Neue Industrie-4.0-Technologien mit Beispielen aus der Praxis

Was ist Industrie 4.0-Technologie?

Bei Industrie 4.0, auch als Vierte Industrielle Revolution bekannt, geht es darum, Unternehmen intelligenter und automatisierter zu machen. Während sich die Dritte Industrielle Revolution darauf konzentrierte, mechanische und analoge Prozesse auf digitale umzustellen, konzentriert sich die Vierte Industrielle Revolution darauf, die Wirkung unserer digitalen Technologien zu vertiefen, indem sie unsere Maschinen autarker macht, in der Lage, miteinander zu „sprechen“ und zu überlegen riesige Datenmengen auf eine Weise, die Menschen einfach nicht können – alles im Namen von Effizienz und Wachstum. Die Industrie 4.0-Technologie stellt eine grundlegende Veränderung in der Arbeitsweise von Unternehmen dar, so grundlegend wie die Umstellung von Dampfkraft auf Elektrizität in der zweiten industriellen Revolution.

Möchten Sie mehr erfahren? Lesen Sie unseren vollständigen Leitfaden zu Industrie 4.0.

Wie wirkt sich Industrie 4.0-Technologie auf die Fertigungsindustrie aus?

In der Fertigung hat Industrie 4.0 weitreichende Auswirkungen. Es wird verwendet, um die betriebliche Effizienz zu steigern, Bedarfsprognosen zu verfeinern, Datensilos aufzubrechen, vorausschauende Wartung zu betreiben, Mitarbeitern mehr Sicherheit und virtuelles Training zu bieten und vieles mehr. Industrie 4.0, als Teil eines umfassenderen Konzepts, das als digitale Transformation bezeichnet wird, umfasst die Fertigung von der Planung bis zur Lieferung, mit Lösungen für Tiefenanalysen, Fertigungsdatensensoren, intelligente Warenlager, simulierte Änderungen sowie Produkt- und Asset-Tracking.

Für Hersteller helfen Industrie-4.0-Technologien, die Lücke zwischen ehemals getrennten Prozessen zu einer transparenteren, sichtbareren Sicht auf das gesamte Unternehmen mit vielen umsetzbaren Erkenntnissen zu schließen.

10 reale Industrie 4.0-Technologien mit Beispielen

Nachfolgend sind die wichtigsten digitalen Transformationstechnologien aufgeführt, die durch Industrie 4.0 hervorgebracht wurden. Fühlen Sie sich frei, eine davon auszuwählen, um zu einem bestimmten Abschnitt zu springen:

1. Große Daten und Analysen
2. Autonome Roboter
3. Simulation/Digitale Zwillinge
4. Horizontale und vertikale Systeme
5. Industrielles IoT (IIoT)
6. Cybersicherheitstechnologie
7. Die Wolke
8. Additive Fertigung
9. Künstliche Intelligenz
10. Erweiterte Realität

1. Big Data &Analytik

Big Data ist genau das, wonach es sich anhört – riesige Datenmengen. Berge von Statistiken und Zahlen, die so riesig sind, dass Menschen und Teams Jahre damit verbringen könnten, sie manuell zu sichten, und trotzdem nicht viel wirklichen Wert daraus ziehen könnten. Mit Maschinen auf dem Fahrersitz ist das eine ganz andere Geschichte. Mit den fortschrittlichen Computerfunktionen von heute können diese riesigen Ströme reiner, unverfälschter Daten in genaue, umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden, die die Entscheidungsfindung für Fertigungsleiter vorantreiben können. Datenquellen können alles umfassen, von IoT-Sensoren in Fabrikhallen und Beleuchtungssystemen bis hin zu Verkaufsdaten oder lieferkettenbezogenen Faktoren wie dem Wetter und dem politischen Klima.

Big Data untermauert viele der anderen Technologien von Industrie 4.0. Je mehr Daten verwendet werden, desto größer ist die Effektivität.

Beispiel für Big Data &Analytics in der Fertigung

Stellen Sie sich Folgendes vor:Irgendwo in Wisconsin gibt es eine Fertigungshalle, in der ein kleiner Sensor (ein industrieller IoT-Sensor, auf den wir gleich näher eingehen werden) mit jeder einzelnen Maschine in dieser Fabrik verbunden ist. Dieser Sensor protokolliert und analysiert ständig Informationen sowohl am Sensorstandort als auch in der Cloud (auf die wir ebenfalls eingehen werden). Alle Daten dieses kleinen IoT-Sensors, einschließlich Informationen darüber, wie oft die Maschine verwendet wurde, werden gesammelt und in einen maschinellen Lernalgorithmus eingespeist.

