Wie die Industrie 4.0-Technologien die Fertigungsprozesse verändern

Industrie 4.0 revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Produkte herstellen, verbessern und vertreiben. Hersteller integrieren heute Technologien wie Internet of Things (IoT), Cloud-Computing und Analytics sowie KI und maschinelles Lernen in ihre Produktionssysteme und über den gesamten Betriebsprozess. Die intelligenten Fabriken sind mit modernsten Sensoren, integrierter Software und Robotik ausgestattet, die Daten erfassen und analysieren und eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Ein noch höherer Nutzen wird erzielt, wenn Daten aus Produktionsprozessen mit operativen Daten aus ERP, Supply-Chain, Kundenservice und anderen Unternehmenssystemen kombiniert werden, um eine ganz neue Dimension der Transparenz und Verwertbarkeit von zuvor isoliert vorliegenden Informationen zu eröffnen. Diese Technologien ermöglichen einen höheren Automatisierungsgrad, vorbeugende Wartung, Selbstoptimierung von Prozessen und vor allem eine stark verbesserte Effizienz und Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden, die bisher nicht möglich waren.

Die Entwicklung von intelligenten Fabriken bietet eine vielversprechende Chance für Fertigungsunternehmen, die der vierten industriellen Revolution entgegengehen. Die Analyse der großen Datenmengen, die von den Sensoren in der Fabrikhalle gesammelt werden, sorgt in Echtzeit für transparente Produktionsprozesse und kann Tools für die Durchführung einer vorbeugenden Wartung bereitstellen, um Ausfallzeiten bei den Anlagen zu minimieren. 

Der Einsatz von IoT-Geräten in intelligenten Fabriken führt zu höherer Produktivität und verbesserter Qualität. Das Ersetzen manueller Inspektion durch KI-basierte Überwachung reduziert Fertigungsfehler und spart Geld und Zeit. Mit minimalen Investitionen können die für die Qualitätskontrolle zuständigen Mitarbeiter beispielsweise ein Smartphone einrichten, das mit der Cloud verbunden ist und so die Überwachung der Fertigungsabläufe von nahezu jedem Ort aus ermöglicht. Durch die Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen können Hersteller auftretende Fehler sofort erkennen - und nicht erst zu einem späteren Zeitpunkt, wenn der Korrekturaufwand erheblich höher ist.

Die Industrie 4.0-Konzepte und -Technologien können auf unterschiedlichste Industrieunternehmen angewendet werden, einschließlich Unternehmen der Einzel- und Prozessfertigung sowie in der Öl- und Gasindustrie, im Bergbau und in anderen Industriesegmenten. 
 

Von Dampf zu Sensor: Historischer Hintergrund für Industrie 4.0

Erste industrielle Revolution

Beginnend im späten 18. Jahrhundert ermöglichte die erste industrielle Revolution in Großbritannien die Massenproduktion durch die Nutzung von Wasser- und Dampfkraft anstelle des Einsatzes von Menschen und Tieren. Waren wurden mit Maschinen hergestellt und nicht mehr mühsam von Hand gefertigt.

Zweite industrielle Revolution

Ein Jahrhundert später wurden in der zweiten industriellen Revolution Fließbänder eingeführt und man begann, Öl, Gas und die elektrische Energie zu nutzen. Diese neuen Energiequellen sowie die fortgeschrittene Kommunikation per Telefon und Telegraphie ermöglichten die Massenproduktion und auch bereits einen gewissen Grad an Automatisierung in der Fertigung.

Dritte industrielle Revolution

In der dritten industriellen Revolution, die in der Mitte des 20. Jahrhunderts begann, hielten Computer, moderne Telekommunikation und Datenanalyse Einzug in die Fertigungsbranche. Die Digitalisierung der Fabriken begann mit der Integration von speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) in Maschinen, um einen Teil der Prozesse zu automatisieren und um Daten zu sammeln und gemeinsam zu nutzen.

