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IoT-Basics: Schlagwort Industrie 4.0

| Autor: Lisa Marie Waschbusch

Industrie 4.0 – ein Begriff, der in den letzten Jahren so oft gefallen ist wie kaum ein anderer. Auf Leitmessen wie der Hannover Messe spielt das Thema schon seit langem eine zentrale Rolle. Doch was bedeutet Industrie 4.0 eigentlich? Wir geben einen Überblick über die wichtigsten Features, Begriffe und Modelle.

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Industrie 4.0 ist in aller Munde – wir haben einige Grundlagen nochmal zusammengefasst.
Industrie 4.0 ist in aller Munde – wir haben einige Grundlagen nochmal zusammengefasst.
( Bild: Pixabay / CC0 )

Wenn es um den Industriesektor geht, so umschwirrt uns seit Jahren ein Schlagwort: Industrie 4.0 – von Beginn an tituliert als die vierte industrielle Revolution. Digitale Transformation, vernetzte Produkte: Alles Begriffe, die gerne stellvertretend verwendet werden, doch was bedeutet Industrie 4.0 eigentlich?

Es handelt sich dabei um die Verzahnung der Produktion mit moderner Informations- bzw. Kommunikationstechnik, angetrieben durch die Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft. Die Grundlage für eine digitale Produktion liegt in intelligenten (smarten), vernetzten Systemen, die miteinander kommunizieren. Das Ziel ist es, eine autonome Produktion zu schaffen, bei der Menschen, Maschinen, Anlagen und Produkte selbstständig miteinander kommunizieren. Das Konzept ist sehr eng mit dem sogenannten Internet der Dinge (engl.: Internet of Things (IoT)) vernetzt. In der Industrie 4.0 muss alles intelligent sein, daher sind die vorrangigen Aktionsfelder sogenannte Smart Factories, Smart Products sowie Smart Services.

Individuelle Kundenwünsche in der Produktion

Mithilfe einer Industrie 4.0 entstehen intelligente Wertschöpfungsketten, die den gesamten Lebenszyklus eines Produktes einschließen – von der ersten Ideen bis zum Recycling. Auch soll es möglich sein, individuelle Kundenwünsche in der Produktion besser realisieren zu können: Maßgeschneiderte Produkte können nach individuellen Vorstellungen produziert werden, zu Kosten, die bislang nur in der Massenfertigung möglich waren.

Die digitale Transformation verspricht insgesamt also viele Vorteile: Die Plattform Industrie 4.0, ein Gemeinschaftsprojekt der deutschen Wirtschaftsverbände BITKOM, VDMA und ZVEI, behauptet beispielsweise, durch eine Industrie 4.0 könne die Wirtschaftlichkeit der Produktion gesteigert, die Wettbewerbsfähigkeit der Industrie in Deutschland gestärkt und die Flexibilität der Produktion erhöht werden.

RAMI 4.0 als Basismodell der Industrie 4.0

Doch Industrie 4.0 bedeutet eben nicht nur die Weiterentwicklung bestehender Automatisierungskonzepte: Vielmehr basiert der Begriff auf einer Reihe von komplexen Systemen und Modellen und wird seit seiner Erfindung stetig weiter entwickelt und optimiert. Eines dieser Modelle ist das sogenannte Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0), das von der Plattform Industrie 4.0 und ZVEI ins Leben gerufen wurde.

Hierbei handelt es sich um eine dreidimensionale Landkarte, die dabei helfen soll, das Thema Industrie 4.0 besser strukturieren zu können: Das Modell führt alle Elemente und IT-relevante Komponenten in einem Schichten- und Lebenszyklusmodell zusammen.

Umsetzungsprobleme halten an

Trotz aller Theorie bleibt die Umsetzung ein Risiko: Die Schwierigkeit für Unternehmen liegt oftmals darin, den Weg der digitalen Transformation zu meistern. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) tun sich dabei immer noch schwer. Neben dem technischen Know-How fehlt es oftmals auch an einer grundlegenden Strategie.

