Industrie 4.0

Warum der Mittelstand intelligente Produktion und smarte Daten braucht

| Autor / Redakteur: Prof. Dr.-Ing. Birgit Vogel-Heuser * / Johann Wiesböck

Prof. Dr.-Ing. Birgit Vogel-Heuser ist Ordinaria am Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme der Fakultät für Maschinenwesen an der Technischen Universität München.
Prof. Dr.-Ing. Birgit Vogel-Heuser ist Ordinaria am Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme der Fakultät für Maschinenwesen an der Technischen Universität München. (Bild: TUM)

Industrie 4.0 für den deutschen Mittelstand ist ein Muss. Und vieles ist in den mittelständischen Unternehmen schon vorhanden bzw. leicht zu realisieren. Es gibt auch nicht Industrie 4.0 als Ganzes, sondern Einzelaspekte, die abhängig vom Unternehmen wichtiger oder unwichtiger sind.

Industrie 4.0 ist kein Selbstzweck sondern dient entweder dazu mit derselben Produktionsanlage mehr unterschiedliche und auch nicht vorhergesehene Produkte erstellen zu können oder diese in besserer Qualität bzw. effizienter produzieren zu können (Energie, CO2-Ausstoß etc.). Für ersteres werden intelligente Produktionseinheiten benötigt, die wissen was sie produzieren können und was nicht und sich selbst an die neuen Produkte anpassen können.

Für die effizientere Produktion bzw. die bessere Qualität werden Verfahren der Datenanalyse mit Optimierungsverfahren eingesetzt. Für beides wird einerseits eine durchgängige Architektur wie im RAMI Referenzmodell beschrieben benötigt und auf service-orientierte bzw. agentenorientierte Ansätzen aufgebaut (Bild 1, rechts oben).

Bild 1: Technische Merkmale von Industrie 4.0 bzw. Cyber Physikalische Produktionssysteme [1]
Bild 1: Technische Merkmale von Industrie 4.0 bzw. Cyber Physikalische Produktionssysteme [1] (Bild: Bild: TUM)

Die sichere weltweite Kommunikation (Bild 1, links unten) zwischen verschiedenen Maschinen- bzw. Anlagen eines Betreibers oder zwischen Anlagen, die gemeinsam ein Produkt herstellen ist eine Voraussetzung für Industrie 4.0.

Ebenso aber auch die Datendurchgängigkeit im Engineering über verschiedene Engineering-Phasen und -Disziplinen hinweg. Ganz wichtig ist die Aufbereitung der gesammelten Daten zu Informationen für den Menschen anstelle der verwirrenden Datenvielfalt, die uns vor lauter Daten die wesentlichen Informationen nicht mehr finden lässt. Die Daten müssen als Informationen im Engineering bzw. für den Operator im Betrieb aufbereitet werden.

Smart Data und Datenaggregation als Teilfunktion von Industrie 4.0

Ein einfacher Einstieg in Industrie 4.0 ist häufig die Datenanalyse (heute auch als Big Data bezeichnet). Fast immer sind Daten aus der Produktion vorhanden: von kritischen Störungen, über Ausfälle bis zu den Prozess- und Alarmdaten. Hierauf kann direkt aufgebaut werden, um die Effizienz der Produktion zu verbessern. Dazu gibt es drei Hebel:

  • Die Reduzierung der Qualitätsverluste (Nacharbeit, Ausschuss),
  • die Reduzierung des Ausstoßes (der produzierten Menge durch langsamere Produktion)
  • sowie die Reduzierung der Stillstands Zeiten.

Die Reduzierung der Stillstands Zeiten kann beispielsweise gemeinsam mit dem Maschinenlieferanten angegangen werden, um die Gründe für Stillstände besser analysieren zu können, oder sogar mit allen beteiligten Unternehmen und Mitbewerbern.

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