Erfasste Maschinendaten können analysiert werden, um Qualitätsmängel vorherzusagen und die Lebensdauer der Werkzeuge zu verlängern.

Dieser Algorithmus oder diese Formel spuckt Ergebnisse bezüglich des Wartungsplans dieser Ausrüstung aus. Darin steht:„Der Riemen dieser Maschine wird wahrscheinlich in 2-3 Wochen reißen.“ Vor diesem Hintergrund wird die Wartung innerhalb einer Woche außerhalb der Geschäftszeiten geplant, und die Maschine bleibt während der gesamten Arbeitszeit betriebsbereit. Das nennt sich „Predictive Maintenance“ und würde ohne Big Data gar nicht funktionieren. Big Data hilft dieser Fabrik, ihre Anlagen zu pflegen, Kosten zu senken und das Risiko von Ausfallzeiten zu begrenzen.

2. Autonome Roboter

Autonome Roboter sind autarke Maschinen, die ihre Aufgaben intelligent erledigen können, ohne dass ein menschlicher Bediener erforderlich ist. Sie führen schnell und genau sich wiederholende Aufgaben aus, selbst wenn sie komplex sind, und erfordern außer für die Wartung wenig bis gar keine Ausfallzeiten.

Beispiel für autonome Roboter in der Fertigung

Autonome Roboter werden in der Fertigung eingesetzt, um schwere Gegenstände in einer Produktionslinie zu halten und zu bewegen. Dies trägt dazu bei, Personenschäden beim Schweißen, Zusammenbauen und Palettieren zu vermeiden. Autonome Roboter können auch bei der Kommissionierung auf Lagerebene helfen, da sie in der Lage sind, die effizienteste Route zur Kommissionierung von Artikeln schnell zu analysieren und auszuwählen – selbst für mehrere Bestellungen. Sie können auch für eine kontinuierliche Produktion verwendet werden, da sie nicht unbedingt Pausen benötigen.

3. Simulation / Digitale Zwillinge

Ein digitaler Zwilling klingt zwar wie etwas, das aus einem Science-Fiction-Film herausgerissen wurde, ist aber die sehr authentische Technologie hinter der Erstellung einer Simulation eines realen Objekts, Konzepts oder Bereichs in einem digitalen Raum. Es kann eine 3D-Darstellung aller physischen Vermögenswerte, Betriebssysteme und Strukturen innerhalb einer gesamten Einrichtung enthalten. Die Anwendungsfälle für digitale Zwillingssysteme sind enorm breit.

Ein digitaler Zwilling einer CNC-Maschine, eine Art 3D-Modell zu "Steroiden".

Beispiel für Simulation / digitale Zwillinge in der Fertigung

Mithilfe von industriellen IoT-Sensoren kann ein produzierendes Unternehmen seine gesamte Produktionsfläche im virtuellen Raum „sehen“. Sie können den Standort jedes Assets, seine Betriebszeit und den Wartungsbedarf (auch solche, die noch nicht aufgetreten sind) anzeigen. Sie können sogar in Maschinen „hineinsehen“, deren Öffnen im wirklichen Leben gefährlich oder kostspielig wäre.

Mit diesem digitalen Zwilling und maschinellem Lernen können Fertigungsleiter Wartungsaufgaben vorhersagen und Zeiten finden, um die Ausrüstung besser zu nutzen, um Engpässe zu reduzieren. Sie können Mitarbeiter aus sicherer Entfernung schulen, bevor sie ihnen die nicht simulierten Maschinen auf dem Boden vorstellen, und Ideen für betriebliche Änderungen testen, bevor sie Geld, Zeit und Energie für deren Umsetzung aufwenden.

