Industrie 4.0 - digitale Transformation für Ingenieure

16. Feb 2017

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Wer kennt das nicht? Auf fast jedem Werbeplakat im technischen Bereich wird der Begriff Industrie 4.0 verwendet. Die Verwendung dieser Begrifflichkeit ist mittlerweile schon sehr inflationär. Auch wenn Industrie 4.0 ein Trend ist, der sicherlich in den nächsten ca. 5 Jahren viele industrielle Prozesse revolutionieren wird, wissen viele nicht worum es im Kern geht. Ein etwas klareres Verständnis in der Sache tut schon gut, um die Ausmaße dieser Entwicklungen zu begreifen.

Aber zunächst mal die Frage: Was ist Industrie 4.0?

Der Begriff Industrie 4.0 kommt aus dem gleichnamigen Projekt zur Hightech-Strategie der Bundesregierung. Dabei soll die industrielle Fertigung mit modernen Informations- und Kommunikationssystemen verzahnt werden. So weit so gut. Aber dies wurde auch in der Vergangenheit so propagiert. Was ist nun neu?

Wenn man sich das Pendant zur Begrifflichkeit aus den USA heranzieht, dann wird der Begriff Industrie 4.0 im Zusammenhang etwas verständlicher. Man spricht dort eher vom "Internet of Things" kurz IOT. Damit soll zum Ausdruck gebracht werden, dass alle Dinge miteinander im digitalen Netz vernetzt sein können. Der Zweck dahinter ist eine sehr enge Verzahnung der Prozessabläufe durch gezielten Informationsaustausch zur Steuerung einzelner Funktionsbausteine innerhalb einer gesamtheitlichen teilautonomen Prozesskette.

Industrie 4.0 am einfachen Beispiel

Eine kleine Prozesskette kann im privaten Umfeld eine Waschmaschine sein, die per W-Lan mitteilt, dass die Wäsche bald fertig ist und zum Trockenen weiterverarbeitet werden kann. In einem modernen vollständig vernetzten Smart-Home ist diese Waschmaschine über das W-LAN Modul mit dem heimischen Netzwerk verbunden. So kann es seinen Status an jeden Ort des Globus übermitteln. Der Anwender kann letztlich auf seinem Handy mitgeteilt bekommen, dass die Wäsche fertig ist. Ob dieser Aufwand in einem Smart-Home tatsächlich sinnvoll und nützlich ist, sei dahingestellt.

Im industriellen Umfeld sind die Zusammenhänge etwas komplexer, aber im Kern auf das gleiche Grundthema zurückzuführen: Ganzheitliche Vernetzung und Verzahnung der Prozesse. Am Beispiel eines Service Centers kann ein Robotersystem in einer Produktionsanlage, über seine vernetzten Sensoren ein Ölleck feststellen und dies dem Rechenzentrum des Service Centers über das Fernwartungssystem mitteilen. Über dieses System wird automatisch auf intelligente Logik basierend das Wartungsintervall für diese Anlage zeitlich vorgezogen, Folgekosten durch Störungen im Gesamtsystem werden vermieden. Aber auch das ist heute schon mit den bestehenden Systemen möglich. Was sind die nun die Merkmale von Industrie 4.0?

Kernmerkmale von Industrie 4.0 - Digitale Transformation

Somit gehen Internet of Things (IOT) und Industrie 4.0 fließend ineinander über. Vier Merkmale sind ausschlaggebend und in ihrer Kombination ein wesentlicher Bestandteil von Industrie 4.0:

1) Vernetzung der Systeme. In dem Beispiel ist das die digitale Datenübertragung zwischen Sensor und Service Center.

2) Kommunikation der Systeme. Im obigen Beispiel wird eine definierte Schnittstelle zur Informationsauswertung genutzt.

3) Integrierte Logik. Das Rechenzentrum kann anhand der hinterlegten Logik das Problem erkennen: Leck vorhanden, Stillstand der Anlage ist wahrscheinlich.

4) Autarke Aktion. Das Rechenzentrum verkürzt das Zeitintervall für die nächste Wartung und behebt das Problem.

Die heutigen IT-Systeme sind - jedes für sich allein - grundsätzlich fähig, diese Funktionen einzeln zu realisieren. Die Gesamtheit dieser Einzelsysteme ergibt allerdings ein höchst heterogenes Gefüge an unterschiedlichen Systemen, samt Schnittstellen und Kommunikationsprotokollen. Allein die Zusammenführung der einzelnen Funktionsbausteine über die definierten Schnittstellen und die Auswertung der Informationen über eine passende Logik und nachgelagerter Entscheidungsfindung stellen eine große technische Herausforderung dar.

Explodierende Datenmengen

Bei dieser Zusammenführung werden zwangsläufig große Datenmengen erzeugt, die gespeichert, bewertet und verarbeitet werden wollen. Die Bewältigung dieser einzelnen Aufgaben stellen in ihrer Gesamtheit die digitale Transformation dar. Hierbei stellt sich nicht mehr die Frage OB dies in den Unternehmen im Bereich der diskreten Fertigung realisiert wird, sondern WANN und WIE. Es ist auch klar, dass die Unternehmen, die sich frühzeitig um diese digitale Transformation und um das Themenfeld Industrie 4.0 kümmern, im Wettbewerbsfumfeld besser dastehen werden.

