Was steckt drin
Eine Übersicht zu Industry 4.0 - Technologien, Nutzen und Datenmanagement
IoT ist eine Kerntechnologie für die intelligente Fertigung. Manchmal wird sie auch als industrielles IoT (IIoT) bezeichnet.
Das IoT umfasst mehrere Anwendungsfälle, bei denen Geräte über Sensoren mit dem Internet oder der Cloud ver-bunden sind und Echtzeitdaten erzeugen und sammeln, um diese zu analysieren und die Effizienz zu steigern.
Die entscheidende Frage ist: Welchen Nutzen wollen Sie durch das IoT erzielen?
Das IoT umfasst verschiedene Arten von Sensoren für Anwen-dungen wie maschinelles Lernen, Produkttests, visuelle Qualitäts-kontrollen, Vibrations-, Temperatur- und Zustands-überwachung und mehr.
Einige Sensoren dienen einem doppelten Zweck, z.B. der Anzeige günstiger Bedingungen für be-stimmte Prozesse oder der Erken-nung von Überhitzung in Ma-schinen wie Windkraftanlagen.
Die Nutzung des IoT und die Vernetzung von Anlagen für die intelligente Fertigung können neue Geschäfts-modelle ermöglichen und die betriebliche Effizienz steigern. Physische und digitale Anlagen können interagieren, funktionale Beziehungen eingehen oder als Teil von Service Level Agreements (SLAs) gebündelt werden, die eine Leistungsüberwachung erfordern. Dieser Ansatz ermöglicht den Übergang von reaktiver zu prädiktiver und präventiver Anlagenwartung und erschließt den vollen Wert von IoT-Daten, wenn sie mit zentralisierten Anlagendaten verknüpft werden.
Beispiel:
Angesichts des wachsenden Interesses an Nachhaltig-keit können IoT-Geräte eine entscheidende Rolle dabei spielen, Unternehmen bei der Reduzierung ihrer Umweltbelastung zu unterstützen. IoT-Sensoren können dazu verwendet werden, den Energieverbrauch zu überwachen und den Transport zu optimieren. Intelligente Verbrauchszähler in Privathaushalten und Unternehmen sind nichts anderes als effizient arbeitende IoT-Geräte.
Global IoT Connectivity Market-Growth:
2023: USD 282.39 Mrd.
2028: USD 720.37 Mrd.
Research and Markets: Global IoT Connectivity Market Report and Forecast 2023-2028 (2023)
Internet der Dinge
Prädikative Wartung
KI/ML
Qualitätsüberwachung
Konstruktions-/Produktionsoptimierung
Robotergestützte Prozessautomatisierung
Digital Modeling
Master Data Management
Andere
Sensor
Indem sie Echtzeitdaten über Temperatur, Vibrationen, Bewegungen, Batterieleistung, Materialverschlechterung und vieles mehr sammeln, liefern Sensoren die Betriebsdaten für prädiktive Maßnahmen und beschleunigen damit die Entscheidungsfindung. Die Bandbreite der Sensortypen ist groß, da diese oft für einen bestimmten Zweck entwickelt werden. Was sie gemeinsam haben, ist ihre Konnektivität mit einer App, einer Plattform oder anderen Sensoren und damit ihre Fähigkeit, Daten auszutauschen. Intelligente Sensoren können Daten verarbeiten, um schneller reagieren zu können. Siehe Edge Computing.
Prädiktive Wartung
Die prädiktive Wartung ist einer der am weitesten verbreiteten und attraktivsten Vorteile des IoT. Sie ermöglicht die proaktive Planung von Wartungsaktivitäten auf der Basis von Sensordaten und Prognosemodellen.
Die Überwachung von Produktionsanlagen ist ein Muss. Der Einsatz von IoT und intelligenten Sensoren für die prädiktive Wartung ermöglicht es Ihnen, Ausfallzeiten zu planen, Produktionsunterbrechungen zu minimieren und die Nutzungs-dauer von Anlagen zu ver-längern. Zeitnahe Erkenntnisse können zu erheblichen Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen führen.
