge (IoT), Cloud Computing und Analysen sowie KI und maschinelles Lernen, in ihre Produktionsanlagen und in ihren gesamten Betrieb.
Intelligente Fabriken sind mit fortschrittlichen Sensoren, eingebetteter Software und Robotertechnik ausgestattet, die Daten sammeln und analysieren und eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Noch mehr Wert wird geschaffen, wenn Daten aus Produktionsabläufen mit Betriebsdaten aus ERP-, Lieferketten-, Kundenservice- und anderen Unternehmenssystemen kombiniert werden, um aus zuvor isolierten Informationen völlig neue Ebenen der Transparenz und des Einblicks zu schaffen.
Diese digitalen Technologien führen zu einer verstärkten Automatisierung, vorausschauender Wartung, Selbstoptimierung von Prozessverbesserungen und vor allem zu einer neuen, bisher nicht möglichen Effizienz und Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden.
Die Entwicklung intelligenter Fabriken bietet der Fertigungsindustrie eine unglaubliche Chance, in die vierte industrielle Revolution einzutreten. Die Analyse von Big Data, die von Sensoren in der Fabrikhalle gesammelt werden, gewährleistet die Echtzeit-Transparenz von Fertigungsassets und kann Werkzeuge für die Durchführung vorausschauender Wartungsarbeiten bereitstellen, um Ausfallzeiten von Geräten zu minimieren.
Der Einsatz von High-Tech-IoT-Geräten in intelligenten Fabriken führt zu höherer Produktivität und verbesserter Qualität. Der Ersatz manueller Inspektionsgeschäftsmodelle durch KI-gestützte Visual Insights reduziert Herstellungsfehler und spart Geld und Zeit. Mit minimalen Investitionen können Qualitätskontrollmitarbeiter ein Smartphone einrichten, das mit der Cloud verbunden ist, um Fertigungsprozesse von überall aus zu überwachen. Durch die Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen können Hersteller Fehler sofort erkennen, anstatt erst in späteren Phasen, wenn Reparaturarbeiten teurer sind.
Die Konzepte und Technologien von Industrie 4.0 können in allen Arten von Industrieunternehmen angewendet werden, einschließlich der Einzel- und Prozessfertigung sowie in der Öl- und Gasindustrie, im Bergbau und in anderen Industriesegmenten.
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Erste industrielle Revolution
Ende des 18. Jahrhunderts ermöglichte die erste industrielle Revolution in Großbritannien die Massenproduktion, indem Wasser- und Dampfkraft anstelle von menschlicher und tierischer Arbeitskraft eingesetzt wurden. Fertigwaren wurden mit Maschinen hergestellt, anstatt sie mühsam von Hand zu fertigen.
Zweite industrielle Revolution
Ein Jahrhundert später führte die zweite industrielle Revolution Fließbänder und die Nutzung von Öl, Gas und Strom ein. Diese neuen Energiequellen sowie die fortschrittlichere Kommunikation per Telefon und Telegraf führten zur Massenproduktion und zu einem gewissen Grad an Automatisierung der Fertigungsprozesse.
Dritte industrielle Revolution
Mit der dritten industriellen Revolution, die Mitte des 20. Jahrhunderts begann, wurden Computer, fortschrittliche Telekommunikation und Datenanalyse in die Fertigungsprozesse integriert. Die Digitalisierung von Fabriken begann mit der Integration von speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) in Maschinen, um einige Prozesse zu automatisieren und Daten zu sammeln und auszutauschen.
Vierte industrielle Revolution
Aktuell befinden wir uns in der vierten industriellen Revolution, die auch als Industrie 4.0 bezeichnet wird. Durch zunehmende Automatisierung und den Einsatz intelligenter Maschinen und Fabriken helfen fundierte Daten dabei, Waren entlang der Wertschöpfungskette effizienter und produktiver zu produzieren. Die Flexibilität wird verbessert, sodass Hersteller die Kundenanforderungen durch Massenanpassung besser erfüllen können – letztlich mit dem Ziel, Effizienz zu erreichen, wobei in vielen Fällen die Losgröße 1 gilt. Durch die Sammlung von mehr Daten aus der Fabrikhalle und deren Kombination mit anderen betrieblichen Daten kann eine intelligente Fabrik Informationstransparenz und bessere Entscheidungen erzielen.
Das IoT ist eine entscheidende Komponente intelligenter Fabriken. Die Maschinen in der Fabrikhalle sind mit Sensoren ausgestattet, die über eine IP-Adresse verfügen. Dadurch kann eine Verbindung mit anderen internetfähigen Geräten hergestellt werden. Diese Mechanisierung und Vernetzung ermöglicht es, große Mengen wertvoller Daten zu sammeln, zu analysieren und auszutauschen.
