Was ist Industrie 4.0?

Industrie 4.0 ist ein Synonym für Smart Manufacturing und steht für die Umsetzung der digitalen Transformation des Bereichs mit Entscheidungsfindung in Echtzeit, verbesserter Produktivität, Flexibilität und Agilität

Female engineers using technologies in automobile industry. Colleagues are discussing while standing in car plant. Confident professionals are working together.
Wie Technologien für Industrie 4.0 die Fertigung verändern

Industrie 4.0 revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Produkte herstellen, verbessern und vertreiben. Hersteller integrieren neue Technologien, darunter das Internet der Dinge (IoT), Cloud-Computing und Analyse sowie KI und maschinelles Lernen, in ihre Produktionsanlagen und ihren gesamten Betrieb.

Diese intelligenten Fabriken sind mit fortschrittlichen Sensoren, eingebetteter Software und Robotik ausgestattet, die Daten sammeln und analysieren und eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Es entsteht noch höherer Nutzen, wenn Daten aus Produktionsabläufen mit Betriebsdaten aus ERP-, Lieferketten-, Kundendienst- und anderen Unternehmenssystemen kombiniert werden, um ein völlig neues Niveau an Transparenz und Erkenntnissen aus zuvor isolierten Informationen zu erreichen.

Diese digitalen Technologien führen zu höherer Automatisierung, vorausschauender Wartung, Selbstoptimierung von Prozessverbesserungen und vor allem zu einem neuen Maß an Effizienz und Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden, das zuvor nicht möglich war.

Die Entwicklung intelligenter Fabriken bietet der Fertigungsindustrie eine unglaubliche Chance, in die vierte industrielle Revolution einzutreten. Die Analyse der großen Mengen an Big Data, die von Sensoren in der Fabrikhalle gesammelt werden, gewährleistet Echtzeit-Sichtbarkeit der Fertigungsanlagen und kann Tools für die Durchführung vorausschauender Wartung bereitstellen, um Ausfallzeiten von Anlagen zu minimieren. 

Der Einsatz von Hightech-IoT-Geräten in intelligenten Fabriken führt zu höherer Produktivität und verbesserter Qualität. Das Ersetzen von Geschäftsmodellen für manuelle Inspektionen durch KI-gestützte visuelle Erkenntnisse reduziert Fertigungsfehler und spart Geld und Zeit. Mit minimalen Investitionen kann das Qualitätskontrollpersonal ein Smartphone einrichten, das mit der Cloud verbunden ist, um Fertigungsprozesse von praktisch überall aus zu überwachen. Durch Anwendung von KI-Algorithmen können Hersteller Fehler sofort erkennen und nicht erst später, wenn Reparaturarbeiten teurer sind.

Konzepte und Technologien für Industrie 4.0 können auf alle Arten von Industrieunternehmen angewendet werden, einschließlich Einzel- und Prozessfertigung sowie Öl- und Gas-, Bergbau- und anderer Industriesegmente. 

Blogbeitrag über Industrie 4.0 und Fertigung lesen

Vom Dampf zum Sensor: historischer Kontext für Industrie 4.0

Erste industrielle Revolution

Ab dem späten 18. Jahrhundert in Großbritannien trug die erste industrielle Revolution dazu bei, die Massenproduktion zu ermöglichen, indem sie Wasser- und Dampfkraft anstelle von rein menschlicher und tierischer Kraft nutzte. Fertigwaren wurden mit Maschinen und nicht in mühsamer Handarbeit hergestellt.

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 brachten zusammen mit der fortschrittlicheren Kommunikation per Telefon und Telegraf die Massenproduktion und einen gewissen Grad an Automatisierung in die Herstellungsprozesse.

Dritte industrielle Revolution

Die dritte industrielle Revolution, die Mitte des 20. Jahrhunderts begann, nahm in die Herstellungsprozesse Computer, fortschrittliche Telekommunikation und Datenanalyse auf. Die Digitalisierung von Fabriken begann mit der Einbettung von speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) in Maschinen, um einige Prozesse zu automatisieren und Daten zu sammeln und auszutauschen.

Vierte industrielle Revolution

Wir befinden uns nun in der vierten industriellen Revolution, auch Industrie 4.0 genannt. Gekennzeichnet durch zunehmende Automatisierung und den Einsatz intelligenter Maschinen und intelligenter Fabriken, tragen fundierte Daten dazu bei, Waren effizienter und produktiver über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg zu produzieren. Die Flexibilität wird verbessert, sodass Hersteller Kundenanforderungen besser erfüllen können, indem sie Massenanpassungen vornehmen – und letztendlich versuchen, Effizienz mit in vielen Fällen einer Losgröße von eins zu erreichen. Indem mehr Daten aus der Fabrikhalle gesammelt und mit anderen Betriebsdaten des Unternehmens kombiniert werden, kann eine intelligente Fabrik Informationstransparenz und bessere Entscheidungen erreichen.

