Industrie 4.0

Digitalisierung und Vernetzung bieten für die Industrie große Chancen aber auch Herausforderungen. Die zunehmende Automatisierung ermöglicht eine effiziente, flexible und individuelle Produktion, bei der sich das Produkt nahezu selbst durch den Produktionsprozess manövriert. Diese häufig als vierte industrielle Revolution bezeichneten Veränderungen werden in Deutschland unter dem Begriff »Industrie 4.0« zusammengefasst. Damit in Verbindung stehen mehrere Trends wie

  • eine flexible Produktionsweise und Losgröße 1,
  • Servitization und Steuerung aus der Cloud,
  • die zunehmende Vernetzung und Automatisierung.

Flexibilität, Automatisierung und Ausfallsicherheit: Das sind die Vorteile der Industrie 4.0

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Moderne Industrieanlagen sind wesentlich komplexer als noch vor wenigen Jahren. Heute werden Maschinen miteinander vernetzt und an größere Infrastrukturen angebunden. So lassen sich Produktionsprozesse in Echtzeit an veränderte Anforderungen anpassen, was die Effizienz steigert.

Durch Echtzeitdaten kann die Logistik optimiert und die Kooperation mit Kunden und Lieferanten vereinfacht werden. Aus gesammelten und aktuellen Daten errechnen Algorithmen ideale Lieferwege, optimieren Lagerbestände und veranlassen so einen idealen Warenfluss. Passende Schnittstellen ermöglichen die einfache Kooperation mit Zulieferern, Logistikunternehmen, Herstellern und Kunden.

Flexible Produktionsweisen ermöglichen Losgröße 1

Durch Industrie 4.0 wird außerdem die »Mass Customization« möglich – also die Massenfertigung von Spezial- oder Einzelanfertigungen, auch Losgröße 1 genannt. Kleine Serien und Unikate können mit modernen Industrieanlagen günstiger produziert werden als bisher. Diese Art der Produktion bringt große Wettbewerbsvorteile mit sich und ermöglicht dem Endverbraucher maßgeschneiderte Produkte zum Preis von Massenwaren. Sie kann in vielen unterschiedlichen Branchen zum Einsatz kommen. Beispiele sind die Automobilindustrie, die Lebensmittelindustrie oder die Textilindustrie.

Servitization

Ein Trend, den die Industrie 4.0 ermöglicht, ist die Servitization. Gemeint ist hierbei ein neues Geschäftsmodell: Das Produkt, beispielsweise ein Roboter oder ein Maschinenteil, bleibt Eigentum des Herstellers, der die Wartung übernimmt. Die Nutzung des Produkts wird somit zur Dienstleitung, die der Kunde flexibel in Anspruch nimmt. Wenn die Maschine aufgrund von Fehlern stillsteht, muss der Kunde nichts zahlen. Hieraus ergeben sich neue Anforderung an die Wartbarkeit und Qualitätssicherung der Maschinen.

Steuerung aus der Cloud

Durch die Steuerung aus der Cloud wird die Datenerfassung und Datenanalyse erleichtert. So kann das Service & Asset Management oder die Wartung von vielen Maschinen an unterschiedlichen Orten gleichzeitig durchgeführt werden. Durch die Cloudsteuerung können außerdem wichtige kooperative, sicherheits- oder zeitkritische Funktionen bereitgestellt werden, wenn die Maschine selber nur begrenzte Ressourcen hat. Auch IP geschützter Code muss nicht in der Maschine selber laufen, sondern kann in die Cloud ausgelagert werden.

In Pay-per-Use-Modellen können die Vorteile von Servitization und Cloudsteuerung zukünftig auch kombiniert werden: Über die Cloud gesteuerte Funktionen können minutengenau freigeschaltet, abgerechnet oder auch blockiert werden.

Vernetzung und Automatisierung

Moderne Industrieanlagen sind mit einer Vielzahl von eingebetteten Systemen ausgestattet. Diese sogenannten cyber-physischen Systeme (CPS) können miteinander kommunizieren und ihr Verhalten aufeinander anpassen. Durch moderne Datenverarbeitungsverfahren wie beispielsweise KI-basierte Bilderkennung, können diese CPS automatisiert oder sogar autonom agieren. In der Produktion werden damit routinemäßige Arbeitsschritte automatisiert, wodurch die Hersteller Kosten sparen. Die Besonderheit dieser intelligenten Systeme ist, dass sie nicht nur statisch vorgegebene Vorgänge ausführen, sondern einen gewissen Verhaltensspielraum haben, innerhalb dessen sie ihr Verhalten selbstständig optimieren. So können sie flexibel auf das Verhalten anderer Maschinen und die Fabrik-Umgebung eingehen.  

Eine große Herausforderung dieses flexiblen Verhaltens ist die Übersichtlichkeit über dynamische Funktionen. Überblick über die Prozessketten sind allerdings Voraussetzung für die Optimierung der Wertschöpfungskette und Produktion.

Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0

Die flexiblen Abläufe in der automatisierten Industrie erhöhen die Komplexität des Systems enorm. Herkömmliche Analyse- und Optimierungsverfahren kommen dabei an ihre Grenzen.

Über maschinelle Lernverfahren und sogenanntes Datamining kann aus den Daten cyber-physischer Systeme ein flexibler Zustandsautomat erlernt werden. Das durch die Künstliche Intelligenz (KI) erzeugte Modell bildet nicht nur eine Kopie des Verhaltens ab, sondern den Rahmen des Normalverhaltens.

Über diese dynamischen Zustandsautomaten von Prozessketten werden Zusammenhänge und Abhängigkeiten sichtbar, die zu komplex sind, um sie über andere Methoden überhaupt zu erkennen. Dabei kann zunächst das Zeitverhalten einer einzelnen Maschine betrachtet werden, aber auch das Interaktionsverhalten ganzer Anlagen. Das digitale Pendant der physischen Anlage oder Maschine wird häufig als »digitaler Zwilling« bezeichnet. Er ist nicht nur eine Kopie vergangenen Verhaltens, sondern eine digitale Repräsentation, die den gesamten realen Lebenszyklus begleitet.

Eine Überwachungsinstanz nutzt dann dieses Modell zur Beobachtung des realen Systems und analysiert die Produktionsprozesse als Ganzes. Latente Verhaltensmuster, die aus den Daten erlernt werden, bilden die Basis für umfassende Optimierungen und Prozessautomatisierung.

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Voller Überblick in Echtzeit mit DANA

Das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS hat mit der offenen Analyseplattform DANA ein Tool entwickelt, mit dem eine vernetzte Industrieanlage als Ganzes überwacht werden kann. Die erweiterbare Werkzeugplattform hilft, das Interaktionsverhalten von eingebetteten, vernetzten Systemen zu beobachten und zu optimieren.

Live-Analysen sparen Zeit und Kosten, indem sie bereits parallel zur Laufzeit erkennen, wo es zu Anomalien im Kommunikations- und Interaktionsverhalten der Industrieanlage kommt. Hierfür kommen auch maschinelle Lernverfahren zum Einsatz. Über Traces werden die internen Zustände der cyber-physischen Systeme analysiert, wodurch dann das gesamte Verhalten der Anlage betrachtet werden kann. So kann die optimale Wartung der einzelnen Maschinen vorausschauend geplant und Stillstand vermieden werden, was auch als Predictive Maintenance bezeichnet wird. Dafür ist DANA mit einer automatisierten Fehlersuche ausgestattet, die die Spezifikation mit der Implementierung abgleicht und Unterschiede erkennt.

Auch neue Komponenten können dank DANA leichter in ein bestehendes System integriert werden. Es kann bereits vor der Inbetriebnahme eine sogenannte »Design Automation« durchgeführt werden. Das Interaktionsverhalten der geplanten Konstellation wird dabei vorab im digitalen Modell analysiert.

Die umfassende System-Analyse des Interaktionsverhaltens ist vor allem auch bei der Engpassanalyse relevant. Verfügbarkeitsprobleme in Liefer- und Produktionskette sind meist sehr komplex und die Folgen kostspielig. Mit DANA können die Abläufe optimiert werden, um Kosten einzusparen und Ressourcen optimal zu nutzen.