Vision

Das prognostizierte Wertschöpfungspotenzial durch Industrie 4.0 beziffern diverse Studien für die kommenden fünf Jahre auf zwischen 100 und 150 Milliarden Euro – allein für die deutsche Wirtschaft. Grundlegend dafür ist Agilität als strategische Erfolgseigenschaft eines Unternehmens. Sie bedeutet in diesem Zusammenhang, in Echtzeit Veränderungen im Unternehmen vornehmen zu können. Unternehmen sind dadurch in der Lage, die Zeit, die zur Reaktion auf ein unvorhergesehenes Ereignis benötigt wird, stark zu verkürzen und den damit verbundenen Wertverlust bzw. Produktivitätsausfall drastisch zu reduzieren.

Technologische Elemente von Industrie 4.0

Echtzeitfähigkeit

Unter Echtzeitfähigkeit versteht man, dass auf ein Ereignis innerhalb einer genau definierten maximalen Zeitspanne reagiert wird – diese Zeitspanne wird Latenzzeit genannt. Soll dieses Ereignis auch innerhalb einer definierten Zeitspanne ein Ergebnis liefern, so muss das System entsprechend dimensioniert sein.

Systemintegration

Die Integration von Systemen geht über die Verknüpfung und Synchronisation von Anwendungen hinaus und dient zur Identifizierung und Umsetzung der richtigen Schnittstellen. So werden nicht nur bestehende Systemlandschaften, aber auch hinzukommende Systeme und Drittanbieter integriert und unproduktive Insellösungen vermieden.

Big Data Analytics

Allgemein ermöglicht Big Data sehr große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu analysieren. Sie lässt sich in unterschiedliche Teilgebiete gliedern: die Datenbeschaffung aus verschiedenen Quellen durch Suchabfragen, die Optimierung und Auswertung der gewonnen Daten sowie die Analyse der Daten und Präsentation der Ergebnisse.

Ein mögliches Ziel ist der optimale Ressourceneinsatz mit Hilfe intelligenter Gebäude und automatisierten Produktionsanlagen oder die Etablierung neuer Fertigungsmodelle bis hin zur Smart Factory. In der Smart Factory sind intelligente Produkte eindeutig identifizierbar und jederzeit lokalisierbar. Sie kennen ihre Historie, ihren aktuellen Zustand sowie alternative Wege zum Zielzustand. Die industrielle Fertigung soll dezentral und selbststeuernd bis hin zu Losgröße 1 vollständig automatisiert erfolgen.  Dabei hat nicht nur die technologische Innovation, sondern die Synchronisation der gesamten  Organisationsstruktur und die Schulung des Personals maßgeblichen Einfluss auf den Erfolg Ihres Unternehmens.

Machine Learning und KI

Maschinelles Lernen ermöglicht anhand großer Datenmengen Vorhersagen zu treffen. Das Teilgebiet von Künstlicher Intelligenz basiert auf Mustererkennung und besitzt die Fähigkeit, selbstständig Wissen aus Erfahrungen zu erzeugen. Damit findet die Technologie ihren Einsatz in industriellen Prozessen.

Künstliche Intelligenz ist keine Zukunftsvision mehr. Große Rechenzentren und enorme Speicherkapazitäten ermöglichen heute, was man jahrelang in weiter Ferne glaubte. Die Teildisziplinen Machine Learning und Deep Learning nutzen die Möglichkeiten von Big Data, um Prozesse zu optimieren, neue Lösungen zu finden und Erkenntnisse zu gewinnen.

Entscheidungsunterstützungssystem

Ein Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) bzw. ein Decision Support System (DSS) ist ein interaktives computergestütztes Anwendungssystem das Fach- und Führungskräfte (Manager) mit Modellen, Methoden und problembezogenen Daten in ihrem Planungs- und Entscheidungsprozess unterstützt. Durch effektive Unterstützung im Planungs- und Entscheidungsprozess (decision support) soll die Entscheidungsqualität optimiert werden.

Automatische Entscheidungsfindung

Die automatisierte Entscheidungsfindung, im englischen auch “Profiling” genannt, ist die Analyse Ihrer Produktion oder Prozesse, um Vorhersagen zu treffen, selbst wenn keine Entscheidungen getroffen werden. Im Plattformgeschäft dient das Profiling zur Datensammlung von Kunden, um zugeschnittene Problemlösungen anzubieten.

Vertikale und horizontale Integration von Prozessen und Systemen

Bei der vertikalen Integration findet eine Vernetzung innerhalb des Unternehmens von der Produktionsebene bis hin zur Feldebene statt, wobei die IT Systeme auf allen Ebenen miteinander kommunizieren.

Die horizontale Integration vernetzt zwischen den Produktionsstätten und fördert einen Informationsaustausch während des gesamten Wertschöpfungsprozesses. Es liegt eine intelligente Systenkommunikation im Bereich Bedarf, Produktion und Logistik und die Einbindung des Kunden in die Prozesse vor.

Cyber-Physische Systeme

Die Cyber-physischen Systeme ermöglichen den kontinuierlichen Austausch von Informationen zwischen den Anlagen, Maschinen und einzelnen Stücken. Sie erlaubt die Dezentralisieung der Prozesssteuerung. Dafür werden sämtliche Komponenten der Produktionsanlage, sogar Materialien oder Werkstücke mit Sensoren/Aktoren/Computer und Kommunikationstechnologie ausgestattet und über das Internet miteinander verbunden. Ein CPS besteht aus drei logischen Ebenen: einem Dienstesystem, in die Intelligenz allokiert ist und dem die eigentliche logische Vernetzung stattfindet. Eine Ebene in der vor allem Prozessdaten über Zustände gelagert werden und einer Ebene in der die physischen Objekte wie Produktionsanlagen, Maschinen und Produkte angebunden werden.