Industrie 4.0 und Industrial Internet of Things (IIoT)

Historie

Industrie 1.0:
Ende des 18. Jahrhunderts fand ein erster Schritt in Form der Nutzung von Wasser- und Dampfkraft statt (erster mechanischer Webstuhl 1784).

Industrie 2.0:
Ende des 19. Jahrhunderts entstand die Elektrotechnik und Massenproduktion (erstes Fließband 1870).

Industrie 3.0:
1969 Beginn des Einsatzes von Automatisierungstechnik und
Speicher-Programmierbarer-Steuerungstechnik (SPS).

Industrie 4.0:
Vernetzte cyberphysische Systeme verbinden reale Dinge mit Datenbanken und Software.

Einführung

Menschen sind heute über soziale Netzwerke weltweit verbunden, um Daten auszutauschen. Die Digitalisierung und Vernetzung findet auch in der Industrie statt. Nicht nur zwischen Menschen und Maschinen, sondern auch zwischen Maschinen und Anlagen. Es ist der Weg von analogen zentralen Ansätzen hin zu digitalen dezentralen Produktionsprozessen zu gehen. Hierzu ist ein aktives „Change Management“ erforderlich.

Industrie 4.0 bricht mit den statischen, hierarchischen Strukturen; wie z. B. in der klassischen Automatisierungspyramide abgebildet. Die moderne Vernetzung ist dynamisch und flexibel.

In der vertikalen Ebene verschmelzen IT- und OT-Systeme immer mehr. Die horizontale Ebene vernetzt Unternehmen miteinander, um einen automatisierten Prozess, entlang der ganzen Wertschöpfungskette oder sogar des kompletten Produktlebenszyklus, zu realisieren.

Viele Schlagwörter - aber was ist der konkrete (Kunden-)Nutzen?
Wir sehen u. a. folgende Punkte als sehr wichtig an:

  • Mit mehr und genaueren Informationen bessere Entscheidungen treffen
  • Effizientes Management von Ressourcen
  • Produktivitätssteigerung
  • Energieeinsparung
  • Qualitätssicherung
  • Sicherheitsoptimierung auf allen Ebenen
  • Umweltschutz
  • Ergonomischere Arbeitsbedingungen 
  • Mehrwerte und neue Geschäftsmodelle durch datengetriebene Dienste
     

Folgende Entwicklungen fördern Industrie 4.0

  • Kostengünstigere, vernetzte Sensorik
  • Schnellere Prozessoren und höhere Speicherkapazitäten
  • Übergreifende Netzwerke zur ortsunabhängigen Kommunikation
  • Hohe Bandbreiten über das Internet möglich

An Industrie 4.0 angrenzende Themen:


Industrial Internet of Things / Internet der Dinge (IIoT)

IIoT ist eine in den USA geprägte Begrifflichkeit, die Teile des Gesamtansatzes von Industrie 4.0 abdeckt. Es handelt sich um Abwandlung des Internet of Things (IoT) im Consumer-Bereich. Das Industrial Internet of Things beschäftigt sich primär mit der Konnektivität von Geräten/Maschinen und Menschen über das Internet. Ein wichtiges Ziele ist es, Informationen weltweit und zu jeder Zeit verfügbar zu machen. Bisher ist der Mensch in sehr vielen Fällen die Schnittstelle zwischen der realen Welt der Dinge und der digitalen Welt, dies soll sich durch IIoT ändern.
 

Digitalisierung / Digitale Transformation / Digitale Revolution

Effizienzsteigerung durch das Umwandeln von analogen Daten und Dateien in digitale Formate. Aber auch analoge bzw. manuelle Vorgänge und Prozesse zu digitalisieren zählt dazu. Zur digitalen Transformation gehört es beispielsweise, dass Funktionen in Software statt in Hardware abgebildet werden.
 

