Was ist Industrie 4.0?

Industrie 4.0 ist gleichbedeutend mit intelligenter Fertigung und bedeutet die Verwirklichung des digitalen Wandels in der Branche, der Entscheidungsfindung in Echtzeit, verbesserte Produktivität, Flexibilität und Agilität ermöglicht

Female engineers using technologies in automobile industry. Colleagues are discussing while standing in car plant. Confident professionals are working together.

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. Die Hersteller integrieren neue Technologien wie das Internet der Dinge (IoT), Cloud-Computing und -Analytik sowie KI und maschinelles Lernen in ihre Produktionsanlagen und in ihren gesamten Betrieb.

Diese intelligenten Fabriken sind mit fortschrittlichen Sensoren, eingebetteter Software und Robotern ausgestattet, die Daten sammeln und analysieren und so eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Ein noch höherer Wert wird geschaffen, wenn Daten aus dem Produktionsbetrieb mit Betriebsdaten aus ERP-, Lieferketten-, Kundendienst- und anderen Unternehmenssystemen kombiniert werden, um eine völlig neue Ebene der Transparenz und des Einblicks aus zuvor isolierten Informationen zu schaffen.

Diese digitalen Technologien führen zu einer verstärkten Automatisierung, einer vorausschauenden Wartung, einer Selbstoptimierung von Prozessen und vor allem zu einem neuen Maß an Effizienz und Reaktionsfähigkeit gegenüber den Kunden, das bisher nicht möglich war.

Die Entwicklung intelligenter Fabriken bietet der verarbeitenden Industrie eine unglaubliche Chance für den Einstieg in die vierte industrielle Revolution. Die Analyse der großen Mengen an Big Data, die von den Sensoren in der Fabrik gesammelt werden, sorgt für Echtzeit-Transparenz der Produktionsanlagen und kann Tools für eine vorausschauende Wartung bereitstellen, um die Ausfallzeiten der Anlagen zu minimieren. 

Der Einsatz von IoT-Geräten in intelligenten Fabriken führt zu höherer Produktivität und verbesserter Qualität. Das Ersetzen manueller Inspektionsgeschäftsmodelle durch KI-gestützte visuelle Einblicke 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 Algorithmen des maschinellen Lernens können die Hersteller Fehler sofort erkennen und nicht erst zu einem späteren Zeitpunkt, wenn die Reparatur teurer ist.

Industrie 4.0-Konzepte und -Technologien können in allen Arten von Industrieunternehmen angewandt werden, einschließlich der diskreten und der Prozessfertigung sowie in der Öl- und Gasindustrie, im Bergbau und in anderen Industriesegmenten. 


Vom Dampf zum Sensor: Der historische Kontext für Industrie 4.0

Erste industrielle Revolution

Die erste industrielle Revolution begann im späten 18. Jahrhundert in Großbritannien und ermöglichte die Massenproduktion durch den Einsatz von Wasser- und Dampfkraft anstelle von reiner Menschen- und Tierkraft. Waren wurden mit Maschinen hergestellt und nicht mehr mühsam von Hand gefertigt.

Zweite industrielle Revolution

Ein Jahrhundert später führte die zweite industrielle Revolution Fließbänder und die Nutzung von Öl, Gas und elektrischer Energie ein. 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 dem Einbau von speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) in die Maschinen, um bestimmte Prozesse zu automatisieren und Daten zu sammeln und auszutauschen.

Vierte industrielle Rotation

Wir befinden uns jetzt in der vierten industriellen Revolution, auch bezeichnet als Industrie 4.0. Durch die zunehmende Automatisierung und den Einsatz von intelligenten Maschinen und intelligenten Fabriken tragen informierte Daten dazu bei, Waren in der gesamten Wertschöpfungskette effizienter und produktiver zu produzieren. 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 die Erfassung von mehr Daten aus der Fabrik und deren Kombination mit anderen Betriebsdaten des Unternehmens kann eine intelligente Fabrik Informationstransparenz und bessere Entscheidungen erzielen.


Welche Technologien sind der Motor für Industrie 4.0?

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. Dank dieser Mechanisierung und Vernetzung können große Mengen an wertvollen Daten gesammelt, analysiert und ausgetauscht werden.

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 mittelgroße Hersteller senken, die ihre Anforderungen richtig dimensionieren und mit dem Wachstum ihres Unternehmens skalieren können.

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. Es kommt beispielsweise immer wieder vor, dass Maschinen während des Produktionsprozesses 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.

Edge-Computing

Die Anforderungen von Echtzeit-Produktionsabläufen bedeuten, dass ein Teil der Datenanalyse in der "Edge" durchgeführt werden muss, d. h. dort, wo die Daten erstellt werden. 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.

Cybersicherheit

Fertigungsunternehmen haben nicht immer die Bedeutung von Cybersicherheit oder cyber-physischen Systemen berücksichtigt. 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.

Digitaler Zwilling

Die digitale Transformation durch Industrie 4.0 hat es Herstellern ermöglicht, digitale Zwillinge zu erstellen, die virtuelle Abbilder 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 zu suchen, um Ausfallzeiten zu minimieren oder die Kapazität zu verbessern.


Merkmale einer intelligenten Fabrik

Datenanalyse zur optimalen Entscheidungsfindung

Eingebettete Sensoren und vernetzte Maschinen produzieren eine beträchtliche Menge an Big Data für Fertigungsunternehmen. 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.

IT-OT-Integration

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

Individualisierte Fertigung

Intelligente Fabriken können maßgeschneiderte Produkte herstellen, die den Bedürfnissen des einzelnen Kunden kostengünstiger gerecht werden. In der Tat streben die Hersteller in vielen Industriesegmenten danach, auf wirtschaftliche Weise eine "Losgröße Eins" zu erreichen. 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.

Lieferkette

Industrieprozesse sind von einer transparenten, effizienten Lieferkette 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. Blockchain entwickelt sich zu einer Schlüsseltechnologie, die Transparenz in Lieferketten ermöglicht.


IT-Architektur mit Industrie 4.0 und Hybrid Multicloud

Der Aufbau einer hybriden Multi-Cloud-IT-Infrastruktur ist für Hersteller, die die Vorteile von Industrie 4.0 nutzen wollen, eine Schlüsselkomponente der digitalen Transformation. 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 bestehenden Arbeitslasten von ihrem lokalen Standort in die bestmögliche Cloud-Umgebung verlagern. 


Industrie 4.0 und IBM


Zugehörige Lösungen

Operations 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.

IBM Maximo® Visual Inspection - Verbessern Sie die Sichtprüfung mit KI

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

Unternehmensanwendungen mit SAP-Anwendungen modernisieren

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.

IBM Lösungen für 5G und Edge-Computing

Automatisieren Sie Operationen, verbessern Sie Erfahrungen und erweitern Sie Sicherheitsmaßnahmen - standortunabhängig.

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.


Ressourcen


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