4. Horizontale und vertikale Systemintegration

Die horizontale und vertikale Integration wird als „Rückgrat der Industrie 4.0“ bezeichnet. Die Prämisse der horizontalen und vertikalen Systemintegration ist Verbundenheit und Sichtbarkeit. Dies kann entweder innerhalb einer einzelnen Organisation oder außerhalb mit Industriepartnern bedeuten. Maschinen und Unternehmen kommunizieren und teilen ständig Daten, was dazu beiträgt, tiefere Analysemöglichkeiten, größere Transparenz und gesteigerte Effizienz für alle zu erreichen.

Beispiel für horizontale und vertikale Systemintegration in der Fertigung

Wenn ein Unternehmen über mehrere Produktionsstätten verfügt, kann die horizontale Integration einen nahtlosen Austausch von Datenproblemen wie Lagerbeständen und Verzögerungen gewährleisten. Die vertikale Integration in der Fertigung kann das Aufbrechen abteilungsübergreifender Silos beinhalten, sodass die gesamte Organisation als Einheit funktioniert – von der Forschung und Entwicklung bis zur Beschaffung und Fertigung bis zum Vertrieb und darüber hinaus. Jeder teilt Daten, jeder profitiert und jeder arbeitet dynamisch.

5. Industrielles IoT (IIot)

Industrielles IoT bezieht sich auf den Einsatz kleiner Sensoren, manchmal mit Rechenfähigkeiten, die Daten in Echtzeit im gesamten Unternehmen sammeln und überwachen. IoT-Sensoren können in Verbindung mit praktisch allem eingesetzt werden, von Beleuchtung über HLK (Heizung, Lüftung, Klimatisierung) bis hin zu Fabrikmaschinen. Industrial IoT ist eine grundlegende Technologie von Industrie 4.0. Die Vorteile vernetzter Geräte sind enorm, da sie Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung auf vielen Ebenen der Organisation liefern.

Ein vollständig vernetzter Industriebetrieb nutzt Industrie 4.0-Technologie, einschließlich IoT, um tiefere Einblicke in die Leistung zu erhalten.

Beispiel für Industrial IoT (IIoT) in der Fertigung

Wir haben bereits die Rolle des Industrial IoT bei der vorausschauenden Wartung besprochen. Ein weiteres Beispiel für IIoT in der Fertigung besteht darin, Engpässe zu beseitigen und den Produktionsdurchsatz massiv zu steigern. Wenn jede Maschine in einer Produktionshalle mit einem IoT-Gerät verbunden ist, das Produktionseffizienz, Nutzung, Betriebszeit usw. überwacht, können diese Daten verwendet werden in Verbindung mit einem maschinellen Lernalgorithmus. Dadurch wird bestimmt, welches Maschinenteil den Engpass mit der höchsten Priorität darstellt und wie es behoben werden kann. Benötigt die Maschine ein Upgrade? Muss es einfach an mehr Stellen im Laufe des Tages genutzt werden?

Die MachineMetrics IIoT-Plattform

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6. Cybersicherheitstechnologie

Sie können nicht auf jeder Ebene Ihres Unternehmens viel Technologie einsetzen, ohne dass Schutzmechanismen vorhanden sind, um Hacker und andere schändliche Agenten von Ihren Systemen fernzuhalten. Cybersicherheitstechnologie ist alles, was Ihre digitalen Systeme vor internen und externen Angriffsvektoren schützt. Moderne Cybersicherheit umfasst Technologien wie Blockchain oder künstliche Intelligenz und kann neue Technologien wie industrielle IoT-Geräte schützen.

Beispiel für Cybersicherheitstechnologie in der Fertigung

Mit digitalisierten, intelligenten Systemen sind Hersteller ohne ausreichende Cybersicherheit der Bedrohung durch gestohlenes geistiges Eigentum, von Saboteuren beschlagnahmte Produktionsanlagen zur Herstellung fehlerhafter Produkte, Ransomware, Identitätsdiebstahl und mehr ausgesetzt. Hersteller können Sicherheitsbedrohungen jedoch mindern, indem sie einen Plan für den Fall erstellen, dass sie einen Verstoß erleben, und Cybersicherheitsmaßnahmen aktivieren, die ihre Daten und Geräte, einschließlich ihrer IoT-Systeme, schützen.

7. Die Wolke

Die Cloud ist ein nebulöser Begriff, der sich auf eine große Anzahl verbundener Systeme im Internet bezieht. Normalerweise bedeutet dies einen Server, der sich außerhalb Ihres Unternehmens befindet. Die „Cloud“ kann für Software und Daten verwendet werden, die irgendwo im Internet (z. B. auf dem Server einer anderen Person) statt auf einem lokalen Computer gespeichert sind.