Retrofit / Anlagenmodernisierung

In vielen Fällen macht es Sinn eine Anlage oder Maschine zu modernisieren statt zu ersetzen, insbesondere wenn bereits wenige Änderungen zur Erreichung gesteckter (Produktions-)Ziele genügen oder es immer häufiger zu Wartungen/Reparaturen und damit zu ungeplanten Ausfallzeiten kommt, die durch z. B. ein Condition Monitoring-System vermieden werden könnten.

Durch Aktualisierung der Steuerungstechnik, der Aktorik und Sensorik sowie der Kommunikationsschnittstellen kann eine Maschine/Anlagen in vielen Fällen fit für Industrie 4.0 und zukunftsfähig gemacht werden. Einsparungen durch Retrofit beinhaltet oft Energieeffizienz oder auch reduzierte CO2-Emmission. Auch neue gesetzliche Vorgaben müssen berücksichtigt werden.

Im Kontext von Industrie 4.0 gibt es verschiedene mögliche Zielsetzungen:

 

Asset-Management / Plant-Asset-Management

Die Maschinen- und Anlagenverwaltung streckt sich über den gesamten Lebenszyklus und wird üblicherweise in Phasen unterteilt.

 Entwicklung/Beschaffung
 Inbetriebnahme
 Einsatzplan
 laufender Betrieb
 Wartungsarbeiten
 Ersatzteilemanagement
 Austausch
 Entsorgung

Hier sind qualifizierte, zu jeder Zeit verfügbare Informationen für die richtige Weichenstellung entscheidend.


Reduzierung der Maschinenausfallrate / OEE / Condition Monitoring

Die kontinuierliche Überwachung von Maschinen und Anlagen auf deren Zustand, um bei einem Ausfall schnell und effizient reagieren zu können, aber auch die geplanten Abschaltzeiten durch Wartungsarbeiten oder Umrüstzeiten, können deutlich optimiert werden.
Die Gesamtanlageneffektivität (kurz GAE oder englisch Overall Equipment Effectiveness, OEE) setzt sich zusammen aus der Leistung, Verfügbarkeit und Qualität und wird nach einem definierten Standard berechnet. Dazu werden entsprechende Kennzahlen benötigt.
Mit Hilfe einer Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) lässt sich zum Beispiel eine Anlage zur Sicherheit abschalten, um größere Schaden zu vermeiden. Dies erfolgt in drei Schritten: Zustandserfassung, Vergleich und Diagnose mit darauf folgenden Maßnahmen. Vielen Maßnahmen führen auch zur Werterhaltung oder sogar Wertsteigerung der Maschine oder Anlage.
 

Maschinenoptimierung / Smart Factory / Ressourceneffizienz

Erhöhung der Produktionsrate, Verbesserung der Produktqualität, Einsparung von Rohstoffen. Eine Smart Factory zeichnet sich durch einen hohen Grad der Automatisierung in der Fertigung und Logistik aus. Sie gibt sich flexibel in der Fertigung verschiedener Produkte oder auch kleinerer Serien. Produkte können dabei mit Maschinen während des Fertigungsprozesses kommunizieren und es kann präzise nachvollzogen werden, welche Fertigungsschritte durchlaufen wurden. Nutzungserweiterungen ermöglichen das Fertigen weiterer Produkte und Varianten durch entsprechende Flexibilität.
 

Losgröße 1

Die Serienfertigung tritt in den Hintergrund, die Losgröße 1 ist keine kostspielige Sonderanfertigung, da sich kundenspezifische Anpassungen sehr kostengünstig produzieren lassen. Nicht nur Fertigungsprozesse, sondern auch Logistikprozesse müssen entsprechend optimiert sein.
 

Predictive Maintenance / Vorausschauende Wartung

Maschinen- und Anlagenausfälle können schnell sehr kostspielig werden. Auch geplante Abschaltungen zu Wartungszwecken werden bisher oft nur auf Basis von Betriebsstunden oder produzierten Stückzahlen durchgeführt und nicht nach dem tatsächlichen Abnutzungsgrad eines Bauteils. Durch die Erfassung detaillierter Anlagenparameter über einen längeren Zeitraum - im besten Fall von mehreren gleichartigen Maschinen - lassen sich mit Hilfe von Datenanalysen Erkenntnisse über die Abnutzung und Veränderung von Komponenten und Bauteilen gewinnen, um diese erst dann zu tauschen, wenn tatsächlich erforderlich.

