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Lexikon - Industrie 4.0

Lexikon - Industrie 4.0

EINFACH anders

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Adaptive Produktion

 Adaptive Produktion ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World 

Adaptive Systeme haben eine besondere Anpassungsfähigkeit an die jeweilige Umgebung.
Adaptive Produktion

Bildquelle: © Anita Ponne - Adobe Stock

Projiziert man diesen Begriff in die Produktionshallen so ist er hier gleichbedeutend für eine neue Form der Flexibilität von Fertigungsprozessen.
Den Ausgangspunkt dafür beschreibt der Begriff Data Governance (u.a. Vernetzung und Datensicherheit).
Darauf aufbauend können i40-Komponenten sich mit MOM-Systemen vernetzen.
So entsteht schrittweise die Adaptive (anpassungsfähige) Produktion in der Smart Factory.

Additive Fertigung

 Additive Fertigung ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World 

Die Additive Fertigung, auch bekannt unter dem Namen 3D-Druck, steht für ein Fertigungsverfahren, bei dem auf Basis von 3D-CAD-Daten durch das Ablagern von Material schichtweise ein Bauteil erzeugt wird.

Durch den 3D-Druck werden die vorhandenen Fertigungsverfahren wie z.B.:
Gießen, Schmieden, Fräsen, Bohren, Drehen, Schweißen, Erodieren, Löten um ein neuartiges, datengetriebenes Fertigungsverfahren ergänzt.

Vor allem für die Losgröße 1 ist die Additive Fertigung ein entscheidender Bestandteil in der Smart Factory.
Prototypen können so schneller und kostengünstiger gefertigt werden. Selbst komplizierteste Bauteilgeometrien, die unmöglich gefräst oder gedreht werden könnten, können mit 3D-Druck hergestellt werden.
Anfangs vorhandene Nachteile, wie z.B. lange Fertigungszeiten, geringe Festigkeit oder zu geringe Qualität werden durch fortlaufende Innovationsschritte immer stärker entkräftet.

 

additiveFertigung

Bildquelle: © Wire_man - Adobe Stock

Die additive Fertigung nutzt je nach Anwendungsfall verschiedene Verfahren und Werkstoffe:
Pulver, Harze oder Filamente:

3D Druck Polymerwerkstoffe

Im Bild verschiedenfarbige Filamente als Werkstoff für 3D-Druck; Bildquelle: © stockphoto-graf / stock.adobe.com

Aktives Lernen

gehört zu: KI

Aktives Lernen ist ein Teilgebiet vom Machine Learning.
weitere Informationen finden Sie dort.

AMQP

 ◾ AMQP ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

AMQP steht für Advanced Message Queuing Protocol.
Es handelt es sich um ein asynchrones und binäres Protokoll zur Nachrichtenübertragung, das unabhängig von der Programmiersprache ist.
AMQP wurde gemeinsam von großen Unternehmen entwickelt, – u.a. von Microsoft, Cisco, VMware, Bank of America, u. v. a.
Genauso wie MQTT ist auch AMQP ein Protokoll im Umfeld von IoT.

amqp

Bildquelle:  https://www.amqp.org/

Weiterführende Informationen zu AMQP finden Sie u.a. hier:
https://www.rabbitmq.com/tutorials/amqp-concepts.html

Anything as a Service (XaaS/EaaS)

 Anything as a Service (XaaSist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Die Abkürzung XaaS steht für den Begriff „Anything as a Service".
Oft wird parallel die Bezeichnung Everything as a Service (EaaS) verwendet.
XaaS bezeichnet einen Ansatz „alles" als Service zur Verfügung zu stellen und zu konsumieren.

Damit ist es der konsequente letzte Schritt, nachdem es bereits folgende Teilmengen als Service gibt.