Durch die Analyse von histo-rischen und Echtzeitdaten können Sie potenzielle Probleme oder Engpässe im Fertigungsprozess vorhersagen. Prädiktive Algorithmen können Maschinenausfälle oder Qualitätsprobleme vorhersehen, bevor sie auftreten, und ermöglichen so eine vorbeugende Wartung und Prozessanpassungen.
Darüber hinaus erhöht die prädik-tive Wartung die Sicherheit, da Reparaturen nicht mehr aus-schließlich auf der Grundlage von vorgegebenen Zeitplänen oder Zykluszählungen durchgeführt werden müssen. In proble-matischen oder gefährlichen Umgebungen können Roboter ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der vorausschauenden Wartung spielen.
5G-Netzwerke
Der Einsatz von 5G-Netzen ist für die Entwicklung des IoT und adaptiver Technologien von zentraler Bedeutung. 5G bietet höhere Geschwindigkeiten, ge-ringere Latenzzeiten und größere Kapazitäten. Dies ist entschei-dend für Anwendungen, die eine Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern, wie z. B. autonome Fahrzeuge. Je schneller sich Fahrzeuge bewegen sollen und je kürzer die Reaktionszeit sein muss, desto mehr Daten müssen in Echtzeit übertragen und verarbeitet werden.
KI und maschinelles Lernen
KI- und ML-Technologien spielen eine immer wichtigere Rolle bei der Analyse und Interpretation von IoT-Daten. Sie helfen Unter-nehmen, Muster und Erkennt-nisse zu identifizieren, die durch manuelle Analyse nur schwer zu erkennen wären. Das Sammeln und Erzeugen von Daten ist der einfache Teil von Industry 4.0. Der schwierige Teil ist die Verwaltung und Weitergabe der Daten. KI und ML sind auf strukturierte Datenmodelle angewiesen. Die generierten Daten benötigen eine Grundlage aus logischen Datenhierarchien und Kategorien. Daher ist die Reihenfolge der Implementierung entscheidend: Es empfiehlt sich, zuerst die Daten zu bereinigen und zu strukturieren und dann KI einzusetzen, um die Daten-verwaltung zu beschleunigen.
Vorreiter, d. h. diejenigen, die KI-Technologien eingeführt haben, können mit einer kumulativen Cashflow-Veränderung von 122 % rechnen […] Unterneh-men, die in den nächs-ten 5-7 Jahren keine KI einführen, werden voraussichtlich negative Cashflow-Veränderung von 23 % erleben.”
Qualitätskontrolle
Adaptive Technologien tragen dazu bei, eine gleichbleibende Produktqualität zu gewährleisten. Durch die kontinuierliche Über-wachung und Analyse von Produktionsdaten können Sie Abweichungen von den Qualitäts-standards erkennen und sofortige Korrekturmaßnahmen veran-lassen, um sicherzustellen, dass fehlerhafte Produkte auf ein Minimum reduziert werden.
Design und Produktionsoptimierung
Auf der Grundlage der aus der Datenanalyse und der prädiktiven Analytik gewonnenen Erkennt-nisse können adaptive Technolo-gien Fertigungsprozesse im laufenden Betrieb optimieren. Diese Optimierung kann die Anpassung von Maschinen-einstellungen, die Änderung von Produktionsplänen oder die Umleitung von Materialien von Lieferanten bzw. innerhalb der Fabrik umfassen, um die Effizienz zu maximieren und Verschwen-dung zu reduzieren.
Ereignnismanagement
Sensoren und Softwarefunktionen können Kapazitätsprobleme lösen und ein Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage herstellen, indem sie bei bestimmten Lagerbeständen oder aufgrund von Rück-meldungen durch Lieferanten oder Kunden Workflows auslösen. Die Integration mit dem ERP, dem Product Lifecycle Management System, dem Produktkatalog oder anderen zentralisierten Systemen ist dabei von entscheidender Bedeutung.