Neue datenbasierte Geschäftsmodelle und Dienstleistungen:


Machine-Leasing

Im Consumer-Markt bereits lange üblich, bieten aber auch Maschinen- und Anlagenbauer oder Finanzierungspartner eine Form der Miete von Maschinen und Anlagen an. Üblicherweise werden Laufzeiten, Leasingraten und weitere Rahmenbedingungen definiert.
Für den Anlagenbetreiber interessant, da dieser immer mit den neuesten Maschinen arbeiten kann; ganz ohne langfristige Kapitalbindung. Maschinenbauer können mehr Maschinen verkaufen und können vorhersehbare, regelmäßige Einkünfte erzielen.

Pay-per-Use

Eine nutzungsabhängige Vergütung, die - gegenüber dem Leasing - den Vorteil einer hohen Kostentransparenz bietet.
Für Anlagenbetreiber lassen sich damit Produktionskosten besser berechnen. Vertraglich vereinbart werden üblicherweise die Kennzahlen für die Nutzung. Im einfachsten Falle über einen Betriebsstunden- oder Stückzahl-Zähler.

… as-a-Service

Bereitstellung von Diensten, meist in der Cloud. Dabei wird weder ein Produkt noch eine Lizenz gekauft, lediglich die Nutzung wird berechnet.

Pay-per-Outcome / Performance based contracting

Ergebnisorientiertes Geschäftsmodell, bei dem das Erreichen eines konkreten Ziels vertraglich abgesichert wird. Dies ermöglicht eine verlässlichere Planung und hohe Kostensicherheit.

Guaranteed Availability

Dieses Geschäftsmodell hat die Gewährleistung der Verfügbarkeit der Produkte zum Ziel. Der Kunde zahlt also nicht für das den Besitz des Produkts selbst, sondern für eine ausfallfreie Nutzung desselben.
Interessant wird das vor allem bei Maschinen, deren Ausfall immense Kosten erzeugen kann, indem z.B. die gesamte Produktion still steht (Stillstandskosten).

Ingredient Branding

Dieses Geschäftsmodell nutzt die Marke in der Marke. Es wird genutzt bei der Vermarktung von Produkten oder Dienstleistungen, die man gar nicht einzeln erwerben kann, sondern die integrierter Bestandteil eines anderen Produktes sind.

Allgemein: Erhöhung der internationalen Wettbewerbsfähigkeit

Der weltweite Druck durch Wettbewerb steigt und viele Maschinen sind bereits stark optimiert und sehr vergleichbar. Gerade für die Industrienation Deutschland ist es wichtig jeden Wettbewerbsvorteil zu nutzen. Dieser kann in innovativen Dienstleistungen liegen wie vorstehend beschrieben. Der Kreativität sind keine Grenzen gesetzt.

Zur Erreichung der Ziele kommen verschiedene Technologien zum Einsatz

  • Big Data / Smart Data
    Bei Big Data handelt es sich um große Datenmengen, die mit herkömmlichen Mitteln nicht verarbeitet oder gespeichert werden können. Dabei nimmt die Menge der Daten und die Datenrate stetig zu, wodurch die benötigten Systeme hoch-skalierbar sein müssen. Die Vielfalt der Datenformate strukturierter und unstrukturierter Daten nimmt zu.
    Mit Smart Data werden Daten bezeichnet, die bereits vorausgewählt oder vorverarbeitet wurden, um eine höhere Qualität zu erzielen. Dies schon bei der Übertragung über das Internet Bandbreite und Speicherplatz z.B. in der Cloud.
  • Cloud Computing
    Hierbei handelt es sich um eine Technologie die schnell, kosteneffizient und sehr skalierbar ist, die sowohl Speicher als auch Rechenkapazität im Internet bereitstellt. Man unterscheidet:
     
