Industrie 4.0 Spitzentechnologie: Real-World Innovationen & Anwendungen

Was ist Industrie 4.0 Technologie?

Industrie 4.0, auch als Vierte Industrielle Revolution bekannt, dreht sich darum, Geschäfte intelligenter und automatisierter zu machen. Während die Dritte Industrielle Revolution darauf fokussierte, mechanische und analoge Prozesse in digitale umzuwandeln, konzentriert sich die Vierte Industrielle Revolution darauf, die Wirkung unserer digitalen Technologien zu vertiefen, indem sie unsere Maschinen selbstständiger macht, sie in der Lage versetzt, miteinander zu „sprechen“ und riesige Datenmengen auf Weisen zu verarbeiten, die Menschen einfach nicht können – alles im Namen von Effizienz und Wachstum. Industrie 4.0 Technologie stellt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen operieren, so fundamental wie der Wechsel von Dampfkraft zu Elektrizität in der Zweiten Industriellen Revolution.

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Wie wirkt sich Industrie 4.0 Technologie auf die Fertigungsindustrie aus?

In der Fertigung hat Industrie 4.0 weitreichende Auswirkungen. Sie wird genutzt, um betriebliche Effizienz zu steigern, Bedarfsprognosen zu verfeinern, Datensilos aufzubrechen, prädiktive Wartung zu betreiben, Arbeitern Sicherheitsschübe und virtuelles Training zu bieten und mehr. Industrie 4.0 als Teil des umfassenderen Konzepts der digitalen Transformation erstreckt sich über die Fertigung von der Planung bis zur Auslieferung, mit Lösungen für tiefe Analysen, Shopfloor-Datensensoren, intelligente Lager, simulierte Änderungen sowie Produkt- und Asset-Tracking.

Für Hersteller helfen Industrie 4.0 Technologien, die Lücke zwischen einst getrennten Prozessen zu einem transparenteren, sichtbaren Blick über die gesamte Organisation zu schließen, mit zahlreichen umsetzbaren Erkenntnissen.

10 Real-World Industrie 4.0 Technologien mit Beispielen

Im Folgenden die Top-Digital-Transformation-Technologien, die durch Industrie 4.0 entstanden sind. Wählen Sie beliebig, um zu einem bestimmten Abschnitt zu springen:

1. Big Data & Analytics
2. Autonome Roboter
3. Simulation / Digital Twins
4. Horizontale und Vertikale Systemintegration
5. Industrial IoT (IIoT)
6. Cybersicherheitstechnologie
7. Die Cloud
8. Additive Fertigung
9. Künstliche Intelligenz
10. Augmented Reality

1. Big Data & Analytics

Big Data ist genau das, wonach es klingt – riesige Datenmengen. Berge von Statistiken und Zahlen, so groß, dass Menschen und Teams Jahre damit verbringen könnten, sie manuell zu sichten und trotzdem nicht viel echten Wert zu gewinnen. Mit Maschinen am Steuer ist es eine ganz andere Geschichte. Mit den heutigen fortschrittlichen Rechenkapazitäten können diese riesigen Ströme reiner, unverfälschter Daten in präzise, umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden, die Entscheidungsfindung für Fertigungsleiter vorantreiben. Datenquellen können alles umfassen: von IoT-Sensoren auf Fabrikböden und Beleuchtungssystemen bis hin zu Vertriebsdaten oder Lieferkettenfaktoren wie Wetter und politischem Klima.

Big Data bildet die Grundlage für viele andere Technologien der Industrie 4.0. Je mehr Daten genutzt werden, desto höher die Effektivität.

Beispiel für Big Data & Analytics in der Fertigung

Stellen Sie sich vor: Irgendwo in Wisconsin hat ein Shopfloor an jeder Maschine einen kleinen Sensor (einen industriellen IoT-Sensor, den wir gleich näher behandeln) angeschlossen. Dieser Sensor protokolliert und analysiert kontinuierlich Informationen sowohl am Sensortandort als auch in der Cloud (die wir auch behandeln). Alle Daten von diesem kleinen IoT-Sensor, einschließlich Informationen wie Maschinenlaufzeit, werden gesammelt und in einen Machine-Learning-Algorithmus eingespeist.

Gesammelte Maschinendaten können analysiert werden, um Qualitätsfehler vorherzusagen und Werkzeuglebensdauer zu verlängern.

Dieser Algorithmus liefert Ergebnisse zum Wartungsplan der Ausrüstung. Er sagt: „Der Riemen dieser Maschine wird wahrscheinlich in 2–3 Wochen reißen.“ Damit wird die Wartung innerhalb einer Woche in „Nebenzeiten“ geplant und die Maschine behält die betriebliche Effektivität während aller Arbeitsstunden bei. Das nennt man „prädiktive Wartung“ und sie würde ohne Big Data gar nicht funktionieren. Big Data hilft dieser Fabrik, ihre Assets zu pflegen, Kosten zu senken und das Ausfallrisiko zu begrenzen.

