Was ist Industrie 4.0?

Das Internet der Dinge (auch Internet of Things, kurz IoT) ist eine entscheidende Komponente intelligenter Fabriken. Die Maschinen in der Fabrikhalle werden dafür mit Sensoren ausgestattet, die über eine IP-Adresse verfügen. Dadurch kann eine Verbindung mit anderen internetfähigen Geräten hergestellt werden, um sowohl Daten zu versenden als auch zu empfangen. Diese Mechanisierung und Vernetzung ermöglicht es, große Mengen wertvoller Daten zu sammeln, zu analysieren und auszutauschen. Je nach Ansatz können die Geräte entweder direkt miteinander kommunizieren oder die Daten für weitere Analysen durch umfassende Software- und/oder KI-gestützte Systeme laufen lassen. In jedem Fall sollten die Daten zur Speicherung weitergeleitet werden, um daraus auch in Zukunft wertvolle Erkenntnisse gewinnen zu können.

Cloud Computing ist ein Eckpfeiler jeder Industrie-4.0-Strategie. Um eine intelligente Fertigung vollständig umsetzen zu können, müssen Technik, Lieferkette, Produktion, Verkauf und Vertrieb sowie Service vernetzt und miteinander integriert werden. Die Cloud trägt dazu bei, dies möglich zu machen. Darüber hinaus können die in der Regel großen Datenmengen, die gespeichert und analysiert werden müssen, mithilfe der Cloud effizienter und kostengünstiger verarbeitet werden. Cloud Computing kann auch die Anlaufkosten für kleine und mittelgroße Hersteller senken, da sie ihre Cloud-Anforderungen entsprechend anpassen und mit dem Wachstum ihres Unternehmens skalieren können.

KI und maschinelles Lernen ermöglichen es Fertigungsunternehmen, das Informationsvolumen, das nicht nur in der Fabrikhalle selbst, sondern auch in allen anderen Geschäftsbereichen und sogar von Partnern und Drittanbietern generiert wird, voll auszuschöpfen. Diese Datenmengen sind derart umfassend, dass sie von Menschen unmöglich überschaut werden können. Doch auch herkömmliche Software, deren Code feste Ansätze vorgibt, stößt hier häufig an ihre Grenzen, da sie an sämtliche Eventualitäten angepasst werden muss. Die Lösung: KI und Machine Learning können Erkenntnisse schaffen, die für Transparenz, Vorhersehbarkeit und die Automatisierung von Abläufen und Geschäftsprozessen sorgen. Beispielsweise sind Industriemaschinen anfällig für Ausfälle während des Produktionsprozesses. Wenn Unternehmen also die von diesen Assets gesammelten Daten nutzen, kann ihnen dies dabei helfen, eine vorausschauende Wartung auf der Grundlage von Algorithmen für Machine Learning durchzuführen, was zu einer höheren Betriebszeit und Effizienz führt.

Echtzeit-Produktionsabläufe verfügen über einige anspruchsvolle Voraussetzungen. Dazu gehört auch, 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 durch das Equipment erfordern. Die Daten stattdessen an die Unternehmens-Cloud und dann zurück in die Fabrik zu senden, könnte zu lange dauern und hängt stark von der Zuverlässigkeit des Netzwerks ab – Problemstellungen, die durch Edge Computing behoben werden können. Die Verwendung von Edge Computing hat zudem den Vorteil, dass die Daten in der Nähe ihrer Quelle bleiben, wodurch Sicherheitsrisiken reduziert werden.

Die Bedeutung von Cybersicherheit oder cyber-physischen Systemen wurde von Produktionsunternehmen in der Vergangenheit häufig unterschätzt. Die Vernetzung von Betriebsequipment in der Fabrik oder im Feld (OT), die zur Erhöhung der Effizienz von Fertigungsprozessen eingeführt wurde, 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. Konkret bedeutet dies: Unternehmen, die bereits in diese Bereiche expandiert sind, sollten dringend sicherstellen, dass ihre Cybersicherheit auf dem neuesten Stand ist. Stehen weitere Expansionen, Skalierungen oder Anpassungen an, sollten diese zukünftig gemeinsam mit Sicherheitsteams geplant werden, um zu gewährleisten, dass keine neuen Schwachstellen entstehen und die Produktion oder das gesamte Unternehmen nicht durch Cyberangriffe beeinträchtigt werden können.

Die digitale Transformation im Rahmen der Industrie 4.0 hat es Herstellern ermöglicht, digitale Zwillinge zu nutzen. Dabei handelt es sich um virtuelle Nachbildungen von Prozessen, Produktionslinien, Fabriken und Lieferketten. 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 einsetzen, um ihre 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. Die Arbeit an einem digitalen Zwilling ist dabei komplett risikofrei, da Änderungen ganz einfach wieder rückgängig gemacht werden können. So lassen sich beispielsweise Anpassungen an einem Herstellungsprozess simulieren, ohne kostspielige Umstrukturierungen und Produktionsausfälle in Kauf nehmen zu müssen. Sobald die Arbeit mit dem digitalen Zwilling ein zufriedenstellendes Ergebnis geliefert hat, lassen sich die Erkenntnisse auf sein reales Gegenstück übertragen.