Cloud Computing ist ein Eckpfeiler jeder Industrie 4.0-Strategie. Die vollständige Umsetzung einer intelligenten Fertigung erfordert die Vernetzung und Integration von Technik, Lieferkette, Produktion, Verkauf und Vertrieb sowie Service. Die Cloud trägt dazu bei, das möglich zu machen. Darüber hinaus können die typischerweise großen Datenmengen, die gespeichert und analysiert werden, mit der Cloud effizienter und kostengünstiger verarbeitet werden. Cloud Computing kann auch die Anlaufkosten für kleine und mittelgroße Hersteller senken, die ihre Anforderungen anpassen und mit dem Wachstum ihres Unternehmens skalieren können.
KI und maschinelles Lernen ermöglichen es Fertigungsunternehmen, das Informationsvolumen, das nicht nur in der Fabrikhalle, sondern in allen Geschäftsbereichen und sogar von Partnern und Drittanbietern generiert wird, voll auszuschöpfen. KI und maschinelles Lernen können Erkenntnisse schaffen, die für Transparenz, Vorhersehbarkeit und Automatisierung von Abläufen und Geschäftsprozessen sorgen. Zum Beispiel sind Industriemaschinen anfällig für Ausfälle während des Produktionsprozesses. Die Nutzung der von diesen Assets gesammelten Daten kann Unternehmen dabei helfen, eine vorausschauende Wartung auf der Grundlage von Algorithmen für maschinelles Lernen durchzuführen, was zu einer höheren Betriebszeit und Effizienz führt.
Die Anforderungen von Echtzeit-Produktionsabläufen bedeuten, dass einige Datenanalysen in der „Edge“ durchgeführt werden müssen – also dort, wo die Daten erstellt werden. Dadurch wird die Latenzzeit von der Datenerzeugung bis zur erforderlichen Reaktion minimiert. So kann beispielsweise die Erkennung eines Sicherheits- oder Qualitätsproblems ein nahezu sofortiges Eingreifen mit dem Equipment erfordern. Die erforderliche Zeit, um Daten an die Unternehmens-Cloud und dann zurück in die Fabrik zu senden, kann zu lang sein und hängt von der Zuverlässigkeit des Netzwerks ab. Die Verwendung von Edge Computing bedeutet auch, dass die Daten in der Nähe ihrer Quelle bleiben, wodurch Sicherheitsrisiken reduziert werden.
Produktionsunternehmen haben die Bedeutung von Cybersicherheit oder cyber-physischen Systemen nicht immer bedacht. Die Vernetzung von Betriebsequipment in der Fabrik oder im Feld (OT), die effizientere Fertigungsprozesse ermöglicht, bietet jedoch auch neue Einfallstore für böswillige Angriffe und Malware. Im Rahmen der digitalen Transformation zur Industrie 4.0 ist es unerlässlich, einen Cybersicherheitsansatz zu berücksichtigen, der IT- und OT-Equipment umfasst.
Die digitale Transformation, die Industrie 4.0 bietet, hat es Herstellern ermöglicht, digitale Zwillinge zu erstellen, die virtuelle Nachbildungen von Prozessen, Produktionslinien, Fabriken und Lieferketten sind. Ein digitaler Zwilling wird erstellt, indem Daten von IoT-Sensoren, Geräten, SPS und anderen mit dem Internet verbundenen Objekten abgerufen werden. Hersteller können digitale Zwillinge nutzen, um die Produktivität zu steigern, Workflows zu verbessern und neue Produkte zu entwerfen. Durch die Simulation eines Produktionsprozesses können Hersteller beispielsweise Änderungen am Prozess testen, um Wege zu finden, Ausfallzeiten zu minimieren oder die Kapazität zu verbessern.
Verbaute Sensoren und vernetzte Maschinen produzieren eine erhebliche Menge an Big Data für Fertigungsunternehmen. Datenanalysen können Herstellern dabei helfen, historische Trends zu untersuchen, Muster zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen. Intelligente Fabriken können zudem Daten aus anderen Teilen des Unternehmens und aus ihrem erweiterten Ökosystem aus Lieferanten und Händlern nutzen, um detaillierte Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Auswertung von Daten aus den Bereichen Personalwesen, Vertrieb oder Lagerhaltung können Hersteller Produktionsentscheidungen auf der Grundlage von Umsatzmargen und Personal treffen. Eine vollständige digitale Darstellung der Vorgänge kann als „digitaler Zwilling“ erstellt werden.
Die Netzwerkarchitektur der intelligenten Fabrik basiert auf Interkonnektivität. Echtzeitdaten, die von Sensoren, Geräten und Maschinen in der Fabrikhalle gesammelt werden, können sofort von anderen Fabrikassets genutzt und verwendet werden. Zudem können diese Daten mit anderen Komponenten im Softwarestack des Unternehmens, einschließlich Enterprise Resource Planning (ERP) und anderer Unternehmensverwaltungssoftware, geteilt werden.