    • Public Cloud
    • Private Cloud
    • Hybrid Cloud
  • Edge Computing
    Edge Computing bezeichnet im Gegensatz zum Cloud Computing die dezentrale Datenverarbeitung am Rand des Netzwerks, der sogenannten Edge (engl. für Rand oder Kante). Computer-Anwendungen, Daten und Dienste werden zu den äußeren Rändern eines Netzwerks verlagert, um Datenströme ressourcenschonend zumindest teilweise an Ort und Stelle, z. B. direkt am Endgerät oder innerhalb einer Fabrik, zu verarbeiten. 
    Wenn auf Basis der Datenanalysen schnell lokal eingegriffen bzw. gesteuert werden muss, ist Edge Computing hilfreich.
    Ebenso wenn die Cloud-Konnektivität nur eingeschränkt oder nicht perfomant genug ist oder personenbezogene Daten anonymisiert werden müssen.
  • Bring-your-own-device – BYOD
    Hierbei geht es um einen erhöhten Bedienkomfort durch die Nutzung von Endgeräten, die der Anwender gewohnt ist, z.B. Smartphones, Tablets, ... 
  • Cyberphysische Systeme
    Hardware- und Software-Komponenten, die standort-unabhängig miteinander vernetzt sind.
  • Virtual Reality / Augmented Reality
    Virtuelle Realitäten sind gerade im Bereich der Entwicklung neuer Maschinen und Anlagen eine große Unterstützung, aber auch für die Schulung von Mitarbeitern.
    Augmented Reality ergänzt die Realität um weitere Informationen. Dies ermöglicht über Datenbrillen oder Smartphone/Tablets bei der Inbetriebnahme, Produktion und Wartung zusätzliche Informationen anzuzeigen. Je nach Ausprägung kann mit der virtuellen Welt auch interagiert werden.
  • Analytics
    Um Prozesse zu verbessern, zu automatisieren und bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können, beschäftigt sich Analytics mit der Akquise, Speicherung und Verarbeitung von komplexen Datenmengen und Datenströmen für die Anomalie-Detektion und das Machine-/Deep-Learning.
  • Machine-/Deep-Learning und Künstliche Intelligenz (KI)
    Durch das Aufdecken von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in gesammelten Daten mit Hilfe von Algorithmen lassen sich Erkenntnisse gewinnen. Deep-Learning nutzt mehrschichtige neuronale Netze.
    Bei KI übernehmen Maschinen gemäß ihrer Programmierung Entscheidungen, die bisher durch Menschen getroffen wurden. Dabei werden Informationen erfasst und Schlussfolgerungen gezogen, um mit Mensch und Maschine zu interagieren. Auch eine kontinuierliche Verbesserung, das Lernen, gehört dazu.
  • Der digitale Zwilling
    Mit einer exakten digitalen Kopie der physischen Maschine lassen sich verschiedene Anwendungsszenarien einfach simulieren.

Unser Angebot für Industrie 4.0 und IIoT


Service

Wir beraten sie gerne bereits am Anfang Ihres Industrie 4.0- oder IIoT-Projektes. Bei der Umsetzung können wir Ihnen ebenfalls gerne mit Rat und Tat innerhalb unserer Dienstleistungen zur Seite stehen. Sprechen Sie uns an:

Ansprechpartner


Produkte / Lösungen

Die Datenübertragung im industriellen Umfeld beginnt im Feld, auf der Sensor-/Aktor-Ebene. Innerhalb einer Maschine mit den verschiedenen Feldbussen und Industrial Ethernet sowie zwischen den Maschinen in einer Linie oder Gesamtanlage. Auf der Leitebene laufen die Daten von Linien und Anlagen zusammen in SCADA-, ERP- und MRP-Systeme. Standortübergreifend werden Daten über das Internet ausgetauscht und z.B. in Cloud Plattformen gespeichert und ausgewertet.

Datenbasierte Services funktionieren nur dann, wenn die Datenerfassung, Datenverarbeitung und der Transport gewährleistet sind.