In einer vollständigen IoT-Architektur, Hersteller können sowohl die Cloud als auch Edge nutzen um eine schnelle Entscheidungsfindung mit umfassender Verarbeitungsleistung und Skalierbarkeit zu ermöglichen.

Beispiel für die Cloud in der Fertigung

Die Cloud bietet Herstellern viele Vorteile. Es kann große Mengen an Sensordaten sicher speichern, wobei bereits Redundanzen vorhanden sind. Es kann Kundendaten sicher speichern. Es kann zum Rechnen verwendet werden. Rechenintensive Aufgaben wie die Risikomodellierung mithilfe von maschinellem Lernen können in der Cloud durchgeführt werden, um die Gemeinkosten für leistungsstarke Maschinen zu reduzieren. In den letzten Jahren wurde es auch für „Cloud-Fertigung“ verwendet, was sich auf Software oder echte verteilte Fertigung an unterschiedlichen geografischen Standorten beziehen kann.

8. Additive Fertigung

Additive Fertigung bedeutet, dass Gegenstände Schicht für Schicht erstellt werden, indem neues Material hinzugefügt wird, anstatt es zu entfernen. Dies wird mit der alten Herstellungsweise (subtraktive Fertigung) verglichen, die Aufgaben wie das Schneiden und Schnitzen von Holz usw. abdeckt.

Beispiel für additive Fertigung in der Fertigungsindustrie

3D-Druck ist eine Form der additiven Fertigung. Zu den Mainstream-Anwendern gehört Adidas, das Schuhe in 3D druckt, deren Designs auf der Grundlage von Big Data erstellt wurden.

9. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen beziehen sich auf Maschinen, die Algorithmen verwenden, um Daten zu verarbeiten und Schlussfolgerungen zu ziehen, die ihnen nicht von menschlichen Entwicklern einprogrammiert wurden. Diese Maschinen lernen aus Daten, um immer genauere Vorhersagen zu generieren.

Beispiel für künstliche Intelligenz in der Fertigung

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in der Fertigung häufig für Bedarfsprognosen und vorausschauende Wartung eingesetzt. Da die KI große Datenmengen von Sensoren und anderen Quellen berücksichtigen kann, ist sie ein perfekter Kandidat, um volatile, komplexe und dynamische Situationen nahezu in Echtzeit zu antizipieren, wie es Menschen nicht können. KI funktioniert gut, um Marktveränderungen für Hersteller vorherzusagen und vorherzusagen.

10. Erweiterte Realität

Augmented Reality umfasst zusätzliche sensorische Eingaben, normalerweise visuell, die der tatsächlichen Welt überlagert werden. Gängige Beispiele sind Google Glass und das Spiel Pokémon Go.

Beispiel für Augmented Reality in der Fertigung

In der Fertigung kann Augmented Reality sowohl für die Mitarbeiterschulung als auch für die Wartung eingesetzt werden. Neue Mitarbeiter können den Umgang mit Maschinen lernen, die in einer sicheren, virtualisierten Umgebung gefährlich sein könnten, bevor sie die Fabrikhalle betreten. AR kann auch bei Wartungsaufgaben von Vorteil sein, indem es Tooltips, Reparaturhandbücher und andere Notationen anbietet, die vor Ort im Sichtfeld des Technikers leicht sichtbar sind. Augmented Reality ermöglicht es Technikern auch, innen zu sehen gefährliche und komplizierte Maschinen, bevor sie sie öffnen, damit sie genau wissen, wonach sie suchen und was zu tun ist, bevor sie beginnen.

MachineMetrics beschleunigt die Transformation digitaler Fabriken durch die Bereitstellung einer intuitiven und flexiblen industriellen IoT-Plattform zur einfachen Erfassung und Umwandlung von Daten von jedem Fertigungsgerät in leistungsstarke, umsetzbare Anwendungen.

Im Moment haben Hunderte von Herstellern Tausende von Maschinen in globalen Fabriken mit MachineMetrics verbunden, um Maschinenausfallzeiten zu reduzieren, die Kapazität zu optimieren und den Durchsatz und die Rentabilität ihrer Fertigungsbetriebe zu steigern.