Cloudtechnologien
Angesichts der riesigen Daten-mengen, die durch das IoT gesammelt werden, sind skalierbare und kostengünstige Cloudlösungen entscheidend für die Zentralisierung und Verwal-tung verschiedener Datenquellen.
Cloudlösungen bieten skalier-baren und kostengünstigen Speicher für riesige Daten-mengen. Sie ermöglichen es Herstellern, Daten aus ver-schiedenen Quellen zu zentrali-sieren und zu verwalten, sodass sie für Analysen und Entschei-dungen leicht zugänglich sind.
Cloudtechnologien erleichtern die Echtzeitverarbeitung und -analyse von Streaming-Daten, was eine entscheidende Voraussetzung für Industry 4.0-Anwendungen wie prädiktive Wartung, Qualitäts-kontrolle und Prozessoptimierung ist.
Industry 4.0-Lösungen erfordern häufig die Fähigkeit, Rechen-, Speicher- und Netzwerk-ressourcen schnell zu skalieren, um mit den sich ändernden Anforderungen Schritt zu halten. Dies macht auch die Nutzung der Cloudtechnologie unumgänglich.
Führende Cloudanbieter investieren in großem Umfang in Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Zertifizierungen und machen die Cloud zu einem sicheren Speicherort für sensible Fertigungsdaten, um sie vor Industriespionage und Cyberangriffen zu schützen.
Bis 2027 werden Unternehmen mehr als 50 % ihrer kritischen Geschäftsinitiativen mithilfe von Cloudplattformen beschleunigen. Im Jahr 2021 waren es noch weniger als 10 %.”
Da das Volumen der erzeugten IoT-Daten unaufhörlich zunimmt, gewinnt Edge-Computing zunehmend an Bedeutung. Dieser Begriff bezeichnet eine Datenverarbeitung und -analyse, die näher an der Datenquelle stattfindet, um Latenzzeiten zu reduzieren und eine schnellere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Das intelligente Edge-Gerät kann erkannte Daten lokal analysieren und Aufgaben wie Objekt-erkennung oder Geräusch-musteranalyse in Echtzeit durchführen. Auf Grundlage der Analyse kann das Edge-Gerät dann sofort Maßnahmen ergreifen, z. B. eine Warnung senden oder einen Alarm auslösen, ohne dass Sie auf eine Antwort von einem entfernten Server warten müssen.
Damit Sie sich auf Echtzeit-Entscheidungen und -Aktionen verlassen können, müssen Sie sicherstellen, dass die Stammdaten des Geräts konsistent und am Edge zu-gänglich sind. Stammdaten können die notwendigen Refe-renzinformationen liefern, um Edge-Computing-Systeme effektiv zu betreiben, insbesondere wenn sie mit Daten aus verschiedenen Quellen und von verschiedenen Standorten arbeiten. Das stellt sicher, dass Edge-Computing-Lösungen genaue und aktuelle Informationen verwenden, was letztendlich ihre Gesamtleistung und Zuverlässigkeit verbessert.
Bis 2025 kann man davon ausgehen, dass Edge Computing einen potenziellen Hardware-Wert von 175 bis215 Milliarden Dollar darstellt.
Die Industry 4.0-Automatisierung umfasst sowohl die Hardware als auch die Software.
Roboter
In der intelligenten Fabrik werden Roboter zur Automatisierung eingesetzt. Sie helfen dabei, repetitive und arbeitsintensive Aufgaben mit hoher Präzision und Konsistenz auszuführen. Dadurch wird der Bedarf an menschlicher Arbeitskraft für diese Aufgaben reduziert, einschließlich der Aufgaben, die für Menschen gefährlich sein können.
