Industrie 4.0

Was es ist und was man darüber wissen sollte

Industrie 4.0 – die vierte industrielle Revolution – bringt die digitale und die physische Welt durch die Verwendung von Sensoren, dem Industrial Internet of Things (IIOT) und Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zusammen. Diese Technologien sind in Forschung und Entwicklung, Produktion, Lieferketten, Logistik und anderen geschäftlichen Bereichen eingebettet, um Daten in Echtzeit zu erfassen, zu analysieren und die Art und Weise zu verändern, wie Teile und Produkte hergestellt, gelagert, eingesetzt und gewartet werden.

Die Geschichte von Industrie 4.0

Durch Industrie 4.0 wird eine neue digitale Realität eingeläutet, die die Regeln der Produktion, betrieblicher Abläufe und der Arbeit grundlegend verändert. Die erste industrielle Revolution brachte die Mechanisierung der manuellen Arbeit durch Wasser- und Dampfkraft. In der zweiten wurde Kosteneffizienz durch Elektrizität und die Arbeit am Fließband möglich. In der dritten nutzten wir Computer und die Massenautomatisierung, um schneller, besser und intelligenter zu arbeiten. Die vierte industrielle Revolution baut auf früheren Ergebnissen auf, indem Fabrikanlagen – und die von denen unterstützten Prozesse – intelligent, autonom, in Echtzeit und über Lieferketten und ganze Ökosysteme hinaus laufen.

Industrie 4.0 wurde 2010 ins Leben gerufen, als das deutsche Bundesministerium für Bildung und Forschung anfing, neue High-Tech-Trends und deren Potenzial zu erkunden, die der Gesellschaft von Nutzen sind und es Menschen – und Unternehmen – ermöglichen, mit weniger mehr zu erreichen. Der Begriff Industrie 4.0 wurde im nächsten Jahr erstmals offiziell benutzt, als Unternehmen auf der ganzen Welt ernsthaft über das Potenzial zu sprechen begannen.

Zu diesem Zeitpunkt kam alles schnell in Bewegung, da Menschen erkannt hatten, dass man das Internet nutzen konnte, um die Datenerfassung zu vereinfachen, digitale Daten weiterzuleiten und das Internet of Things (IoT) auszubauen, was in anderen Ländern schon Fuß gefasst hatte. Im Laufe der Zeit haben Länder zusammengearbeitet, um die Interoperabilität zu verbessern, die digitale Datenerfassung und Datenanalysen in Echtzeit mit vollständiger Virtualisierung zu ermöglichen und das IoT zu nutzen.

Heute ist Industrie 4.0 Realität – und nicht nur ein Konzept – die als Teil sowohl größerer als auch kleinerer Initiativen der digitalen Transformation und intelligenter Fabrikanlagen vollständig realisiert werden kann. In verschiedenen Branchen beschäftigen sich Unternehmen mit der digitalen Transformation ihrer Produktionsprozesse, Fließbandarbeiten und anlagenintensiver Abläufe mit Industrie 4.0 Technologien.

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Industrie 4.0 in der Welt von heute

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Wer verwendet Industrie 4.0?

Die Produktionsprozesse jedes erfolgreichen Unternehmens werden zunehmend von Industrie 4.0 unterstützt – und die, die heute in intelligente Maschinen und Anlagen investieren, werden bald Marktführer sein. Erkunden Sie, wie Branchen auf der ganzen Welt Industrie 4.0 nutzen, um ihre digitale Transformation und strategischen Geschäftsziele zu erreichen.

Stahlhersteller

Stahlhersteller nutzen Industrie 4.0 Technologien, um durch die Verbesserung der unternehmensweiten Datenerfassung und Analysedaten robustere Lieferketten zu schaffen.

Lebensmittel, Getränke und Konsumgüter

Die Prozessindustrie übernimmt Industrie 4.0 Technologien mit Begeisterung, um zur Sicherung eines Wettbewerbsvorteils komplexe Produktionsprozesse und Lieferketten zu unterstützen. Modelle maschinellen Lernens werden beispielsweise eingesetzt, um bei Produktionsprozessen den Ertrag zu prognostizieren und zu optimieren.

Chemieunternehmen

Durch den Einsatz von Industrie 4.0 Technologien werden Chemiewerke zu intelligenten digitalen Fabriken, um Sensordaten zu analysieren, neue Methoden zur Steigerung der Erträge und des Durchsatzes aus Produktionsprozessen zu erkennen, den Energieverbrauch zu senken und vorausschauende Wartungen zu ermöglichen.

