Industrie 4.0

Was ist Industrie 4.0?

Industrie 4.0 (oder die vierte industrielle Revolution) bedeutet die Automatisierung konventioneller Fertigungs- und Industrieprozesse mithilfe von Technologien wie dem industriellen IoT, Big-Data-Analysen, künstlicher Intelligenz, Robotik und autonomen Systemen. Ziele der Industrie 4.0:

  • Steigerung der Fähigkeiten, Produktivität und Effizienz von Fertigungsprozessen
  • Ermöglichung einer flexiblen, kundenorientierten Produktion
  • Senkung von Betriebs- und Instandhaltungskosten

Der Begriff „Industrie 4.0“ ist angelehnt an die drei ersten industriellen Revolutionen. Er wurde im Jahr 2012 von der Arbeitsgruppe Industrie 4.0 geprägt, die der deutschen Bundesregierung eine Reihe von Empfehlungen zur Implementierung von Industrie 4.0 vorgelegt hat. Diese sollten die Computerisierung der Fertigung fördern. Sechs Arbeitsgruppen entwickeln unter Beteiligung von Experten aus Unternehmen, Verbänden, Betriebsräten und Forschern vorwettbewerbliche Konzepte, Lösungen und Empfehlungen in Bereichen wie Standardisierung und IT-Sicherheit sowie im wirtschaftlichen, rechtlichen und gesellschaftlichen Raum. Damit verbunden sind die Begriffe „intelligente Fertigung“, „Smart Factory“ und „Fabrik der Zukunft“.

Warum Industrie 4.0?

Die Industrie 4.0 verspricht, die Konnektivität in Fertigungsprozessen sowohl zwischen Maschine und Maschine als auch zwischen Maschine und Mensch durch OPC UA zu erhöhen, sowohl im physischen wie im virtuellen Raum. Als Kommunikationsprotokoll, das IT-Systeme (ERP, CRM usw.) und OT-Systeme (SPS, SCADA, industrielles IoT usw.) verbindet, hilft OPC UA, die geforderte Interoperabilität sicherzustellen. Darüber hinaus ermöglicht die Industrie 4.0 eine optimale Entscheidungsfindung durch datengestützte Ansätze wie statistische Analysen, prädiktive Analysen, KI, Machine Learning und Deep Learning.

Die potenziellen Vorteile der Industrie 4.0 variieren je nach Unternehmen.

Erstausrüster (OEMs)

OEMs erzeugen während der Entwicklung Ihrer Produktionsausrüstung häufig Modelle. Das industrielle IoT lässt diese Modelle zu digitalen Zwillingen der im Betrieb befindlichen Maschinen werden, die auf der Grundlage konkreter Betriebszustände und -bedingungen die Maschinenleistung optimieren. Außerdem können OEMs den Betreibern von Fertigungsanlagen Predictive Maintenance als Mehrwertdienst anbieten, der die Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Wartbarkeit (Reliability, Availability and Maintainability, RAM) ihrer Anlagen erhöht. Gleichzeitig können OEMs Feedback zum Verhalten ihrer Ausrüstung im Feld erhalten und so ihre künftigen Entwürfe verbessern.

Systemintegratoren

Systemintegratoren unterstützen Fertigungsbetreiber bei der Vernetzung von Produktionsanlagen, führen die Systemintegration durch, verbessern die Leistung auf der Fabrikebene und ermöglichen Transparenz und Analysen des Gesamtprozesses mithilfe Cloud-basierter oder lokaler Infrastrukturen. Systemintegratoren können zudem digitale Zwillinge des gesamten Fertigungsprozesses entwickeln, die eine virtuelle Inbetriebnahme der Fabrik und damit die Validierung und Optimierung von deren Leistung ermöglichen, ohne dazu auf die Fertigstellung der physischen Fabrik und deren Ausrüstung warten zu müssen.

Fabrikbetreiber

Fabrikbetreiber wollen, dass ihr Betrieb mit optimaler Effizienz, maximaler Produktivität und möglichst niedrigen Betriebs- und Instandhaltungskosten arbeitet, und möchten Produkte herstellen, die den Anforderungen ihrer Kunden im Hinblick auf Funktionsumfang, Qualität, Geschwindigkeit und Kosten gerecht werden. Die Vorteile der Industrie 4.0 für Fabrikbetreiber (OEMs mit eigenen Fabriken eingeschlossen) lassen sich in vier Bereiche einteilen:

Flexible Produktion

Einfache Anpassung an Veränderungen von Art und Menge des zu fertigenden Produkts.