1️⃣ Software as a Service (SaaS)
2️⃣Plattform as a Service (PaaS)
3️⃣lnfrastructure as a Service (laaS)

ln der Regel sind alle weiteren, zusätzlichen Services auf einen dieser drei Kernservices SaaS, PaaS oder laaS zurückzuführen.

anything as a service

Bildquelle: © Gorodenkoff  - Fotolia.com

Apps

  ◾ APP ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Der Begriff App leitet sich von dem Wort Application (Anwendungssoftware) ab.

Ursprünglich war eine mobile App eine schmale Anwendungssoftware, die im Internet zum Herunterladen auf Smartphones bereitsteht.
Im Gegenteil zu Systemprogrammen haben mobile Apps immer einen direkten Nutzen, allerdings ist ihr Funktionsumfang eingeschränkt.
Vermutlich werden zukünftig die Apps diese Einschränkung hinter sich lassen und Systemprogramme immer stärker verdrängen.

Mittlerweile verwendet allerdings auch MICROSOFT bei  Windows 10 den Begriff APPS um in den Einstellungen die installierten Desktop-Programme aufzulisten.
D.h. der Begriff APP ist mitterlweile ein Synonym für Softwareprogramme aller Art.
Siehe hierzu auch den Hinweis zum Begriff APP beim Hauptbegriff:  DIGITAL VALUE

 

App

Mit der App Quizzer® spielerisch lernen
Bildquelle: © denphumi / stock.adobe.com & @Quizzer

APS

 ◾ PPS,  ◾ ERP,  ◾ APS,  ◾ Feinplanung sind im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehören zu: ◼️ Autonomie

APS  (Advanced Planning and Scheduling-Systeme) werden in der Produktion zur Feinplanung der ERP-Aufträge eingesetzt.

💡 Hintergrund:
Der im Zeitalter von CIM entstandene Begriff PPS (Produktionsplanung und -steuerung) hat sich weiterentwickelt zum ERP (Enterprise Resource Planning). Der Hauptgrund dafür war die Erkenntnis, dass in der Produktion neben dem Material auch die Ressourcen Mensch und Maschine entscheidend sind. Im Zuge dieser Entwicklung sind nahezu alle PPS Systeme zum ERP-System geworden.

Die Produktion kleiner Losgrößen mit hoher Variantenvielfalt führt zu häufigem Umrüsten der Produktionsanlagen. In diesem Fall empfiehlt sich zur Feinsteuerung der Terminvorgaben incl. rüstzeitoptimaler Reihenfolgeberechnung zusätzlich zum ERP ein APS-System. Das APS-System ergänzt die Möglichkeiten des ERP-Systems, um die Fähigkeit die Abläufe noch effizienter zu gestalten. Zusätzlich erhöht ein APS die Transparenz und hilft dabei den Überblick in der Produktion zu behalten. Dazu ist es notwendig Echtzeitdaten von den Produktionsanlagen auszulesen, um anschließend daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen. Auch die Kapazitätsplanung der Ressourcen Mensch und Maschine wird dabei berücksichtigt.
Anschließend wird häufig der Staffelstab vom APS-System an das MES - System weitergereicht, welches ausführt was vom ERP grob und vom APS fein geplant wurde.

💡 Übrigens:
Genauso wie sich das PPS zum ERP weiterentwickeln musste,
muss sich im Sinne von Industrie 4.0 das MES zum MOM weiterentwickeln.

💡 Merke:
Abhängig von den Rahmenbedingungen der Produktion ergeben sich folgende Notwendigkeiten:
👉 ERP muss
👉 APS kann
👉 MES/MOM sollte

Advanced Planning and Scheduling Systeme

Bildquelle: © Ogerepus / stock.adobe.com

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS)

 Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) und Cognitive Services sind im Ordnungsrahmen Unterbegriffe und gehören zu: ◼️ Internet der Dienste

Als Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) bezeichnet man künstliche Intelligenz (KI) aus der Cloud.
Alternativ findet man für AIaaS auch die Bezeichnung: Cognitive Services.