Roboter können mit Sensoren und Datenkonnektivität ausgestattet werden, sodass sie im Rahmen ihrer Tätigkeit wertvolle Daten sammeln und übermitteln können. Diese Daten können für die Leistungs-überwachung und vorausschauende Wartung verwendet werden.
Kollaborative Roboter (cobots)
Cobots sind so konzipiert, dass sie an der Seite von Menschen arbeiten. Sie ergänzen die Fähigkeiten menschlicher Mitarbeiter und steigern die Produktivität der Belegschaft insgesamt. Dieser kollaborative Ansatz verbessert die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von Fertigungsprozessen.
3D-Druck
Der 3D-Druck, auch bekannt als Additive Fertigung, ist eine Schlüsseltechnologie für die schnelle Fertigung von Prototypen. Er ermöglicht es Herstellern, schnell und kostengünstig Prototypen komplexer Teile und neuer Produkte zu erstellen und Designs zu überarbeiten. Dies beschleunigt den Produktentwicklungsprozess und eignet sich vor allem für stark individualisierte Produkte.
Bei RPA kommen Software-Roboter zum Einsatz, die Auto-matisierung, Computervision und maschinelles Lernen nutzen, um regelbasierte und hochvolumige Aufgaben ohne menschliches Eingreifen auszuführen. Zu den Anwendungsfällen gehören Chatbots für Service-anrufe, Qualitätskontrollen und Inspektionsaufgaben, um sicher-zustellen, dass die Produkte bestimmte Standards erfüllen. Roboter können konsistente und präzise Inspektionen durchführen und so Defekte und Verschwen-dung im Herstellungsprozess reduzieren. Die Fähigkeit von RPA, große Datenmengen zu verarbeit-en, macht diese Technologie zu einem grundlegenden Enabler für Industry 4.0, der es menschlichen Mitarbeitern ermöglicht, sich auf komplexere und wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren.
RPA kann eingesetzt werden, um Daten von Sensoren und Maschinen zu integrieren, sie in Echtzeit zu verarbeiten und Datenbanken und Systeme zu aktualisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die Entschei-dungsträger Zugang zu genauen und aktuellen Informationen haben. Die Entscheider müssen wissen, wie sich die Prozessdaten auf die Vermögenswerte des Unternehmens auswirken. Daher müssen RPA-Daten mit zentra-lisierten Unternehmensdaten verknüpft werden, um einen Überblick auf höchster Ebene zu erhalten.
Der Zugriff auf Daten ermöglicht es Ihnen, virtuelle Versionen Ihrer Assets zu erstellen.
Digital Twins
Ein digitaler Zwilling ist eine vir-tuelle Darstellung einer realen Anlage, eines Prozesses oder eines Systems, die dessen Aus-sehen und Verhalten nachbildet. Digital Twins werden vor allem in Simulationen eingesetzt, oft ohne ein physisches Gegenstück, was der Produktentwicklung, der Fabrikplanung oder der Bewertung potenzieller Änder-ungen zugute kommt. Digital Twins ermöglichen die Vorher-sage von Leistungsergebnissen und Problemen für physische Gegenstücke, bevor Änderungen in der realen Welt umgesetzt werden. Dieser Ansatz kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.
Die Kombination von digital Twins mit IoT-Daten bietet Einblicke in die Leistung von Anlagen und hilft bei der Bewertung potenzieller Lösungen. Digital Twins ver-bessern die Visualisierung und die Zusammenarbeit funktions-übergreifender Teams.
Ford nutzt die Technologie der digital Twins, um Energieverluste genau zu erkennen, Bereiche zu identifizieren, in denen Energie gespart werden kann, und die Gesamtleistung von Produktionslinien zu verbessern.”
Augmented reality (AR)
AR lässt digitale Informationen nahtlos mit der realen Welt verschmelzen, verbessert die Interaktion und bietet ein erweitertes Erlebnis der physischen Umgebung.
