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Industrial Internet of Things

Maschinen einfach intelligent machen

| Autor/ Redakteur: Christian J. Pereira* / Jürgen Schreier

Das Industrial Internet of Things (IIoT) wird häufig als Synonym für Industrie 4.0 gebraucht, obwohl sich beide Ansätze grundlegend unterscheiden. Das IIoT ermöglicht Fertigungsunternehmen und Maschinenbauern schon jetzt, ihre Produktion zu optimieren und neue Geschäftsmodelle aufzusetzen.

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( Bild: Pixabay, CC0 Public Domain )

In Sachen Industrie 4.0 und Industrial Internet of Things (IIoT) herrscht eine babylonische Begriffsverwirrung. Beide werden häufig gleichgesetzt. Fälschlicherweise, denn von der Sache her unterscheiden sie sich deutlich. So hat Industrie 4.0 seinen Ursprung in Deutschland und beschäftigt sich mit der selbstorganisierten Fabrik. Diese hochflexible Fabrik ist auf Basis intelligenter und autonomer Systeme – Cyber Physical Systems genannt – in der Lage, sich jederzeit in Echtzeit neu zu konfigurieren und ermöglicht damit im Idealfall die Losgröße Eins: Individuelle Einzelprodukte, so das theoretische Ziel, lassen sich genauso rentabel herstellen wie in einer Massenfertigung. Im Prinzip wird die Wettbewerbsfähigkeit damit erheblich erhöht.

Christian J. Pereira ist Geschäftsführer des IoT-Spezialisten Q-loud, einem Unternehmen der QSC AG.
Christian J. Pereira ist Geschäftsführer des IoT-Spezialisten Q-loud, einem Unternehmen der QSC AG.
( Bild: QSC )

Bestehende Maschinen mit Intelligenz ausstatten

Aber eben nur im Prinzip, denn der Weg zu Industrie 4.0 ist gegenwärtig häufig noch steinig. Die Basisvoraussetzung dafür ist nämlich, dass die komplette Fertigung durchgängig über hochfunktionale und intelligente Maschinen verfügt. Eine solche Ausstattung zu schaffen, ist derzeit praktisch nur bei so genannten Greenfield-Projekten möglich; also dann, wenn eine Fertigung von Grund auf neu eingerichtet wird. In der Realität finden sich in Fertigungsunternehmen jedoch meist Maschinen, die noch viele weitere Jahre oder sogar Jahrzehnte im Einsatz sein werden. Sie alle einfach auf einen Schlag komplett durch neue Maschinen zu ersetzen, kommt in der Regel allein aus Kostengründen nicht in Frage.

Viele Verantwortliche legen das Thema Industrie 4.0 deshalb erst einmal komplett ad acta. Dieser Entscheidung fällt damit häufig auch das Industrial Internet of Things zum Opfer, das eigentlich etwas ganz anderes ist, aber zunehmend ebenfalls als Industrie 4.0 bezeichnet wird. Der Begriff IIoT ist US-amerikanischen Ursprungs und meint die Vernetzung von Maschinen über das Internet mit dem Ziel, die Effektivität der industriellen Produktion zu steigern.

Und das IIoT ist jetzt schon startklar. Viele der vorhandenen Maschinen können durch vergleichsweise einfache Mittel mit Intelligenz ausgestattet werden. Denn die Maschinen erzeugen bereits Betriebs- und Verbrauchsdaten und die meisten von ihnen bringen Schnittstellen für den Abruf dieser Daten mit. Fehlen solche Schnittstellen – beispielsweise bei älteren Maschinen - können sie oft mit Hilfe geeigneter Komponenten auch ohne exorbitanten Aufwand nachträglich geschaffen werden. So oder so hat man heute durch spezielle IoT-Module die Möglichkeit, an die Schnittstellen anzudocken und verwertbare Daten abzugreifen.

Transparenz über die Maschinenauslastung schaffen

Auf diesem Weg können Fertigungsunternehmen einer ihrer zentralen Herausforderungen zu Leibe rücken: der richtigen Kalkulation ihrer Maschinenstundensätze. Da viele Produktionsunternehmen ihre Maschinenauslastung nicht systematisch erfassen können, kalkulieren sie diese Sätze meist auf Basis einer angenommenen hundertprozentigen Auslastung. De facto kommt es aber aus den unterschiedlichsten Gründen immer wieder zu Stillstandszeiten, seien es unerwartete Unterbrechungen im Materialfluss, unplanmäßige Wartungsarbeiten oder schlicht und einfach Störungen. In der Realität werden deshalb oft nur Auslastungsquoten von 40 % erreicht – mit der Folge, dass die Maschinenstundensätze deutlich höher liegen als kalkuliert. Um das zu verhindern, können Fertigungsunternehmen mit Hilfe von IIoT-Anwendungen Transparenz in ihre Maschinenauslastung bringen. Indem sie die Betriebszustände der Maschinen laufend erfassen und auswerten, wissen sie, wie hoch die Auslastung tatsächlich ist – und erhalten damit eine solide Grundlage für die Kalkulation ihrer Maschinenstundensätze.

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