Vierte industrielle Revolution

Heute befinden wir uns in der vierten industriellen Revolution, die auch als Industrie 4.0 bezeichnet wird. Sie ist gekennzeichnet durch zunehmende Automatisierung und den Einsatz intelligenter Fabriken, die datenbasiert arbeiten, sodass Waren effizienter und produktiver hergestellt werden können. Eine wesentlich höhere Flexibilität ist möglich, sodass die Hersteller den Kundenanforderungen besser gerecht werden können, indem sie eine individualisierte Massenfertigung (Mass Customization) durchführen - letztlich wird versucht, hohe Effizienz bei einer Losgröße von eins zu erreichen. Durch das Sammeln von immer mehr Daten in der Fabrikhalle und das Kombinieren dieser Daten mit anderen operativen Daten des Unternehmens ermöglicht die intelligente Fabrik bessere Entscheidungen.

Welche Technologien sind der Motor für Industrie 4.0?

Symbol, das eine Maschine darstellt

Internet of Things (Internet der Dinge; IoT)

Das Internet der Dinge (IoT) ist eine Schlüsselkomponente intelligenter Fabriken. Die Maschinen in der Fabrikhalle sind mit Sensoren ausgestattet, die eine eigene IP-Adresse haben, sodass die Maschinen mit anderen internetfähigen Geräten verbunden werden können. Durch diese Konnektivität können große Mengen an wertvollen Daten gesammelt, analysiert und ausgetauscht werden.

Symbol für einen Upload

Cloud Computing

Cloud Computing ist einer der Eckpfeiler jeder Industrie 4.0-Strategie. Eine vollständige Realisierung intelligenter Fertigungsprozesse erfordert die Konnektivität und Integration von Entwicklung, Lieferkette, Produktion, Vertrieb und Service. Mit Cloud Computing wird dies möglich. Darüber hinaus können die in der Regel großen Datenmengen, die gespeichert und analysiert werden müssen, effizienter und kostengünstiger mit der Cloud verarbeitet werden. Cloud Computing kann auch die Anlaufkosten für kleine und mittelständische Hersteller reduzieren, die ihre Anforderungen und Ausstattung entsprechend dem Wachstum ihres Unternehmens skalieren können.

Symbol für künstliche Intelligenz

KI und maschinelles Lernen

KI und maschinelles Lernen ermöglichen es Fertigungsbetrieben, die Menge an Informationen, die nicht nur in der Fabrik, sondern in allen Geschäftsbereichen und auch von Geschäftspartnern generiert werden, voll auszuschöpfen. KI und maschinelles Lernen bieten Einblicke, die Transparenz, Vorhersagbarkeit und Automatisierung von Operationen und Geschäftsprozessen ermöglichen. Ein Beispiel: Es kommt immer wieder vor, dass Maschinen während des Produktionsbetriebs ausfallen. Die Nutzung der von diesen Anlagen gesammelten Daten kann Unternehmen nun dabei helfen, eine vorbeugende Wartung auf der Grundlage von Algorithmen des maschinellen Lernens durchzuführen, was die Betriebszeiten erhöht und die Effizienz verbessert.

Symbol für Datenanalyse

Edge Computing

Die hohen Anforderungen an Produktionsoperationen in Echtzeit führen dazu, dass ein Teil der Datenanalysen direkt an der "Edge" durchgeführt werden müssen - also dort, wo die Daten entstehen. Dies minimiert die Latenzzeit, die zwischen dem Moment der Datengenerierung und dem Zeitpunkt vergeht, zu dem eine Reaktion erforderlich ist. Zum Beispiel kann ein erkanntes Sicherheits- oder Qualitätsproblem eine Maßnahme möglichst in Echtzeit erfordern. Die Zeit, die aber benötigt wird, um die Daten erst in die Cloud des Unternehmens hochzuladen und dann wieder an den Einsatzort in der Fabrikhalle zurückzuübertragen, kann zu lang sein und hängt auch von der Zuverlässigkeit des Netzes ab. Der Einsatz von Edge Computing bedeutet außerdem, dass die Daten dort verbleiben, wo sie entstanden sind, wodurch die Sicherheitsrisiken verringert werden.

Symbol für Datensicherheit

Cybersicherheit

Fertigungsbetriebe haben der Bedeutung der Cybersicherheit nicht immer die nötige Bedeutung zugemessen. Dieselbe Konnektivität der Betriebsmittel in der Fabrik oder im Feld (OT), die effizientere Herstellungsprozesse ermöglicht, eröffnet andererseits neue Zugriffsmöglichkeiten für böswillige Angriffe und Malware. Bei einer digitalen Transformation in Richtung Industrie 4.0 ist eine Cybersicherheitsstrategie unerlässlich, die die IT- und OT-Ausstattung umfasst.

Symbol für einen digitalen Zwilling

Digitaler Zwilling

Die von Industrie 4.0 angebotene digitale Transformation hat es Herstellern ermöglicht, sogenannte digitale Zwillinge zu erstellen, die virtuelle Repliken von Prozessen, Produktionslinien, Fabriken und Lieferketten sind. Ein digitaler Zwilling wird erstellt, indem Daten von IoT-Sensoren, Geräten, PLCs und anderen Objekten, die mit dem Internet verbunden sind, extrahiert werden. Die Hersteller können digitale Zwillinge einsetzen, um die Produktivität zu steigern, die Arbeitsabläufe zu verbessern und neue Produkte zu entwickeln. Durch Simulation eines Produktionsprozesses können Hersteller beispielsweise Prozessänderungen testen, um nach Möglichkeiten Wegen u suchen, um Ausfallzeiten zu minimieren oder die Kapazität zu verbessern.

Merkmale einer intelligenten Fabrik

Mann, der an einem Computer arbeitet

Datenanalyse zur optimalen Entscheidungsfindung

Integrierte Sensoren und vernetzte Maschinen generieren eine beträchtliche Menge an Daten für die produzierenden Unternehmen. Die Datenanalyse hilft Herstellern dabei, historische Trends zu untersuchen, Muster zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen. Intelligente Fabriken können auch Daten aus anderen Bereichen des Unternehmens und aus seinem erweiterten Umfeld mit Lieferanten und Vertriebspartnern verwenden, um weitere Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Berücksichtigung von Daten aus Personalwesen, Vertrieb oder Lagerhaltung können Hersteller Produktionsentscheidungen auf Basis von Absatzmargen und Personalverfügbarkeit treffen. Eine vollständig digitale Darstellung der Operationen kann als "digitaler Zwilling" erstellt werden.

Arbeiter in der Produktion, der eine Maschine einstellt

IT-OT-Integration

Die Netzarchitektur der intelligenten Fabrik hängt von der Interkonnektivität ab. Echtzeitdaten, die von Sensoren, Geräten und Maschinen in der Fabrikhalle erfasst werden, können sofort von anderen Anlagen genutzt und an andere Komponenten im Enterprise-Software-Stack weitergegeben werden, einschließlich Enterprise Resource Planning (ERP) und anderer Business-Management-Software.

Mann, der an der Fabrikautomation arbeitet

Individualisierte Fertigung

Intelligente Fabriken können maßgeschneiderte Produkte herstellen, die den Bedürfnissen des einzelnen Kunden besser gerecht werden. Durch den Einsatz fortschrittlicher Simulationssoftware und neuer Materialien und Technologien (wie z. B. 3-D-Druck) können Hersteller kleine Losgrößen von individualisierten Artikeln für bestimmte Kunden fertigen. Während es bei der ersten industriellen Revolution um Massenproduktion ging, geht es bei Industrie 4.0 um eine individualisierte Massenfertigung (Mass Customization).

Große Lagerhalle

Supply-Chain

Industrieprozesse sind von einer transparenten, effizienten Supply-Chain abhängig, die im Rahmen einer robusten Industrie 4.0-Strategie mit den Produktionsprozessen integriert werden muss. Dies verändert die Art und Weise, wie die Hersteller ihre Rohstoffe beziehen und ihre Fertigprodukte ausliefern. Durch eine gemeinsame Nutzung der betreffenden Produktionsdaten mit den Lieferanten können die Hersteller Lieferungen besser planen. Wenn beispielsweise an einer Montagelinie eine Störung auftritt, können Lieferungen umgeleitet oder verzögert werden, um die zeitlichen und finanziellen Verluste zu minimieren. Darüber hinaus können Unternehmen auf der Grundlage von Informationen über das Wetter, die Spedition und den Einzelhandelspartner Prognosen zur möglichen Auslieferung zu machen, um in der Lage zu sein, die Ware rechtzeitig an den Kunden zu liefern. Darüber hinaus bietet sich nun Blockchain als Schlüsseltechnologie an, die Transparenz in Lieferketten ermöglicht.

IT-Architektur mit Industrie 4.0 und Hybrid Multicloud

Der Aufbau einer IT-Architektur mit Hybrid Multicloud ist ein Schlüsselbaustein für die digitale Transformation bei Herstellern, die Industrie 4.0 nutzen wollen. Hybrid Multicloud bedeutet, dass ein Unternehmen über zwei oder mehr Public und Private Clouds verfügt, um die anfallenden IT-Workloads zu verarbeiten. Dies bietet die Möglichkeit, die Workloads über alle Clouds zu optimieren, da manche Umgebungen für bestimmte Workloads besser geeignet oder kosteneffizienter sind. Hersteller, die eine digitale Transformation und eine sichere, offene Umgebung anstreben, können ihre Workloads von ihrem Standort in eine besser geeignete Cloud-Umgebung verlagern. 

Industrie 4.0 und IBM

KI-basierte Qualitätsprüfung ermöglicht höhere Produktivität

Wenn Sie manuelle Prüfverfahren durch KI-basierte automatisierte Prüfungen ergänzen, reduziert dies die Fehlerrate, es verbessert die Effizienz und minimiert Fehlalarme. In der Regel kann das Deep-Learning-Modell schnell mit vorhandenem Bild- und Videomaterial trainiert werden. Das automatisierte Prüfmodell muss dann nur noch über eine Smartphone-Kamera angebunden werden bereit und kann dann an der Produktionslinie eingesetzt werden.

KI-basierte Fertigung

Die digitale Transformation hin zu Industrie 4.0 beginnt mit dem Sammeln von Daten und setzt dann künstliche Intelligenz ein, um diese Daten sinnvoll zu nutzen. Intelligente Fabriken setzen IoT-Geräte ein, die Maschinen und Computer verbinden, um ein klares Bild von der Fertigungsanlage mit Echtzeitdaten zu erhalten. Anschließend werden KI und maschinelles Lernen verwendet, um aus den großen Datenmengen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Intelligentes Asset Management und Wartung

Enterprise Asset Management (EAM) ist unerlässlich, um die betrieblichen Abläufe aufrecht zu erhalten. Fertigungsbetriebe, die Industrie 4.0-Technologien implementieren, können in ihren intelligenten Fabriken problemlos viele Tausende von IoT-Geräten betreiben. Um den Industrie 4.0-Anforderungen gerecht zu werden, muss jedes dieser Geräte maximal verfügbar sein, um einen effizienten Betrieb zu ermöglichen. Enterprise Asset Management sorgt für Resilienz und Agilität, indem es die Fernüberwachung von Anlagen ermöglicht und die Funktionalität bietet, um längere Assetlebenszyklen zu erzielen und Analysen für die vorbeugende Wartung durchzuführen.

Konvergenz von IT und OT ist eine der Grundvoraussetzungen für Industrie 4.0

Industrie 4.0 setzt die Konvergenz von IT- und OT-Systemen voraus (IT = Information Technology, OT = Operational Technology) voraus, bei der autonome Fertigungseinrichtungen und umfassendere Computersysteme miteinander verbunden werden. OT-Daten von Sensoren, PLCs und SCADA-Systemen werden mit IT-Daten aus MES- und ERP-Systemen integriert. Ergänzt durch maschinelles Lernen wirkt sich diese Integration auf das gesamte Unternehmen aus, von der Entwicklung über den Betrieb bis hin zu Vertrieb und Qualitätssicherung.

Ressourcen

Digitale Transformation auf der Fertigungsseite: Smart Factories

Lösen Sie das Versprechen von Industrie 4.0 ein - d. h. transformieren Sie Ihre bestehenden Produktionstechnologien, indem Sie IoT-Geräte einsetzen, Echtzeitdaten erfassen und analysieren und Ihren Herstellungsprozess optimieren.

Schutz des Internets der Dinge

36 Prozent der Führungskräfte glauben, dass der Schutz ihrer IoT-Plattformen eine der größten Herausforderung für ihre Organisation ist.

Warum ein Unternehmen davon überzeugt ist, dass diese Workbench der Schlüssel zu einer intelligenten Fabrik ist

Das Luft-und Raumfahrtunternehmen Meggitt mit Sitz im Vereinigten Königreich setzt das Potenzial von Industrie 4.0 ein, um fehlerfreie Lieferung und eine Null-Fehler-Strategie zu unterstützen.

Wie Smart Manufacturing Ihre Werke für das neue Zeitalter optimiert

Kombinieren Sie die Daten, die durch Industrial Internet of Things (IIoT) gesammelt wurden, um Funktionen für vorbeugende Wartung zu entwickeln und die Zusammenarbeit zwischen den zentralen Mitarbeitern in der Produktion zu fördern.

KI-basierte Prüfverfahren für verbesserte Prozesseffizienz

Verbesserung der Prozesseffizienz und Produktqualität durch den Einsatz von KI-basierten Funktionen zur Ergänzung der Sichtprüfung in der Produktion.

Blogbeiträge zu Industrie 4.0

Lesen Sie die Blogbeiträge, die eine Reihe von Themen zu Industrie 4.0 abdecken, wie z. B. KI-basierte Fertigung, intelligente visuelle Prüfung und Industrial Internet of Things.

Lösungen

IoT Consulting Services

Wenden Sie sich an IBM Spezialisten, die Ihnen bei der Modellierung und Realisierung Ihrer Vorstellung von IoT-fähigen, vernetzten Operationen helfen, um Ihre Agilität und Flexibilität signifikant zu verbessern.

Was ist Enterprise Asset Management (EAM)?

IBM Experten unterstützen Sie beim Management Ihrer physischen Assets und Anlagen, um IoT-fähige Sensoren und Geräte zu nutzen und so die Effizienz zu steigern und die Ressourceninvestitionen zu maximieren.

IBM Maximo Visual Inspection - ergänzen Sie die Sichtprüfung durch KI

Nutzen Sie die KI- und IoT-Bildverarbeitungstechnologien in Ihrer Betriebsumgebung, um Ihre Assets zu überwachen und um Produktionsprobleme schneller zu erkennen.

Modernisierung von Enterprise-Anwendungen mit SAP

IBM Experten unterstützen Sie dabei, Ihre SAP-Daten und -Transaktionen möglichst optimal zu nutzen, sodass sich die Produktionsleistung verbessert, die Lieferkette transparenter wird und sich die Assetverfügbarkeit erhöht.

Verbesserung des Supply-Chain-Managements und der Logistik in der Fertigung

IBM Solutions können Sie dabei unterstützen, die Lieferkette zu optimieren und die Abläufe zu vereinfachen, indem Sie Automatisierungsfunktionen durch den Einsatz von KI und Industrial Internet of Things (IIoT) verwenden.

Internet of Things (IoT) in IBM Cloud

Durch die Bereitstellung von IoT-Geräten unter IBM Cloud können Sie Daten problemlos erfassen und verarbeiten und dadurch wertvolle KI-basierte Einsichten gewinnen, um Ihre Geschäftstätigkeit zu optimieren.