In bestimmten Anwendungsfällen kann es von Vorteil sein, einen kontinuierlichen Datenfluss zu einem AR-Headset aufrechtzu-erhalten. Dies ermöglicht die Einblendung von Maschinen-plänen zur Verbesserung von Schulungen, die Visualisierung von Gefahren und bietet eine Möglichkeit, digital Twins zu erleben und zu verwalten.
Zwar wird das Metaverse bereits als Nachfolger des Internets angepriesen, aber seine Bedeutung für die Fertigung ist noch nicht ausgereift. Trotz einiger Erfolge der ersten Anwender steckt die Technologie noch in den Kinderschuhen.
Building information modeling/management (BIM)
Ähnlich wie beim digital Twin, schafft BIM eine simulierte Umge-bung. Als digitales Modell eines Gebäudes oder Bauprojekts ist ein Gebäudeinformationsmodell eine 3D-Darstellung, die die architektonischen Aspekte, die strukturellen, mechanischen, elektrischen und sanitären Komponenten eines Gebäudes umfasst.
Das Herzstück des Modells sind die Informationen, die zentralisiert und zugänglich sein müssen, um eine Zusammenarbeit zu ermöglichen.
Viele Initiativen zur digitalen Transformation scheitern an der fehlenden zentralen Datenver-waltung. Maßnahmen, die darauf abzielen, Unternehmen in Richtung Industry 4.0 voranzu-bringen, laufen Gefahr, isoliert zu werden, wenn die generierten Daten nur schwer gemeinsam genutzt werden können. IoT-Implementierungen haben mehr Aussicht auf Erfolg, wenn sie in eine unternehmensübergreifende Lösung integriert sind, die Data Governance unterstützt.
Um den Return on Investment zu gewährleisten, sollten Ferti-gungsanwendungen in eine zen-tralisierte Datenmanagement-lösung integriert werden. Entscheider brauchen keinen Zugriff auf Sensordaten. Sie benötigen eine umfassende 360-Grad-Sicht auf Produktivität, Anlagenleistung und Risiken in der Lieferkette. Diese Einblicke werden durch das übergreifende MDM-System bereitgestellt.
Inmitten des Zustroms flüchtiger IoT-Daten stellen Stammdaten stabile Informationen über Ihre Anlagen dar, die echten Mehrwert bieten, während IoT-Daten lediglich einen potenziellen Wert darstellen. Das MDM bildet die Grundlage für die erfolgreiche Implementierung von IoT-Technologien und ermöglicht die genaue Interpretation von Sensordaten.
MDM sorgt für die nötige Transparenz in Ihrer Daten-basis, ohne die die Asset-Daten von Industry 4.0 isoliert bleiben, und die Realisierung eines maximalen ROIs verhindern.
Plattformen sind hilfreich, weil sie viele allgemeine Funktionen von der spezifischen Anwendungslogik abstrahieren. […] Eine gute Plattform reduziert somit die Kosten für die Entwicklung und War-tung von Anwendungen drastisch.”
Wenn Sie Ihr Vorhaben der intelligenten Fertigung auf saubere und aufschlussreiche Stammdaten aufbauen, können Sie digitale Initiativen einfacher als sonst implementieren und skalieren. Gemanagte Stammdaten geben Sensordaten den nötigen Kontext:
Vereinfachtes Ereignis-management über Systeme, die Sensordatensätze zu Anlagen mit prädiktivem Wartungsbedarf speichern.
Automatische Trigger für ERP-Daten in Verbindung mit der Integration von Lieferanten erleichtern die Bestandsverwaltung.
Sicherheitswarnungen für Anlagen oder Standorte durch Verknüpfung mit den Systemen, die diese Daten sammeln.
Bereitstellung einer konsolidierten Ansicht von Anlagen und Standorten mit Echtzeit-Emissionsdaten für ESG-Analysen.