Einige Untersuchungen bestätigen, dass die Umsetzung der Trends in Sachen Digitalisierung und Industrie 4.0 derzeit immer noch schleppend voranschreiten. Woran das liegt, ist schwer zu sagen: Sicherheitslücken, Hackerangriffe oder schlecht ausgebautes Internet. Eine Umfrage des IT-Dienstleisters DXC Technology unter 300 Führungskräften in Deutschland im Juli 2017 bestätigt, dass die digitale Transformation stagniert. Als Gründe nennen die Manager fehlende Visionen neuer Geschäftsmodelle oder die fehlende Notwendigkeit einen etablierten Prozess zu verändern. Mithilfe eines strukturierten Verfahrens kann ein Unternehmen seinen digitalen Reifegrad ermitteln und abschätzen, mit welchem Aufwand Industrie 4.0-Konzepte umgesetzt werden können.

Glossar "Industrie 4.0" – wichtige Begriffe

Das Internet der Dinge (Internet of Things; IoT) verfolgt, vereinfacht dargestellt, die Vision eines globalen Netzwerks, das es ermöglicht physische und virtuelle Elemente miteinander zu vernetzen. Gegenstände werden dabei Teil des Internets, können mit Informationen ausgestattet werden und werden kommunikationsfähig.

Die Smart Factory ist Teil der Industrie 4.0 und stellt eine Produktionsumgebung dar, die sich autonom organisieren soll. Die Basis sind intelligente Einheiten und Produktionsanlagen.

Cloud-Computing beschreibt den Ansatz, IT-Ressourcen über ein Rechnernetz zur Verfügung zu stellen, ohne dass diese auf dem lokalen Rechner (On-Premise) installiert sein müssen. Anstatt IT-Ressourcen in unternehmenseigenen Rechenzentren zu betreiben, sind diese beim Cloud-Computing in Form eines dienstleistungsbasierten Geschäftsmodells über das Internet oder ein Intranet eines Anbieters verfügbar.

Im Gegensatz zum Cloud-Computing bezeichnet Edge-Computing die dezentrale Verarbeitung von IT-Ressourcen an den Rand des Netzwerks, der sogenannten Edge. Es wird vor allem eingesetzt, wenn geringe Latenzzeiten erwartet werden oder Daten in Echtzeit zur Verfügung stehen müssen.

Embedded Systems oder eingebettete Systeme sind Mikroprozessoren oder elektronische Rechner, die in einen technischen Kontext eingebunden sind. Mehr als 90 % aller produzierten Chips sind in derartige eingebettete Systeme integriert und sollen diese steuern, regeln oder überwachen. Sie stellen die Basis für IoT-Anwendungen dar.

Die Ausbildung von Cyber Physical Systems (CPS) basiert auf der Vernetzung von eingebetteten Systemen durch drahtgebundene oder drahtlose Kommunikationsnetze. CPS sind autonom, konfigurieren sich selbst und sind erweiterbar. Sie stellen relevante Daten und Dienste zur Verfügung und bilden die Basis für die digitale Fabrik.

Ein Manufacturing Execution System (MES) bezeichnet eine Ebene eines mehrschichtigen Fertigungsmanagementsystems. Das Produktionsleitsystem (wird häufig als deutsches Synonym verwendet) ist direkt an die verteilten Systeme der Prozessautomatisierung angebunden und lenkt, steuert oder kontrolliert die Produktion in Echtzeit.

Ein Anwendungsbeispiel für die Industrie 4.0 stellt das Konzept der Predictive Maintenance (deutsch: vorausschauende Wartung) dar. Als Basis dienen Sensordaten, die Maschinen, Geräte und Fahrzeuge senden. Diese Daten beinhalten Angaben zum Status beispielsweise einer Anlage (Leistung, Temperatur, Auslastung etc.) und werden durch Sensoren an eine Cloud-Plattform übermittelt. Durch die stetige Analyse von Kenndaten sollen Fehler frühzeitig erkannt werden und einen kostspieligen Ausfall der Maschine verhindern.

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Über den Autor

Lisa Marie Waschbusch

Lisa Marie Waschbusch

Volontärin bei Industry of Things

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