In diesem Abschnitt möchten wir die Industrie 4.0 aus technischer Sicht betrachten. Konkret geht es um die Frage, welche Technologien notwendig sind, um die Aspekte „Vernetzung“ und „Selbststeuerung“ zu realisieren. Zu nennen sind insbesondere:
Im Folgenden beschreiben wir diese technologischen Aspekte der Industrie 4.0 aufgrund ihrer hohen Relevanz näher.
Kommunikationstechnologien
Industrie 4.0 steht und fällt mit der Übertragung von Daten in Echtzeit (oder zumindest in Near-Real-Time). Die Kommunikation findet in weiten Teilen nicht in lokalen Netzwerken, sondern über das Internet statt. Neben stabilen Breitbandverbindungen ist insbesondere ein leistungsfähiger Mobilfunkstandard erforderlich, welcher in Form von 5G momentan etabliert wird. Es existieren jedoch noch andere kabellose Übertragungswege, die in der Industrie 4.0 eine Rolle spielen. Hierzu zählen:
Industrial Internet of Things (IIoT)
Vernetzung und Selbststeuerung können nur realisiert werden, wenn jedes Objekt digital erfasst wird und kommunizieren kann. Die Gegenstände müssen daher mit digitalen Speichermedien, Kommunikationslösungen und Sensoren ausgestattet werden. Diese Verknüpfung von realen Objekten mit dem Internet wird im industriellen Umfeld auch Industrial Internet of Things (IIoT) genannt.
Robotik
Diese Technologie ist nicht neu, gewinnt jedoch im Kontext von Industrie 4.0 nochmals an Bedeutung, da ohne sie kaum eine vollständige Automatisierung von Produktionsprozessen realisierbar ist. Auch für die Individualisierung der Produktion spielen Roboter eine wichtige Rolle in allen Branchen. Sie werden immer flexibler und eignen sich daher auch für kleinere Stückzahlen. In Kombination mit Machine Learning sind sie in der Lage, Aufgaben eigenständig zu erledigen und sich dabei fortlaufend zu optimieren.
Künstliche Intelligenz
Eine Schlüsseltechnologie für autonome Produktionsprozesse in der Industrie 4.0 ist künstliche Intelligenz (KI). Sie ist in der Lage, aus Mustern oder wiederkehrenden Zuständen Ableitungen vorzunehmen. Relevant ist dies an vielen Stellen - etwa in der Produktionsplanung, bei der Maschinensteuerung und auch in der Logistik (intern wie extern). Zudem ermöglicht KI die sogenannte vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance).
Additive Produktionsverfahren (3D-Druck)
Ein wichtiges Ziel der Industrie 4.0 ist die Flexibilisierung der Produktion. Dies reicht bis zur sogenannten Losgröße 1, der Herstellung von Unikaten nach Kundenwunsch. Insbesondere für Unternehmen der Serien- und Massenfertigung stellt dies jedoch eine Herausforderung dar, weil traditionelle Produktionsanlagen auf große Stückzahlen ausgelegt sind. Es sind deshalb neue Fertigungsverfahren notwendig, bei denen auf die aufwendige Umrüstung von Anlagen verzichtet werden kann. Hohes Potenzial besitzt hierbei der 3D-Druck, bei dem das Material schichtweise aufgetragen wird. Somit lassen sich individuelle Werkstücke ohne spezielle Vorbereitung und ohne Werkzeug herstellen.
Big Data und vorausschauende Analysen
Big Data bezeichnet große Mengen an Daten mit hoher Komplexität. In der Industrie 4.0 entstehen diese Daten insbesondere durch Sensoren. Die Herausforderung liegt darin, die Daten zu harmonisieren und in eine Korrelation zu setzen. Anschließend können sie für Analysen und Prognosen eingesetzt werden. Im Kontext der Industrie 4.0 ermöglicht die Verarbeitung von Big Data beispielsweise eine Vorhersage der Kundennachfrage, die vorausschauende Wartung von Maschinen (siehe KI) sowie eine Prognose der Kapazitätsauslastung in der Produktion. Nicht zuletzt lassen sich durch die Nutzung vorhandener Daten zusätzliche Dienstleistungen oder gänzlich neue Geschäftsmodelle realisieren.
Cyber-physisches System und digitale Zwillinge
Cyber-physisches Systeme (kurz CPS) sind im Rahmen der vierten industriellen Revolution ebenfalls ein bedeutsamer Faktor. Sie ermöglichen eine Verknüpfung der realen (physischen) Welt mit virtuellen Prozessen und Objekten. Hierfür erhalten Produkte, Maschinen, Anlagen und sonstige Objekte in der Industrie 4.0 eine zweite Identität im Netz - den sogenannten digitalen Zwilling (Digital Twin). Auf diese Weise ist es möglich, die Objekte virtuell zu vernetzen, zu steuern, zu testen und zu optimieren.
Cloud Computing
Sowohl die Vernetzung als auch die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen in der Industrie 4.0 erfordern umfangreiche Rechen- und Speicherkapazitäten. Diese müssen bei Bedarf zudem kurzfristig skalierbar sein. Da dies mit eigenen Rechenzentren nur noch schwer abbildbar ist, setzen sich Cloud-Lösungen durch. Diese IT-Infrastrukturen stehen via Internet zur Verfügung und werden als Dienstleistung von spezialisierten Anbietern zur Verfügung gestellt.
ERP-Software, MES und APS
Selbstverständlich müssen sowohl betriebswirtschaftliche als auch logistische und produktionsbezogene Prozesse in der Industrie 4.0 von modernen Systemen verwaltet werden. Hierfür sind aus heutiger Sicht insbesondere drei Software-Arten relevant:
