Industrie 4.0 – ein alternativer Begriff für die intelligente Fertigung – überträgt die digitale Transformation auf den Bereich der Industrie. Sie ermöglicht eine Entscheidungsfindung in Echtzeit und sorgt für 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 Machine Learning – zunehmend 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. Eine zusätzliche Wertschöpfung ist möglich, wenn Daten aus Produktionsabläufen mit Betriebsdaten aus ERP-, Lieferketten-, Kundenservice- und anderen Unternehmenssystemen kombiniert werden, um zuvor isolierte Informationen miteinander zu korrelieren und somit ein völlig neues Maß an Transparenz und Einblick zu schaffen. So lassen sich abteilungsübergreifende Vorteile schaffen, die das Unternehmen als Ganzes betrachten, anstatt einzelne Teilaspekte separat zu behandeln.
Diese digitalen Technologien ermöglichen eine verstärkte Automatisierung, vorausschauende Wartung, Selbstoptimierung von Prozessverbesserungen und vor allem eine neue, zuvor nicht erreichbare Effizienz und Reaktionsfähigkeit gegenüber den Kunden.
Die Entwicklung intelligenter Fabriken bietet der Fertigungsindustrie eine überaus wertvolle Chance, Teil der vierten industriellen Revolution zu werden. Die Analyse von durch Sensoren in der Fabrikhalle gesammelter Big Data gewährleistet die Transparenz von Fertigungsassets in Echtzeit und kann Werkzeuge für die Durchführung vorausschauender Wartungsarbeiten bereitstellen, um die Ausfallzeiten von Geräten zu minimieren.
Der Einsatz von Hightech-IoT-Geräten in intelligenten Fabriken kann ihre Produktivität und Qualität deutlich steigern. Indem Geschäftsmodelle, die sich auf eine manuelle Inspektion verlassen, durch KI-gestützte visuelle Insights ersetzt werden, lässt sich die Wahrscheinlichkeit von Herstellungsfehlern reduzieren und Zeit und Geld sparen. Mit minimalen Investitionen können Mitarbeiter im Bereich der Qualitätskontrolle ein Smartphone so einrichten, dass es mit der Cloud verbunden ist, um Fertigungsprozesse von überall aus zu überwachen. Und durch die Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen können Hersteller Fehler sofort erkennen, anstatt die Probleme erst in späteren Phasen zu bemerken, wenn Reparaturarbeiten teurer sind.
Die Konzepte und Technologien der Industrie 4.0 können in allen Arten von Industrieunternehmen angewendet werden, dazu gehören diskrete und Prozessfertigung, Öl- und Gasgewinnung, Bergbau sowie weitere Industriesegmente.
Erste industrielle Revolution
Für den Großteil ihrer Geschichte verließen sich Menschen auf ihre eigene Kraft oder die Kraft von Tieren, um Produkte zu fertigen. Wind- und Wasserkraft kamen zwar gelegentlich für Dinge wie die Mehlproduktion zum Einsatz, allerdings geschah dies nur in einem kleinen Maßstab. Ende des 18. Jahrhunderts änderte sich dies schlagartig: Die erste industrielle Revolution in Großbritannien ermöglichte die Massenproduktion, indem Wasser- und Dampfkraft im großen Stil eingesetzt wurden, um Maschinen zu betreiben. Diese stellten Fertigwaren her, anstatt sie mühsam von Hand fertigen zu müssen. So entstanden erste Fabriken, die eine bis dahin unerreichte Produktionsleistung ermöglichten.
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 und schnellere Kommunikation per Telefon und Telegraf führten zu einer wahren Massenproduktion und zu einem gewissen Grad an Automatisierung der Fertigungsprozesse. Maschinen konnten nun deutlich anspruchsvollere und umfangreichere Aufgaben erledigen. Mithilfe der Fließbänder konnten Waren teilweise zahlreiche Produktionsschritte ohne menschliches Zutun durchlaufen.
Dritte industrielle Revolution
Mit der dritten industriellen Revolution, die Mitte des 20. Jahrhunderts begann, wurden Computer, fortschrittliche Telekommunikation und Datenanalyse in die Fertigungsprozesse integriert. Den Anfang machte die Digitalisierung von Fabriken mit der Integration von speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) in Maschinen, um einige Prozesse zu automatisieren und Daten zu sammeln und auszutauschen. Mit den rasanten technologischen Verbesserungen seit der Entwicklung erster Computer konnten im Rahmen der Industrie 3.0 weitere Fortschritte gemacht werden, die immer präzisere und komplexere Aufgaben übernehmen und immer schneller ausführen konnten.
Vierte industrielle Revolution
Aktuell befinden wir uns in der vierten industriellen Revolution, die auch als Industrie 4.0 bezeichnet wird. Die Automatisierung und der Einsatz intelligenter Maschinen und Fabriken nehmen in der heutigen Zeit konstant zu. Somit werden fundierte Daten immer wichtiger, die ermöglichen, Waren entlang der Wertschöpfungskette effizienter und produktiver zu fertigen. Dies bringt auch Vorteile im Bereich der Flexibilität, sodass Hersteller Kundenanforderungen durch Massenanpassungen besser erfüllen können. Wenn Kunden individuelle Produkte in geringer Stückzahl fordern, sollte sich dies für das Unternehmen selbstverständlich lohnen. Es gilt, eine sich wirtschaftlich rentierende Effizienz zu erreichen, selbst wenn nur ein einzelnes Produkt hergestellt wird – eine sogenannte Produktion mit Losgröße 1. Unternehmen sollten sich bei derartigen Anfragen also darüber im Klaren sein, wozu sie in der Lage sind. Durch die Sammlung von größeren Datenmengen aus der Fabrikhalle und deren Kombination mit anderen betrieblichen Daten kann eine intelligente Fabrik eine hohe Informationstransparenz erreichen und somit bessere Entscheidungen treffen.
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.
Verbaute Sensoren und vernetzte Maschinen produzieren eine erhebliche Menge an Big Data für Fertigungsunternehmen. Basierend darauf können Hersteller mithilfe von Datenanalysen historische Trends untersuchen, Muster erkennen und bessere Entscheidungen treffen. Intelligente Fabriken können zudem Daten aus anderen Teilen des Unternehmens sowie aus seinem erweiterten Ökosystem aus Lieferanten und Händlern nutzen, um detaillierte Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Auswertung von Daten aus Bereichen wie dem Personalwesen, dem Vertrieb oder der Lagerhaltung können Hersteller Produktionsentscheidungen auf der Grundlage von Umsatzmargen und Personal treffen. Für eine vollständige digitale Darstellung der Vorgänge kann auch ein digitaler Zwilling erstellt werden.
Die Netzwerkarchitektur einer intelligenten Fabrik basiert auf Interkonnektivität. Echtzeitdaten, die von Sensoren, Geräten und Maschinen in der Fabrikhalle gesammelt werden, sollten also sofort von anderen Fabrikassets genutzt und verwendet werden können. Zudem können diese Daten mit anderen Komponenten im Softwarestack des Unternehmens – einschließlich des Enterprise Resource Planning (ERP) und sonstiger Unternehmensverwaltungssoftware – geteilt werden. Auf diese Weise verfügen zum einen sämtliche Geräte konstant über Echtzeitdaten, um unmittelbar auf Änderungen reagieren zu können, zum anderen lässt sich eine effiziente Planung basierend auf umfassenden, zuverlässigen Daten erstellen.
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 (also eine Produktion eines einzelnen Produkts) 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. Hier zeigt sich ein großer Unterschied zu früheren industriellen Revolutionen: Während es bei der ersten bis dritten 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. Dadurch ändert sich auch die Art und Weise, wie Hersteller ihre Rohstoffe beschaffen und ihre fertigen Produkte liefern. Durch den Austausch relevanter Produktionsdaten mit Lieferanten können Hersteller Lieferungen entsprechend besser planen. Wenn es beispielsweise zu einer Störung an einer Montagelinie kommt, können Lieferungen umgeleitet oder verzögert werden, um Zeit- und Kostenverschwendungen zu reduzieren. Zusätzlich können Unternehmen durch die Analyse von Wetterdaten sowie Daten von Transportpartnern und Einzelhändlern ihre Lieferungen vorausschauender gestalten, um Fertigwaren genau zum richtigen Zeitpunkt zu versenden und so die Nachfrage der Verbraucher zu decken. Eine weitere Schlüsseltechnologie für die Transparenz in Lieferketten ist die Blockchain, die eindeutige, nicht manipulierbare Einblicke in sämtliche aufgezeichneten Transaktionen bietet und als autoritatives Register fungiert.
Der Aufbau einer hybriden Multicloud-IT-Infrastruktur ist eine Schlüsselkomponente der digitalen Transformation für Hersteller, die die Vorteile von Industrie 4.0 nutzen möchten. Von hybriden Multicloud-Umgebungen spricht man, wenn ein Unternehmen zwei oder mehr Public und Private Clouds zur Verwaltung seiner Workloads einsetzt. Dadurch können Workloads über sämtliche Clouds hinweg optimiert werden, da einige Umgebungen für bestimmte Workloads besser geeignet oder kostengünstiger sind als andere. Hersteller, die eine digitale Transformation verfolgen und nach einer sicheren, offenen Umgebung suchen, können ihre bestehenden Workloads von ihrem lokalen Standort in die bestmögliche Cloud-Umgebung verlagern.
Manuelle Inspektionen und technische Unterstützung lassen sich durch KI-gestützte automatisierte Inspektionen erweitern, um Produktionsfehler zu reduzieren, die Effizienz zu erhöhen und Fehlalarme zu minimieren. In der Regel kann ein Deep-Learning-Modell schnell mit vorhandenen Bildern und Videos trainiert werden. Es reicht bereits, das automatisierte Inspektionsmodell mit einer Smartphone-Kamera zu verbinden, um es zur Produktionslinie hinzuzufügen.
Die digitale Transformation zur Industrie 4.0 beginnt mit der Datenerfassung. Anschließend wird sie durch künstliche Intelligenz erweitert, 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 sorgt für eine Konvergenz von Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT) und schafft eine Vernetzung zwischen autonomem Fertigungsequipment und allgemeineren Computersystemen. OT-Daten von Sensoren, SPS und SCADA-Systemen werden durch IT-Daten von MES- und ERP-Systemen erweitert. Ergänzt durch Machine Learning 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, verfügen in ihren intelligenten Fabriken häufig über viele Tausende von IoT-vernetzten Geräten. Um den Anforderungen von Industrie 4.0 gerecht zu werden, muss jedes einzelne eine maximale Betriebszeit aufweisen, um eine optimale 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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