Intelligente Fabriken können maßgeschneiderte Waren produzieren, die den individuellen Bedürfnissen der Kunden besser entsprechen und kostengünstiger sind. Tatsächlich streben Hersteller in vielen Branchensegmenten danach, auf wirtschaftliche Weise eine „Losgröße 1“ zu erreichen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Simulationssoftwareanwendungen und neuer Materialien und Technologien wie dem 3D-Druck können Hersteller problemlos kleine Chargen von Spezialartikeln für bestimmte Kunden herstellen. Während es bei der ersten industriellen Revolution um Massenproduktion ging, geht es bei Industrie 4.0 um Massenanpassung.
Industriebetriebe sind auf eine transparente, effiziente Lieferkette angewiesen, die als Teil einer robusten Industrie-4.0-Strategie in die Produktionsabläufe integriert werden muss. Dies verändert die Art und Weise, wie Hersteller ihre Rohstoffe beschaffen und ihre fertigen Produkte liefern. Durch den Austausch einiger Produktionsdaten mit Lieferanten können Hersteller Lieferungen besser planen. Wenn es beispielsweise zu einer Störung an einer Montagelinie kommt, können Lieferungen umgeleitet oder verzögert werden, um Zeit- und Kostenverschwendung zu reduzieren. Zusätzlich können Unternehmen durch die Analyse von Wetterdaten, Daten von Transportpartnern und Einzelhändlern vorausschauende Lieferungen nutzen, um Fertigwaren genau zum richtigen Zeitpunkt zu versenden und so die Nachfrage der Verbraucher zu decken. Blockchain entwickelt sich zu einer Schlüsseltechnologie, die Transparenz in Lieferketten ermöglicht.
Der Aufbau einer hybriden Multicloud-IT-Infrastruktur ist eine Schlüsselkomponente der digitalen Transformation für Hersteller, die die Vorteile von Industrie 4.0 nutzen möchten. Eine hybride Multicloud-Umgebung bedeutet, dass ein Unternehmen zwei oder mehr Public und Private Clouds zur Verwaltung seiner Workloads einsetzt. Dadurch können sie ihre Workloads über alle ihre Clouds hinweg optimieren, da einige Umgebungen für bestimmte Workloads besser geeignet oder kostengünstiger sind. Hersteller, die nach digitaler Transformation und einer sicheren, offenen Umgebung suchen, können ihre bestehenden Workloads von ihrem lokalen Standort in die bestmögliche Cloud-Umgebung verlagern.
Durch die Ergänzung manueller Inspektionen und technischer Unterstützung durch KI-gestützte automatisierte Inspektionen werden Produktfehler reduziert, die Effizienz verbessert und Fehlalarme minimiert. In der Regel kann das Deep-Learning-Modell schnell mit vorhandenen Bildern und Videos trainiert werden. Nachdem es mit einer Smartphone-Kamera verbunden ist, kann das automatisierte Inspektionsmodell der Produktionslinie hinzugefügt werden.
Die digitale Transformation zur Industrie 4.0 beginnt mit der Datenerfassung und fügt dann künstliche Intelligenz hinzu, um diese Daten zu verstehen. Intelligente Fabriken setzen IoT-Geräte ein, die Maschinen und Computer miteinander verbinden, um mithilfe von Echtzeitdaten ein klares Bild der Produktionsanlage zu erhalten. Dann werden KI und maschinelles Lernen eingesetzt, um aus den großen Datenmengen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Industrie 4.0 führt zur Konvergenz von Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT) und schafft eine Vernetzung zwischen autonomem Fertigungsequipment und umfassenderen Computersystemen. OT-Daten von Sensoren, SPS und SCADA-Systemen werden mit IT-Daten von MES- und ERP-Systemen integriert. Ergänzt durch maschinelles Lernen wirkt sich diese Integration auf das gesamte Unternehmen aus – von der Entwicklung bis hin zu Betrieb, Vertrieb und Qualität.
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Enterprise Asset Management (EAM) ist für den reibungslosen Ablauf von Geschäftsprozessen unerlässlich. Hersteller, die Industrie 4.0-Technologien implementieren, können in ihren intelligenten Fabriken leicht über viele Tausende von IoT-vernetzten Geräten verfügen. Um den Anforderungen von Industrie 4.0 gerecht zu werden, muss jedes einzelne eine maximale Betriebszeit aufweisen, um Effizienz zu gewährleisten. Enterprise Asset Management fördert die betriebliche Resilienz und Agilität, indem es die Remote-Überwachung von Geräten ermöglicht, Funktionen zur Verlängerung der Lebenszyklen von Anlagen bietet und Analysen für die vorausschauende Wartung bereitstellt.
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36 % der Führungskräfte sind der Meinung, dass die Sicherung ihrer IoT-Plattformen eine der größten Herausforderungen für ihr Unternehmen darstellt.
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