2. Autonome Roboter

Autonome Roboter sind selbstständige Maschinen, die ihre Aufgaben intelligent ohne menschlichen Bediener verwalten können. Sie führen repetitive Aufgaben schnell und präzise aus, selbst wenn diese komplex sind, und benötigen außer Wartung wenig bis keine Ausfallzeiten.

Beispiel für autonome Roboter in der Fertigung

Autonome Roboter werden in der Fertigung eingesetzt, um schwere Gegenstände auf einer Produktionslinie zu halten und zu bewegen. Dies hilft, menschliche Verletzungen beim Schweißen, Montieren und Palettieren zu vermeiden. Autonome Roboter können auch bei der Auftragskommissionierung auf Lagerebene helfen, da sie in der Lage sind, schnell die effizienteste Route zur Artikelentnahme zu analysieren und zu wählen – sogar für mehrere Aufträge. Sie können auch für kontinuierliche Produktion eingesetzt werden, da sie nicht unbedingt Pausen benötigen.

3. Simulation / Digital Twins

Ein Digital Twin, obwohl er wie etwas aus einem Sci-Fi-Film klingt, ist die sehr authentische Technologie hinter der Erstellung einer Simulation eines realen Objekts, Konzepts oder Bereichs in einem digitalen Raum. Er kann eine 3D-Darstellung aller physischen Assets, betrieblichen Systeme und Strukturen innerhalb einer gesamten Anlage umfassen. Die Anwendungsfälle für Digital-Twin-Systeme sind enorm breit.

Ein Digital Twin einer CNC-Maschine, eine Art 3D-Modell „auf Steroiden“.

Beispiel für Simulation / Digital Twins in der Fertigung

Mithilfe industrieller IoT-Sensoren kann ein Fertigungsunternehmen seinen gesamten Shopfloor im virtuellen Raum „sehen“. Es kann den Standort jedes Assets, dessen Betriebszeit und Wartungsbedarf sehen – sogar solche, die noch nicht aufgetreten sind. Es kann sogar „hineinschauen“ in Maschinen, die in der Realität gefährlich oder kostspielig zu öffnen wären.

Mit diesem Digital Twin und Machine Learning können Fertigungsleiter Wartungsaufgaben vorhersagen und Zeiten finden, um die Ausrüstung besser auszulasten und Engpässe zu reduzieren. Sie können Mitarbeiter auf sicherer Distanz schulen, bevor sie sie den nicht-simulierten Maschinen auf dem Floor vorstellen, und Ideen für betriebliche Änderungen testen, bevor sie Geld, Zeit und Energie in die Implementierung investieren.

4. Horizontale und Vertikale Systemintegration

Horizontale und vertikale Integration wurde als „Rückgrat der Industrie 4.0“ bezeichnet. Die Prämisse der horizontalen und vertikalen Systemintegration ist Vernetzung und Transparenz. Dies kann entweder innerhalb einer einzelnen Organisation oder außerhalb mit Branchenpartnern bedeuten. Maschinen und Unternehmen kommunizieren und teilen Daten ständig, was tiefere Analysechancen, größere Transparenz und erhöhte Effizienz für alle ermöglicht.

Beispiel für horizontale und vertikale Systemintegration in der Fertigung

Wenn ein Unternehmen mehrere Produktionsstandorte hat, kann horizontale Integration nahtloses Teilen von Daten zu Themen wie Lagerbeständen und Verzögerungen sicherstellen. Vertikale Integration in der Fertigung kann das Aufbrechen von abteilungsübergreifenden Silos umfassen, damit die gesamte Organisation als Einheit arbeitet – von F&E über Beschaffung und Fertigung bis hin zu Vertrieb und darüber hinaus. Jeder teilt Daten, jeder profitiert und alle operieren dynamisch.

5. Industrial IoT (IIoT)

Industrial IoT bezeichnet den Einsatz kleiner Sensoren, manchmal mit Rechenkapazitäten, die Daten in Echtzeit in Unternehmen erfassen 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 der Industrie 4.0. Die Vorteile vernetzter Ausrüstung sind enorm, da sie Einblicke für bessere Entscheidungen auf vielen Organisationsebenen bietet.

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

Beispiel für Industrial IoT (IIoT) in der Fertigung

Wir haben bereits die Rolle von Industrial IoT in der prädiktiven Wartung besprochen. Ein weiteres Beispiel für IIoT in der Fertigung betrifft das Brechen von Engpässen und das Erzielen massiver Steigerungen im Produktionsdurchsatz. Wenn jede Maschine auf einem Produktionsboden ein IoT-Gerät hat, das Produktionseffizienz, Nutzung, Betriebszeit usw. überwacht, können diese Daten in Verbindung mit einem Machine-Learning-Algorithmus verwendet werden. Dies bestimmt, welche Maschine den höchsten Prioritätsengpass darstellt und wie er zu beheben ist. Benötigt die Maschine ein Upgrade? Muss sie einfach zu mehr Zeitpunkten am Tag genutzt werden?