Whitepaper von Frost & Sullivan zur Bedeutung von Industrie 4.0 lesen

Welche Technologien fördern Industrie 4.0?

Internet der Dinge (IoT)

Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) ist eine Schlüsselkomponente von intelligenten Fabriken. Maschinen in der Fabrik sind mit Sensoren ausgestattet, die über eine IP-Adresse verfügen, die es den Maschinen ermöglicht, sich mit anderen internetfähigen Geräten zu verbinden. Diese Mechanisierung und Konnektivität ermöglichen es, große Mengen wertvoller Daten zu sammeln, zu analysieren und auszutauschen.

Cloud-Computing

Cloud-Computing ist ein Eckpfeiler jeder Strategie für Industrie 4.0. Die vollständige Umsetzung von Smart Manufacturing erfordert Konnektivität und Integration von Entwicklung, Lieferkette, Produktion, Vertrieb und Service. Die Cloud hilft dabei, dies zu ermöglichen. Darüber hinaus können die typischerweise großen Datenmengen, die gespeichert und analysiert werden, mit der Cloud effizienter und kostengünstiger verarbeitet werden. Cloud-Computing kann auch die Anlaufkosten für kleine und mittelständische Hersteller reduzieren, die ihre Anforderungen richtig dimensionieren und mit dem Wachstum ihres Unternehmens skalieren können.

KI und maschinelles Lernen

Mit KI und maschinellem Lernen können Fertigungsunternehmen die Menge an Informationen, die nicht nur in der Fabrikhalle, sondern in ihren Geschäftsbereichen und sogar von Partnern und anderen Anbietern generiert werden, voll ausschöpfen. KI und maschinelles Lernen können Erkenntnisse gewinnen, die Transparenz, Vorhersagbarkeit und Automatisierung von Abläufen und Geschäftsprozessen bieten. Beispiel: Industriemaschinen neigen dazu, während des Produktionsprozesses auszufallen. Durch Verwendung von Daten, die von diesen Anlagen gesammelt werden, können Unternehmen vorausschauende Wartung auf der Grundlage von Algorithmen für maschinelles Lernen durchführen, was zu höherer Betriebszeit und Effizienz führt.

Edge-Computing

Die Anforderungen des Echtzeit-Produktionsbetriebs bedeuten, dass einige Datenanalysen am „Edge" durchgeführt werden müssen – also dort, wo die Daten erstellt werden. Dadurch wird die Latenzzeit von der Datenproduktion bis zum Erfordernis einer Antwort minimiert. Beispielsweise kann die Erkennung eines Sicherheits- oder Qualitätsproblems Maßnahmen mit der Ausrüstung nahezu in Echtzeit erfordern. Die Zeit, die benötigt wird, um Daten an die Unternehmenscloud und dann zurück in die Fabrikhalle zu senden, kann zu lang sein und hängt von der Zuverlässigkeit des Netzwerks ab. Die Verwendung von Edge-Computing bedeutet auch, dass die Daten in der Nähe ihrer Quelle bleiben, wodurch Sicherheitsrisiken reduziert werden.

Cybersicherheit

Fertigungsunternehmen haben die Bedeutung von Cybersicherheit oder cyberphysischen Systemen nicht immer berücksichtigt. Die gleiche Konnektivität von Betriebsmitteln in der Fabrik oder draußen (OT), die effizientere Herstellungsprozesse ermöglicht, eröffnet jedoch auch neue Eintrittspfade für böswillige Angriffe und Malware. Bei der digitalen Transformation zu Industrie 4.0 ist es wichtig, einen Cybersicherheitsansatz zu berücksichtigen, der IT- und OT-Geräte umfasst.

Digitaler Zwilling

Durch die digitale Transformation, die Industrie 4.0 bietet, konnten Hersteller digitale Zwillinge erstellen, bei denen es sich um virtuelle Nachbildungen von Prozessen, Produktionslinien, Fabriken und Lieferketten handelt. 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 verwenden, um die Produktivität zu steigern, Arbeitsabläufe zu verbessern und neue Produkte zu entwickeln. Durch Simulation eines Produktionsprozesses können Hersteller beispielsweise Änderungen am Prozess testen, um Wege zu finden, Ausfallzeiten zu minimieren oder die Kapazität zu verbessern.