Fernwartung

Neben dem klassischen Fernzugriff auf Maschinen und Anlagen über das Internet zur Fehlerbehebung, bieten unsere Fernwartungsrouter intelligente Dienste um Daten von Maschinen und Anlagen zu erfassen, die eine Aufzeichnung, Alarmierung und Visualisierung ermöglichen. Mit integrierter Programmierbarkeit und Datenlogging lassen sich Daten vorverarbeiten bevor diese dann an beliebige Applikationen oder Anwendungen übertragen werden. Die Übertragung kann lokal über OPC-UA oder standortübergreifend über das Internet per MQTT, REST - oder weitere Schnittstellen auch an Plattformen gängiger Cloud-Anbieter - erfolgen.

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Industrie PC

Für die zuverlässige Verarbeitung, Speicherung und Weiterleitung lokal erzeugter Daten mithilfe modernster, schnittstellenübergreifender Übertragungstechnologien in die Cloud, bedarf es höchst robuster und dennoch leistungsfähiger Hardware. Unser ständig wachsendes Sortiment an IPC umfasst Geräte für nahezu jede Bedingung und Einbausituation.

Ob Panel-PC für die Maschinenbedienung und -überwachung unter strengsten Hygienebestimmungen oder Box-PC für die Verarbeitung von beispielsweise Live-Bild- und Videomaterial: Der durch EDGE-Computing ermöglichte verzögerungsfreie Eingriff in den laufenden Prozess oder die Reduzierung der zu übertragenden Daten in die Cloud, ist unter den heutigen Ansprüchen der Industrie 4.0, kaum mehr wegzudenken.

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Gateways, Protokollwandler und Repeater

Bei der wachsenden Anzahl an verschiedenen Schnittstellen und Protokollen wird eine Umsetzung von standardisierten und proprietären Schnittstellen und Protokollen immer wichtiger. Gateways sind perfekt geeignet Altanlagen mit neuen Ethernet-basierten-Schnittstellen auszurüsten. Sie stellen auch die Kompatibilität zu verschiedensten SPS-Systemen her. Cloud-Gateways schaffen eine Datenaustausch-Option zwischen industriellen Protokollen und Bus-Systemen sowie den Protokollen der Cloud-Plattformen, wie MQTT, OPC-UA und REST.

Repeater frischen Signale auf, um höhere Leitungslängen realisieren zu können oder Baudratenanpassungen zwischen verschiedenen Teilnehmern zu ermöglichen.

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Industrial Ethernet Komponenten

Das Rückgrat von Industrial Ethernet Netzwerken bilden Ethernet-Switche, die alle Teilnehmer miteinander verbinden. Industrielle Switche erfüllen die Anforderungen der Industrie bzgl. Temperaturbereiche, Spannungsversorgung und Lebensdauer. Auch die Gigabit- und PoE-Technologie ist in industriellen Netzen angekommen. Mit Hilfe von Glasfaser-Ports oder Medienwandlern können hohe Leitungslängen realisiert werden, die eine sehr niedrige Anfälligkeit gegenüber Störungen aufweisen.

Zur Reduzierung des Verkabelungsaufwandes kommen zunehmend Wireless-Technologien, wie WLAN und Bluetooth, zum Einsatz. Durch eine intelligente Kombination können höchst innovative Lösungen und eine sehr große Flexibilität erreicht werden.

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Signalwandler

Die Wandlung verschiedener digitaler und analoger Signale (wie Spannung-, Strom-, und Temperatursignale) ermöglicht die Nutzung vorhandener und/oder neuer kostengünstiger Sensorik und Aktuatoren zur Anbindung an die Steuerungstechnik.

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Partner-Netzwerk

Unsere Partner fügen durch zusätzliche Software-Lösungen und Dienstleistungen einen Mehrwert zu unseren Produkten. Diese Firmen verfügen über verschiedenste Kompetenzen und Schwerpunkte. Mit Hilfe ihrer jahrelangen Erfahrung kommen Sie zu einer schnellen Marktreife Ihrer Industrie 4.0 oder IIoT-Lösung.

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