Die MachineMetrics IIoT-Plattform

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6. Cybersicherheitstechnologie

Man kann nicht viel Technologie auf jeder Ebene des Geschäfts einsetzen, ohne Schutzmaßnahmen, um Hacker und andere bösartige Akteure aus den 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 Gefahr von Diebstahl geistigen Eigentums, der Übernahme von Fertigungsausrüstung durch Saboteure zur Herstellung fehlerhafter Produkte, Ransomware, Identitätsdiebstahl und mehr ausgesetzt. Hersteller können Sicherheitsbedrohungen jedoch mindern, indem sie einen Plan für den Fall eines Verstoßes erstellen sowie schützende Cybersicherheitsmaßnahmen aktivieren, die ihre Daten und Ausrüstung einschließlich ihrer IoT-Systeme schützen.

7. Die Cloud

Die Cloud ist ein nebulöser Begriff, der eine Vielzahl vernetzter Systeme im Internet bezeichnet. Normalerweise bedeutet es einen Server, der außerhalb Ihres Unternehmens steht. Die „Cloud“ kann für Software und Daten verwendet werden, die irgendwo im Internet gespeichert sind (z. B. auf einem fremden Server) statt auf einem lokalen Rechner.

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

Beispiel für die Cloud in der Fertigung

Die Cloud bietet Herstellern viele Vorteile. Sie kann riesige Mengen Sensordaten sicher mit bereits vorhandenen Redundanzen speichern. Sie kann Kundendaten sicher aufbewahren. Sie kann für Rechenaufgaben genutzt werden. Rechenintensive Aufgaben wie Risikomodellierung mit Machine Learning können in der Cloud durchgeführt werden, um Overhead-Kosten für leistungsstarke Hardware zu reduzieren. In jüngerer Zeit wurde sie auch für „Cloud Manufacturing“ genutzt, was sich auf Software oder echte, verteilte Fertigung über geografisch verstreute Standorte beziehen kann.

8. Additive Fertigung

Additive Fertigung bedeutet, Gegenstände Schicht für Schicht zu erstellen, indem neues Material hinzugefügt wird, anstatt es abzutragen. Dies wird mit der alten Fertigungsart (subtraktive Fertigung) verglichen, die Aufgaben wie Schneiden und Schnitzen von Holz usw. abdeckt.

Beispiel für additive Fertigung in der Fertigungsindustrie

3D-Druck ist eine Form der additiven Fertigung. Mainstream-Adopter sind Adidas, das Schuhe 3D-druckt, deren Designs auf Big Data basierten.

9. Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Künstliche Intelligenz und Machine Learning beziehen sich auf Maschinen, die Algorithmen nutzen, um Daten zu verarbeiten und Schlussfolgerungen zu ziehen, die nicht von menschlichen Entwicklern in sie programmiert wurden. Diese Maschinen lernen aus Daten, um zunehmend präzise Vorhersagen zu generieren.

Beispiel für künstliche Intelligenz in der Fertigung

Künstliche Intelligenz und Machine Learning werden in der Fertigung weit für Bedarfsprognosen und prädiktive Wartung eingesetzt. Da KI riesige Datenarrays von Sensoren und anderen Quellen berücksichtigen kann, ist sie ein perfekter Kandidat, um volatile, komplexe, dynamische Situationen in near real-time auf eine Weise vorherzusehen, wie es Menschen nicht können. KI funktioniert gut, um Marktveränderungen für Hersteller vorherzusagen und zu prognostizieren.

10. Augmented Reality

Augmented Reality umfasst zusätzliche sensorische Eingaben, meist visuell, die auf die tatsächliche 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 für Mitarbeiterschulung und Wartung gleichermaßen genutzt werden. Neue Mitarbeiter können lernen, wie man Maschinen bedient, die gefährlich sein könnten, in einer sicheren, virtualisierten Umgebung, bevor sie den Fabrikboden betreten. AR kann auch bei Wartungsaufgaben nützlich sein, indem Tooltips, Reparaturanleitungen und andere Notationen im Sichtfeld des Technikers sofort sichtbar werden. Augmented Reality ermöglicht Technikern auch, hinein in gefährliche und komplexe Maschinen zu sehen, bevor sie diese öffnen, damit sie genau wissen, wonach sie suchen und was zu tun ist, bevor sie beginnen.

MachineMetrics beschleunigt digitale Fabriktransformationen, indem es eine intuitive und flexible industrielle IoT-Plattform bereitstellt, um Daten von jedem Fertigungsgerät einfach zu erfassen und in leistungsstarke, umsetzbare Anwendungen zu verwandeln.

Derzeit haben hunderte Hersteller Tausende von Maschinen weltweit mit MachineMetrics vernetzt, um Maschinenausfallzeiten zu reduzieren, Kapazitäten zu optimieren und erhöhten Durchsatz und Rentabilität für ihre Fertigungsabläufe zu erzielen.