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Kommentar Industrie 4.0: Herausforderungen (nicht nur) in der Corona-Krise

Autor / Redakteur: Max Ivannikov / Jürgen Schreier

Die Zeiten sind unsicher. Kann man da überhaupt noch an Innovation denken? Auf jeden Fall, meint der Autor dieses Beitrags. Bezogen auf den Zeithorizont hängt alles ab von der richtigen Strategie und dem passenden "Fahrplan".

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Equipment-Modernisierung umfasst das Hinzufügen neuer Funktionen und Diensten zu Geräten, die vor dem Zeitalter „intelligenter“ Geräte entwickelt und hergestellt wurden.
Equipment-Modernisierung umfasst das Hinzufügen neuer Funktionen und Diensten zu Geräten, die vor dem Zeitalter „intelligenter“ Geräte entwickelt und hergestellt wurden.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Das Konzept der Industrie 4.0 bezieht sich auf den Einsatz smarter Technologien, um Betriebe weniger verschwenderisch, effizienter und produktiver zu machen. Ob es darum geht, sich an wandelnde Märkte anzupassen, Wettbewerbsvorteile zu sichern oder den Wert des Produkts zu steigern – innovative Herstellungsprozesse verändern die Fertigungslandschaft dramatisch.

Aber wie können wir in einer anhaltenden, von erheblicher Unsicherheit gezeichneten und vermutlich ressourcenschwachen Gesundheits- und Wirtschaftskrise, weiterhin Innovationen vornehmen?

Innovationen konsequent vorantreiben

Die Strategie hängt von einer Reihe von Faktoren ab, einschließlich der Unternehmensziele und der Vermögenslage. Da unser Planungshorizont relativ kurz ist, spielen ein Entwicklungsfahrplan sowie eine Implementierungsmethode eine zentrale Rolle.

In der Regel beginnt die Digitalisierung der Fertigung mit Einführung einer Verbindungsschicht – Sensoren, Geräte und Gateways, die Daten sammeln. In anderen Worten transformieren wir physische Objekte und Prozesse in eine digitale Umgebung. In der zweiten Phase werden die gesammelten Daten in aussagekräftige Informationen umgewandelt und gespeichert. Der nächste Schritt ist die Entwicklung eines digitalen Zwillings, mit dem wir reale Bedingungen simulieren, mögliche Szenarien analysieren und auf Grundlage von Echtdaten optimale Entscheidungen treffen können.

Industrie 4.0 - nie ohne Minimum Viable Product

Was ist also der übliche Fahrplan für die Einführung einer individuellen Industrie-4.0-Lösung? Der erste Schritt ist immer die Analyse der Anforderungen und des Lösungsdesigns. Je nach Projekt, kann sie parallel zur Marktforschung und technischen Forschung, zur Entwicklung von Prototypen nachweisbarer Wirksamkeit und Machbarkeitsstudien sowie zur Validierung durch Interessenvertreter und zur Dokumentation durchgeführt werden.

Die Entwicklung eines minimal lebensfähigen Produkts (Minimum Viable Product) zeigt erste Ergebnisse, bevor die gesamte Lösung entwickelt wird, wodurch zahlreiche Risiken gemindert werden. Es wird ein iteratives Vorgehen empfohlen, um neue Funktionen schrittweise hinzuzufügen und zu testen. Schließlich bedeutet die Produktionsfreigabe nicht, dass die Entwicklung gestoppt werden sollte. Die Lösung sollte unterstützt und weiterentwickelt werden.

Lassen Sie uns über einige reale Anwendungsfälle sprechen. Ich habe festgestellt, dass die folgenden Methoden unter den von uns kürzlich fertiggestellten Projekten, am beliebtesten sind:

  • Prädiktive (vorausschauende) Instandhaltung;
  • Equipment-Modernisierung;
  • Digitale Zwillingslösungen.

Indem sie als Teil des Ganzen betrachtet werden können, eignen sich diese Methoden besonders für die aktuellen Rahmenbedingungen, da sie sich auf die Lösung spezifischer Probleme konzentrieren sowie die Ergebnisse relativ schnell sichtbar sind. Schauen wir sie uns genauer an.

Prädiktive Instandhaltung

Ausfälle können den Betrieb einstellen und zu Umsatzverlusten führen. Prädiktive Instandhaltung oder Predictive Maintenance kann eine Möglichkeit sein, um Störungen zu vermeiden, jedoch ist sie nicht optimal. Sie wissen nicht, ob das beschädigte Teil sofort ausgetauscht werden muss oder ob es normal weiter funktionieren könnte. Es besteht also eine hohe Wahrscheinlichkeit, Ressourcen zu verschwenden. Außerdem können die Kosten für Ausfallzeiten hoch sein, wesentlich höher als bei der Entwicklung eines vorausschauenden Instandhaltungssystems.