Flexible Produktion, bei der verschiedene Fahrzeugmodelle auf der gleichen Produktionsstraße montiert werden können.

Individualisierte Massenproduktion

Kombination der Flexibilität und Personalisierung individuell angefertigter Produkte mit den niedrigen Stückkosten der Massenproduktion.

Workflow der individualisierten Massenproduktion.

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Optimierung der Operativen Leistung

Nutzung von Sensordaten, digitalen Zwillingen, statistischen Analysen, Machine Learning und KI-Algorithmen zur Identifikation und Vorbeugung von Ineffizienzen in Prozessen.

Weitere Informationen

Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Wartbarkeit (Reliability, Availability and Maintainability, RAM)

Nutzung von Predictive Maintenance und Prescriptive Maintenance zur Senkung von Betriebs- und Instandhaltungskosten sowie Reduzierung der Auswirkungen von Maschinenausfällen oder Prozess-Unterbrechungen.

Die Weiterentwicklung von Instandhaltungs-Strategien.

Weitere Informationen

Mit zunehmendem technischen Fortschritt werden die durch die Industrie 4.0 ermöglichten Vorteile tiefgreifender und breiter. Sobald beispielsweise die 5G-Technologie einsatzbereit und in der Praxis nutzbar wird, werden Fabrikbetreiber bessere Entscheidungen auf der Grundlage schneller verfügbarer oder in Echtzeit gewonnener Daten treffen können. Darüber hinaus können sie virtuelle Realität (VR) und Augmented Reality (AR) in ihren Betriebs-, Instandhaltungs- und Schulungsprozessen einsetzen, um die Produktivität und Effizienz weiter zu steigern. Ebenso können OEMs und Systemintegratoren VR/AR nutzen, um zusätzliche Mehrwertdienste für Fabrikbetreiber zu entwickeln und ihre eigene Produktentwicklung, Simulation und Inbetriebnahme zu unterstützen.


Industrie 4.0 mit MATLAB und Simulink

Industrie 4.0 bezeichnet eine Reihe von Technologien, deren enges Zusammenspiel Herstellern eine nachhaltige und profitable Zukunft ermöglicht. Dies stellt eine digitale Transformation dar, die auf ihrem Weg Weitsicht, Engagement und die Entwicklung neuer Wertschöpfungs-Konzepte verlangt. Jedes Unternehmen ist anders, und darum ist auch sein Weg ein anderer.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie mit MATLAB und Simulink die vierte industrielle Revolution bewältigen und Mehrwert für Ihre ganz eigene digitale Transformation schaffen können.

Bessere Konnektivität

  • OPC Toolbox: Lesen, Schreiben und Protokollieren von OPC-Daten von Geräten wie verteilten Regelungssystemen, SCADA und SPS
  • Internet of Things: Eingebettete Geräte mit dem Internet verbinden und tiefere Einblicke aus Ihren Daten gewinnen

Erhöhung des Automatisierungsgrades

Datengestützte Entscheidungen treffen

  • Data Science: Untersuchung von Daten, Erzeugung von Machine-Learning-Modellen und Durchführung prädiktiver Analysen
  • Prädiktive Analysen: Nutzung historischer Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse
  • Machine Learning: Modelle trainieren, Parameter optimieren und Anwendungen in Produktionssystemen oder auf Edge-Geräten bereitstellen
  • Künstliche Intelligenz: Simulation intelligenten menschlichen Verhaltens zur Wahrnehmung der Umwelt, zum Verstehen ihres Verhaltens und Ergreifen darauf basierender Maßnahmen

Digitale Transformation

  • Digitale Zwillinge: Erzeugung eines Modells, das den aktuellen Zustand einer konkreten physischen (oder noch zu bauenden) Anlage in deren Betrieb widerspiegelt.
  • Model-Based Design: Nutzung von Modellen zur Optimierung der Definition von Anforderungen sowie von Entwicklung, Entwurf, Implementierung und Tests
  • Model-Based Systems Engineering: Entwicklung, Analyse und Testen von System- und Software-Architekturen.

Siehe auch: industrial automation and machinery, IoT, predictive maintenance