Automobilhersteller

Industrie 4.0 Technologien wie das IoT ermöglichen eine autonomere, flexiblere Produktion. Diese Technologien unterstützen auch Lösungen für die vorausschauende Wartung vernetzter Fahrzeuge – und mehr Möglichkeiten für neue Einnahmequellen.

High-Tech-Fertigungsunternehmen

High-Tech-Fertigungsunternehmen nutzen Industrie 4.0 Technologien (wie das IoT und intelligente Maschinen) um Vorlauf- und Massenanfertigungskosten zu senken – und neue Einnahmequellen durch ein Vorhersehen der Kundenanforderungen und Ausmanövrieren der Konkurrenz zu erschließen.

IoT-Daten bieten nur dann einen Nutzen, wenn man die Daten analysiert und fundiertere Entscheidungen trifft.

Georgia-Pacific hat mit Industrie 4.0 Erfolg erzielt

Georgia-Pacific nutzt Sensordaten, das IoT und maschinelles Lernen, um die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und auf Marktbedingungen zu reagieren.

So funktioniert Industrie 4.0

Eine Integration, die Datenabläufe zwischen digitalen Systemen in Echtzeit ermöglicht, ist nichts Neues. Die Erfassung von Echtzeit-Daten aus der physischen Welt und deren Verwendung, um Maschine-zu-Maschine-Kommunikation (M2M) in großem Umfang zur intelligenten Unterstützung von autonomen Produktionsprozessen in Fabriken, Lieferketten, Warenlagern und mehr zu ermöglichen, sind jedoch neu – und der Kern von Industrie 4.0. Wenn Daten aus Produktionsoperationen mit operativen Daten aus F&E, CRM, ERP, Lieferketten, Warehousing und Logistik und Kundenbetreuungssystemen kombiniert werden, ist eine noch größere Wertschöpfung möglich. Unternehmen können Kund:innen gegenüber ein höheres Niveau an Effizienz, Automatisierung, Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit erreichen – und ganz neue Geschäfts- und Servicemodelle erschließen.

Solche Wertversprechen werden mithilfe einer breiten Palette an neuen Technologien umgesetzt, einschließlich:

  • Internet of Things (IoT). IoT-vernetzte Geräte und Maschinen können sowohl die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, als auch den Ablauf der Fließbandarbeit und anderer Produktionsprozesse, Logistiksysteme, Lieferketten und anderer betrieblicher Operationen verbessern. IoT kann beispielsweise eine intelligente Fabrik, in der industrielle Maschinen überwacht werden, in die Lage versetzen, Probleme zu erkennen und die betrieblichen Operationen automatisch anzupassen, sodass Fehler vermieden werden.
  • Big Data. Big Data bezeichnet große Mengen an schwer zu verwaltenden Daten – sowohl strukturierten als auch unstrukturierten – die Unternehmen Tag für Tag überschwemmen. Die Datenmenge selbst ist aber nicht entscheidend. Wichtig ist, was Unternehmen mit den Daten machen. Große Datenmengen können analysiert werden, um Insights zu gewinnen und auf deren Grundlage bessere Entscheidungen zu treffen und das Unternehmen strategisch auszurichten.
  • Cloud Computing. Cloud Computing ist ein Modell, das den Nutzern auf Abonnementbasis bereitgestellt wird. Es bietet Skalierbarkeit und die schnelle, kosteneffiziente Bereitstellung von Daten – sogar in Echtzeit – über verschiedene Systeme hinweg. Es unterstützt auch die IoT-Prozessfähigkeiten, die wiederum effizientere Abläufe und neue Geschäftsmodelle ermöglichen können.
  • Künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen. AI versetzt Maschinen in die Lage, aus Erfahrung zu lernen, sich auf neu eingehende Information einzustellen und Aufgaben zu erfüllen, die menschenähnliches Denkvermögen erfordern. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der AI und eine Methode zur Datenanalyse, die das Erstellen analytischer Modelle automatisiert und Systeme in die Lage versetzt, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und mit minimalem menschlichen Eingriff Entscheidungen zu treffen – grundlegende Fähigkeiten für autonome intelligente Fabriken.
  • Digital Twins und Simulationen. Industrie 4.0 verleiht Organisationen die Fähigkeit, Daten zu sammeln und diese zu verwenden, um einen virtuellen digitalen Zwilling (Kopie) von Geschäftskomponenten oder anderen Bereichen, wie einer Produktlinie, einer intelligenten Fabrik oder einer Lieferkette, zu bilden Dieser digitale Zwilling kann genutzt werden, um Betriebsänderungen, Prozessmodifikationen und andere Variablen zu simulieren, um deren Einfluss zu verstehen, Anpassungen vorzunehmen und Entscheidungen zu steuern, noch bevor Änderungen implementiert werden.
  • 3D-Druck und additive Fertigung. Mit 3D-Druck können Hersteller die Entwicklung von Produkten und Teilen zentral verwalten – und als digitalen Code speichern – und Prototypen fertigen. Sie können dann die Produktion flexiblen intelligenten Fabriken mit verfügbaren Kapazitäten oder kleineren intelligenten Fabriken zuordnen, die sich in der Nähe der Kund:innen befinden. Dadurch werden kürzere Produktionsläufe zur Reduzierung von Materialmengen und Logistikkosten sowie einer besseren Reaktionsfähigkeit dem Markt gegenüber möglich. Anstatt ein Teil zentral herzustellen, zu versenden und zu lagern, werden Kund:innen in Zukunft Vorlagen für Teile kaufen, herunterladen und 3D-drucken oder lokal maschinell herstellen können.
  • Edge Computing. Mit Edge Computing können Daten am Erstellungsort oder in der Nähe analysiert (z. B. an einem Gerät auf einer Hochsee-Ölplattform) und Maßnahmen basierend auf den Ergebnissen der Analyse ausgeführt werden. Daten müssen nicht zur Analyse in eine Serverumgebung geschickt werden, was zeitaufwändig und nicht immer möglich ist. Indem durch Edge Computing die Datenübertragungszeit eliminiert wird, werden Warte- und Antwortzeiten reduziert.
  • Cyber-physische Systeme (CPS). Cyber-physische Systeme sind intelligente Maschinen, die computergestützte Softwarekomponenten und mit dem Internet verbundene mechanische und elektronische Teile – die mit Rechenzentren kommunizieren – zusammenbringen. Dadurch werden halbautonome oder autonome Entscheidungen und Abläufe ermöglicht. Bei Produktionsprozessen unterstützen sie die intelligente Fertigung dabei, sich an neue Marktanforderungen anzupassen, indem sie die Flexibilität, Produktivität und Fähigkeit einer Factory verbessern.
  • Autonome mobile Roboter (AMR). Autonome Roboter werden seit längerer Zeit eingesetzt, um komplexe Aufgaben schnell und genau zu erledigen, wie zum Beispiel bei der Fließbandarbeit, und werden zunehmend neben Menschen arbeiten und mithilfe von maschinellem Lernen von ihnen lernen. AMR navigieren in Einrichtungen auf intelligente Weise und vermeiden Hindernisse beim Erfassen und Austausch von Big Data (wie Umgebungsbedingungen) innerhalb einer Flotte oder einer Einrichtung. Diese Echtzeit-Daten und Transparenz können verwendet werden, um Korrekturmaßnahmen zu automatisieren oder Menschen zu befähigen, fundierte und zeitgerechte Entscheidungen zur Verbesserung der geschäftlichen Ergebnisse zu treffen.
  • Horizontale und vertikale Systemintegration. Horizontale Integration bezieht sich auf das Vernetzen einzelner Maschinen, Geräte und/oder Produktionseinheiten. Vertikale Integration bezieht sich üblicherweise auf das Verbinden und Kontrollieren verschiedener Bereiche des Unternehmens und der erweiterten Lieferkette, einschließlich Partner und Lieferanten. Mit Industrie 4.0 werden die Abteilungsfunktionen und -fähigkeiten eines Unternehmens integriert, um in allen Bereichen des Unternehmens besser zusammenzuarbeiten und vollständig autonome Wertschöpfungsketten zu ermöglichen.
  • Cyber-Sicherheit. Cyber-Sicherheit bezieht sich auf Technologien, Prozesse und Kontrollmechanismen, die zum Schutz von Systemen, Netzwerken und Daten vor Cyberangriffen zusammenarbeiten. Für Unternehmen, die in die durch Industrie 4.0 gestützte digitale Transformation investieren, ist dies äußerst wichtig.