Auf der anderen Seite ermöglicht die prädiktive Instandhaltung die frühzeitige Erkennung von Geräteverschlechterung oder Fehlverhalten und ermöglicht die Reparatur oder den Austausch von Geräten, ohne dabei den Betrieb zu stören. Einer unserer Kunden spart Millionen durch die Anwendung einer KI-getriebenen, prädiktiven Instandhaltungslösung.

Equipment-Modernisierung

Equipment-Modernisierung umfasst das Hinzufügen neuer Funktionen und Diensten zu Geräten, die vor dem Zeitalter „intelligenter“ Geräte entwickelt und hergestellt wurden, wie beispielsweise ein Aufzug, ein Förderband, ein Kessel, eine Turbine, ein Schmelzofen oder sonstige Geräte. Der

wichtige Aspekt dabei ist, dass diese Geräte einwandfrei funktionieren; es fehlen lediglich die Verbindung und sonstige iOT-Stack-Technologien. Normalerweise ist es aufgrund der hohen Kosten und der möglichen Störung integrierter Infrastrukturen nicht optimal, diese Geräte auszutauschen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass eine Aufrüstung nicht möglich ist. Innovationen und sogar hochrangige KI-getriebene Analyseplattformen können durch Hinzufügen von Sensoren, Steuerungen und Stellenantrieben eingebracht werden.

Der digitale Zwilling

Ein digitaler Zwilling ist eine allgemeine Kategorie für die Entwicklung virtueller Kopien von Objekten und Prozessen. Dies können unter anderem Lagerhallen, Einzelhandelsgeschäfte, Stromnetze, gesamte Betriebe und Infrastrukturobjekte sein. Digitale Zwillinge ermöglichen die Simulation, Analyse und Vorhersage möglicher Szenarien des Systemverhaltens. Insbesondere ermöglichen sie die Automatisierung von Betrieben, die Optimierung von Ressourcen und deren Fernverwaltung, was in unserer neuen Realität von entscheidender Bedeutung ist.

Es gibt viele Anwendungsfälle für Innovationen in der Industrie 4.0. Ihre Umsetzung unter schwierigen wirtschaftlichen Bedingungen ist eine Herausforderung und erfordert ein erfahrenes Team, Flexibilität, schnelle Reaktion auf Marktveränderungen, Kosteneffizienz und vor allem einen klaren Zweck. Krisen neigen dazu, Schwächen in Organisationen aufzudecken und obwohl sie schmerzhaft sind, vermitteln sie uns Vision und Fokus für die Zukunft.

Industrie 4.0 wird voraussichtlich das Gesicht der Weltwirtschaft dramatisch verändern. Fortschritte sind unvermeidlich und Innovationen sollten als Investition in die Zukunft betrachtet werden. Die Auswahl einer geeigneten Strategie wird dazu beitragen, sowohl die Krise zu überwinden als auch Unternehmen auf bevorstehende Entwicklungen vorzubereiten.

DataArt ist ein international tätiges Unternehmen für Softwareentwicklung und IT-Beratung mit Büros in den USA, Argentinien und Europa.

Max Ivannikov kam 2013 zu DataArt. Seine Leidenschaft für Innovationen und neue Technologien führte ihn zu dem IoT-fokussierten Know-how im Unternehmen. Nun ist er an der Umsetzung von Industrie 4.0, Automobilprojekten, Smart City sowie anderen digitalen Transformationsprojekten beteiligt. Vor seiner Tätigkeit bei DataArt, sammelte Ivannikov unter anderem Erfahrung als Netzwerk-Administrator für Telekommunikation, Drehbuchautor, Creative Producer und Marketing Director. Sein Schwerpunkt liegt darauf, kreative und innovative Ansätze zu kombinieren, um aufkommende Herausforderungen bestmöglich zu lösen. Max Ivannikov hat einen Hochschulabschluss in Informatik (VSTU, Woronesch, Russland) und Linguistik (VSU, Woronesch, Russland).
Max Ivannikov kam 2013 zu DataArt. Seine Leidenschaft für Innovationen und neue Technologien führte ihn zu dem IoT-fokussierten Know-how im Unternehmen. Nun ist er an der Umsetzung von Industrie 4.0, Automobilprojekten, Smart City sowie anderen digitalen Transformationsprojekten beteiligt. Vor seiner Tätigkeit bei DataArt, sammelte Ivannikov unter anderem Erfahrung als Netzwerk-Administrator für Telekommunikation, Drehbuchautor, Creative Producer und Marketing Director. Sein Schwerpunkt liegt darauf, kreative und innovative Ansätze zu kombinieren, um aufkommende Herausforderungen bestmöglich zu lösen. Max Ivannikov hat einen Hochschulabschluss in Informatik (VSTU, Woronesch, Russland) und Linguistik (VSU, Woronesch, Russland).
(Bild: DataArt)

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