Merkmale einer Smart Factory
Datenanalyse für optimale Entscheidungsfindung

Eingebettete Sensoren und vernetzte Maschinen produzieren eine erhebliche Menge an Big Data für Fertigungsunternehmen. Mit Datenanalysen können Hersteller historische Trends untersuchen, Muster erkennen und bessere Entscheidungen treffen. Intelligente Fabriken können auch Daten aus anderen Teilen des Unternehmens und seinem erweiterten Ökosystem von Lieferanten und Händlern verwenden, um tiefere Einblicke zu gewinnen. Durch Betrachtung von Personal-, Vertriebs- oder Lagerdaten können Hersteller Produktionsentscheidungen auf der Grundlage von Verkaufsmargen und Personal treffen. Ein vollständiges digitales Abbild des Betriebs kann als „digitaler Zwilling" erstellt werden.

IT-OT-Integration

Die Netzwerkarchitektur der Smart Factory hängt von der Vernetzung ab. Von Sensoren, Geräten und Maschinen in der Fabrik gesammelte Echtzeitdaten können sofort von anderen Fabrikanlagen konsumiert und verwendet sowie von anderen Komponenten im Unternehmenssoftware-Stack, einschließlich Enterprise-Resource-Planning- (ERP) und anderer Betriebssteuerungssoftware, gemeinsam genutzt werden.

Kundenspezifische Fertigung

Intelligente Fabriken können kundenspezifische Waren kostengünstiger herstellen, die die Bedürfnisse einzelner Kunden erfüllen. Tatsächlich streben Hersteller in vielen Industriesegmenten danach, auf wirtschaftliche Weise eine „Losgröße eins" zu erreichen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Simulationssoftwareanwendungen, neuer Materialien und Technologien wie 3-D-Druck können Hersteller auf einfache Weise kleine Chargen spezialisierter Artikel für bestimmte Kunden erstellen. Während es bei der ersten industriellen Revolution um Massenproduktion ging, geht es bei Industrie 4.0 um Massenanpassung.

Lieferkette

Industriebetriebe sind auf eine transparente, effiziente Lieferkette angewiesen, die im Rahmen einer robusten Strategie für Industrie 4.0 in den Produktionsbetrieb integriert werden muss. Dies verändert die Art und Weise, wie Hersteller ihre Rohstoffe beziehen und ihre fertigen Produkte liefern. Durch den Austausch einiger Produktionsdaten mit Lieferanten können Hersteller Lieferungen besser planen. Wenn beispielsweise eine Montagelinie unterbrochen wird, können Lieferungen umgeleitet oder verzögert werden, um Zeit- und Kostenverschwendung zu reduzieren. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Untersuchung von Wetter-, Transportpartner- und Einzelhändlerdaten vorausschauenden Versand nutzen, um fertige Waren genau zum richtigen Zeitpunkt zu versenden, um die Verbrauchernachfrage zu befriedigen. Blockchain entwickelt sich zu einer Schlüsseltechnologie, um Transparenz in Lieferketten zu ermöglichen.


Industrie 4.0 und hybride Multicloud-IT-Architektur

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 hybrider Multicloud spricht man, wenn ein Unternehmen über zwei oder mehr Public und Private Clouds verfügt, um seine IT-Workloads zu verwalten. Dies gibt ihnen die Möglichkeit, ihre Workloads über alle ihre Clouds hinweg zu optimieren, da einige Umgebungen für bestimmte Workloads besser geeignet oder kostengünstiger sind. Hersteller, die nach digitaler Transformation und einer sicheren, offenen Umgebung suchen, können ihre bestehenden Workloads von ihrem lokalen Standort in die bestmögliche Cloudumgebung verschieben. 

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Industrie 4.0 und IBM


Zugehörige Lösungen

Betriebsberatung

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Intelligentes Asset-Management und intelligente Assetwartung

Enterprise-Asset-Management (EAM) ist unerlässlich, um den Betrieb am Laufen zu halten. Hersteller, die Technologien für Industrie 4.0 implementieren, können in ihren intelligenten Fabriken problemlos viele tausend IoT-verbundene Geräte haben. Um die Anforderungen von Industrie 4.0 zu erfüllen, muss jeder über maximale Betriebszeit verfügen, um die Effizienz zu gewährleisten. Enterprise-Asset-Management fördert betriebliche Ausfallsicherheit und Agilität, indem es die Fernüberwachung von Geräten ermöglicht, Funktionen zur Verlängerung der Assetlebenszyklen bietet und Analysen für vorausschauende Wartung bereitstellt.



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