In diesem Zusammenhang sollte aber auch erwähnt werden, dass nicht für jedes Unternehmen dieses Themenumfeld in ganzer Tiefe bedeutend sein muss.

Grundsätzlich wird in Zukunft die Bedeutung der IT in den Unternehmen deutlich stärker zunehmen als es heute ohnehin schon der Fall ist. Datenerfassung und Datenauswertung, Aggregation von Daten, Bereitstellung und Vernetzung, Homogenisierung von globalen Systemen sind dabei nur einige Themenfelder der IT im industriellen Umfeld.

Engineering und Industrie 4.0

Für das Engineering ist der Aufbau einer einheitlichen Datenbasis aus vielen Einzelquelle zwecks schneller Auswertung ein sehr wichtiger Bestandteil. Man sollte in der Lage sein, immer den Überblick auf die relevanten Daten zu behalten. Das ist allerdings nicht einfach.

Hatte ein mittelständisches Unternehmen aus dem Bereich des Maschinenbau in der Vergangenheit eine Datenablage auf einem Datenserver mit ca. 20.000 bis 30.000 3D-Objekte als CAD-Modelle so sind es heute allein an einem Unternehmensstandort 200.000 bis 300.000 CAD-Modelle zuzüglich Zeichnungsableitungen und mehr. Die gesamten Fertigungsdaten aus dem Produktentwicklungsprozess sind hier noch hinzuzunehmen. Die Tendenz steigt rasant, die Datenflut nimmt immer stärker zu.

Vernetzung

Die intensive Vernetzung der Unternehmen untereinander in der geschäftlichen Zusammenarbeit, die Einbindung von Entwicklungspartnern in die Prozesse, die Automatisierung von Beschaffungsprozessen, die stärkere Vernetzung von Materialfluss-Systemen führt zur Steigerung der Komplexität aller Steuerungs- und Überwachungsfunktionen. Trotz all der Unwegbarkeiten bietet diese Transformation ein unglaubliches Potenzial, das durchaus genutzt werden kann. Dazu bedarf es einen Ausbau der Kompetenz und es Know-hows in den Unternehmen. Die Einsicht muss zudem gewonnen werden, sich mit diesen Themenfeldern in Zukunft stärker befassen zu müssen, um letztlich wettbewerbsfähig zu bleiben.

Kommunikation und Informationsauswertung

Die zusätzliche Vernetzung der vielen Einzelsysteme bedarf nachgelagerter, intelligenter Methoden, um aus den Informationsflüssen gezielte Auswertungen vorzunehmen. Somit sollten alle Informationen aus den unterschiedlichen Datenquellen auf eine einheitliche Ebene gebracht - transformiert - werden, um eine systematische und automatisierte Prüfung zu realisieren.

Integrierte Logik für autonome Entscheidung

Dieser Aspekt ist ein wesentlicher Punkt innerhalb von Industrie 4.0, denn der Anwender ist allein nicht in der Lage die Datenflut zu bewerten, um daraus eine schnelle Entscheidung abzuleiten. Die integrierte Logik in autonome Systeme bietet diese Skalierungsmöglichkeit, eine Vielzahl von Entscheidungen zu treffen und zielgerichtete Aktionen auszulösen und dabei gleichzeitig mit seiner Umgebung vernetzt zu bleiben. Auf diese Weise reißt der Strom an Informationsverarbeitung und Entscheidung nicht ab. Es werden aus den Informationsströmen Entscheidungsströme abgeleitet.

Schlüsselfaktor: Komplexitätsreduktion

An den wenigen Schnittstellen, an denen die Komponente Mensch interagieren muss, bedarf es einer Komplexitätsreduktion in der Steuerung und Anwendung. Somit ist die Komplexitätsreduktion in der Anwendungsentwicklung zur Bewertung der Datenströme ein wesentlicher Bestandteil für eine wirkungsvolle Nutzung dieser Technik. Maximized Data - Minimized Complexity. Dies kann man nur dann erreichen, wenn man alle eingebundenen Prozesse vollständig versteht.

Schlüsselfaktor: Datenvisualisierung

In Zusammenhang mit der Komplexitätsreduktion spielt die effiziente Datenvisualisierung einer sehr wichtige Rolle innerhalb der gesamten Prozessabläufe. Die Plausibilisierung von Zusammenhängen, das Begreifen von Wechselwirkungen und das Verständnis für die Gesamtsituation kann für einen Menschen, nur über eine anschauliche Visualisierung der Daten und Ergebnisse erfolgen. Hier wird es in Zukunft neue Methoden der Darstellung für Daten und Informationen geben. In nicht allzu weiter Zukunft, werden Anwender nicht nur vor einem Monitor sitzen, sondern Datenbrillen tragen. Informationen werden in virtuellen Umgebungen aufgenommen. Die 2D-Visualisierung von Informationen auf einem Bildschirm wird bald antiquiert sein.

Letztlich führt die digitale Kontinuität zu mehr Effizienz und mehr Agilität, in der Hoffnung, dass der Mensch sich nicht irgendwann selber Überflüssig macht.

 

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