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

© iStock.com/leventince

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.

Referenzen

 

Einfache KI-Integration für die Industrie 4.0

Im Gemeinschaftsprojekt REMORA arbeitet das Fraunhofer IKS an der einfachen Integration von KI-Services in Industrie-4.0-Anwendungen. Ziel ist es, die Integration von KI für die Echtzeit-Maschinendaten-Analyse zu vereinfachen und Werkzeuge für qualitativ hochwertige und dynamische Maschinendaten zu erstellen.

 

Produktionssteuerung in der Cloud

Die Forscherinnen und Forscher des Instituts gestalten die Produktionssteuerung interoperabel und flexibel, in dem sie Teile davon in eine Cloud verlegen.

 

Absicherung autonomer, mobiler Robotersysteme

Das Fraunhofer IKS und die Magazino GmbH forschen im Verbundprojekt »RoboDevOps – Kontinuierliche Entwicklung und Absicherung von autonomen, mobilen Robotersystemen« an neuen DevOps-Konzepte und evaluieren diese anhand konkreter Szenarien.

Safe Intelligence Blog

Das sind die neuesten Artikel auf unserem Blog im Bereich Industrie 4.0:

 

Logistik / 4.11.2021

»ResilientSOA macht Systeme sicher«

In der Lagerlogistik ist Geschwindigkeit ein entscheidender Erfolgsfaktor. Dafür sorgen unter anderem autonome mobile Roboter (AMR), die flexibel auf neue Umgebungsbedingungen und Lagerwaren reagieren müssen. ResilientSOA, das Framework des Fraunhofer IKS, schafft die Voraussetzungen dafür. Wie das genau funktioniert, erläutert Projektleiter Florian Wörter im Interview.

 

Industrie 4.0 / 12.8.2021

Ein Turbo für Künstliche Intelligenz in der Produktion

Künstliche Intelligenz (KI) in der Industrie 4.0 hat viel Potenzial – jedoch existieren Technologiebarrieren, die den KI-Einsatz erschweren. Forscherinnen und Forscher des Fraunhofer IKS entwickeln ein Framework, das den Daten- und KI-Lebenszyklus unterstützt und optimiert. Dadurch wird die Wertschöpfung durch KI deutlich gesteigert.

Industrie 4.0:
Alle Blogartikel

Sie wollen mehr zur Forschung des Fraunhofer IKS rund um das Thema Industrie 4.0 erfahren? Dann schauen Sie auf unserem Blog vorbei. Hier finden Sie alle Blogartikel zu Industrie 4.0.