Industrie 4.0 Technologien in der Praxis: Die intelligente Fabrik

Um besser nachvollziehen zu können, wie diese Technologien das Versprechen von Industrie 4.0 erfüllen, erkunden wir zunächst, wie sie intelligente Fabriken unterstützen. In einer intelligenten Fabrik kann fortschrittliche Analytik (wie maschinelles Lernen) große Datenmengen verarbeiten, die mit intelligenten Sensoren und dem IoT erstellt werden. Dazu gehören auch noch agilerer Prozesse, um die Daten zu integrieren und der Kundennachfrage nachzukommen. Sie können Produkte nach Bedarf herstellen, eine Vielzahl von Lieferanten auf der ganzen Welt finden und Kundenfeedback über Social Media verwalten, bevor Kundenbetreuer:innen die Beschwerde überhaupt hören. Intelligente Fabriken ermöglichen Unternehmen Daten in Echtzeit zu streamen und dabei Insights zu gewinnen, die sofortige Änderungen an Ausgangsmaterialien, Maschinenfunktionalitäten und sogar Kundenbetreuung bewirken. Auf diese Weise können intelligente Fabriken mit IoT folgendes erzielen:

  • Ein qualitativ hochwertiges Produkt herstellen.
  • Interne Produktionsprozesse verbessern.
  • Das Kundenerlebnis (CX) verbessern.

Ein besseres Produkt
Intelligente Fabriken ermöglichen Unternehmen Daten in Echtzeit zu streamen und dabei Insights zu gewinnen, die sofortige Änderungen an Ausgangsmaterialien, Maschinenfunktionalitäten und sogar in der Kundenbetreuung bewirken. Beispielsweise stellen intelligente Sensoren sicher, dass jeder Artikel – ob ein Kleidungsstück oder ein hochinnovatives medizinisches Gerät – genau dasselbe Qualitätsniveau aufweist wie das davor. Stellen Sie sich vor, wie viele Millionen Dollar an Produktverlusten, Kundenbeschwerden und Rufschäden ein Unternehmen sparen könnte. In der Tat trägt IoT in der Produktion dazu bei, dass der intelligenten Maschine die selbstständige Korrektur beigebracht werden kann, sobald ein Fehler entdeckt wird. So kann der Fehler potenziell verhindert werden, bevor weitere Folgefehler auftreten. Das Ergebnis sind bessere Produkte und weniger Verluste.

Ein intelligenterer Prozess
Durch Industrie 4.0 Technologien wird das Risiko großer Verluste durch nicht geplante Wartungen gesenkt, die die Produktion zum Stillstand bringen und der Produktivität der Mitarbeitenden schadet. In intelligenten Fabriken mit industriellem IoT tragen Sensoren dazu bei, dass Hersteller den Verschleiß automatisch und in Echtzeit überwachen können. Durch maschinelles Lernen können für jeden einzelnen Prozess präzise Modelle erstellt werden, die die Zeit bis zum Austausch von Teilen und Maschinen verfolgen. Wenn beispielsweise die Schneideklingen in einer Papierfabrik leicht stumpf werden, kann es zu einem ausgefransten Rand des Papiers führen, was Verbraucher:innen nicht gefällt. Menschliche Prüfer:innen würden dies möglicherweise erst nach der Herstellung mehrerer Papierrollen erkennen. Die vorausschauende Wartung könnte dabei helfen, den Klingenaustausch noch vor dem Auftreten des Fehlers zu planen. Sie kann den Austausch sogar außerhalb der Betriebszeit einplanen, damit keine Produktionszeit verloren geht. Dies verbessert die gesamte Agilität des Unternehmens – das eigentliche Ziel der digitalen Transformation.

Höhere Kundenzufriedenheit
Schnellere, flexiblere Produktionsprozesse sind nur ein Teil des Ganzen. Durch Analysen von Big Data, die von intelligenten Sensoren erfasst werden, während Produkte am Arbeitsplatz von Kund:innen eingesetzt sind, bekommen Hersteller ein besseres Gefühl dafür, wann/ob Produkte ausfallen, wie sie eingesetzt werden und wie sie den Herstellungsprozess dementsprechend anpassen sollten. Durch die Verwendung fortschrittlicher Analytik, wie zum Beispiel Text Mining und maschinellem Lernen, kann auf öffentlich zugängliche Kommentare über Produkte auf Social Media schnell reagiert und Kundenbeschwerden nahezu in Echtzeit bearbeitet werden.

Nächste Schritte

Erfahren Sie mehr über Analytics in der Fertigung.

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Die SAS® Quality Analytic Suite bietet Datenmanagement, einfache Analytics-Modellerstellung, frühzeitige Warnmeldungen und Ursachenanalysen.  

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