Auch wenn es sich dabei nur um eine einfache Form von KI handelt, so ist es doch einer der innovativsten Dienste.
Die Möglichkeit "künstliche Intelligenz" als Dienstleistung zu beziehen, ermöglicht u.a. auch Startup Unternehmen ohne große Anfangsinvestitionen und Risiken ihre Ideen zu verwirklichen. Software - Lösungen sind damit nur ein API-Aufruf entfernt von künstlicher Intelligenz.

Man könnte es auch als KI aus der Dose bezeichnen, denn im Prinzip ist es eine Sammlung von Algorithmen die Software-Entwicklern helfen ihre Anwendung einfacher mit künstlicher Intelligenz auszustatten. AIaaS umfasst ein breites Angebot, aus dem je nach individuellem Bedarf die passenden Services ausgesucht werden können.
Ein Nachteil ist allerdings, dass nahezu alle kommerziellen AIaaS-Anbieter die Algorithmen nicht veröffentlichen.
Es handelt sich daher um eine Art „Blackbox“ D.h. das umfangreiche und systematische Tests zur Absicherung der Ergebnisse viel Zeit in Anspruch nehmen können.
Zu den bekannten Arten von AIaaS gehören z.B. die Bots und Machine Learning.

 KI aus der Dose

Bildquelle: © ALEKSEI / stock.adobe.com; © emcrea_InPixio / stock.adobe.coms & JH

 

Asset

Asset Tracking

Assistenzsysteme

 ◾ Assistenzsystem ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Autonomie

Assistenzsysteme assistieren dem Menschen und befähigen ihn zu besseren Entscheidungen. Denn Assistenzsysteme reduzieren die "wirkende", beim Menschen "ankommende" Komplexität auf ein beherrschbares Maß. Darüber hinaus fördern Assistenzsysteme durch unterstützende Maßnahmen den Kompetenzaufbau des Anwenders.

kognitive Assistenzsysteme sind in der Lage folgende positiven Wirkungen zu erzeugen:

1️⃣ Assistenzsysteme verbessern die Ergebnisse
Als Metapher kann der Bremsassistent im Auto dienen, der den Bremsweg und das Spurhalten beim Bremsen verbessert.

2️⃣ Assistenzsysteme fördern den Kompetenzaufbau des Anwenders
Als Metapher kann das Navigationssystem im Auto dienen, das ortsfremden Fahrern die Fähigkeit ermöglicht, in fremden Städten zu navigieren.

3️⃣ Assistenzsysteme ermöglichen das ansonsten Unmögliche
Als Metapher kann ein modernes Kampfflugzeug dienen, das ohne Assistenzsysteme unmöglich vom Piloten alleine geflogen werden kann.

 Assistenzsysteme nutzen Cyber-Physical Systems (CPS) und sind die Vorstufe zur Autonomie.

Assistenzsysteme

Bildquelle: ©Maschinenfabrik Reinhausen
Das Assistenzsystem ValueFacturing® ermöglicht dem Fertigungsplaner die Orchestrierung kompletter Maschinengruppen.

Assistenz geht der Autonomie voraus und befähigt den Menschen zu besseren Entscheidungen.
Selbst bei zukünftig vollständig autonomen Systemen (z.B. selbstfahrendes Auto) ermöglicht ein Assistenzsystem dem Menschen zahlreiche Einflussmöglichkeiten.

Besonders faszinierend an Industrie 4.0 ist folgendes:

  • Assistenzsysteme die dem Menschen assistieren und
  • autonome Systeme die den Menschen ersetzen (z.B. als Autofahrer) und
  • die Freiheit für den Menschen über die Sinnhaftigkeit nach Belieben wählen und entscheiden zu können:

 Assistenz versus Autonomie

Bildquelle: © karelnoppe- Fotolia.com & Rinspeed

Augmented Operator

 ◾ Augmented Operator  ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ lnterdisziplinarität

Ein Augmented Operator ist ein Mitarbeiter, der u.a. IT-basierte Assistenzsysteme nutzt, um seine Sicht auf die Fabrik zu erweitern.
Der Mensch behält dadurch ganz bewusst eine zentrale Rolle in allen relevanten Abläufen der Smart Factory.
Seine Aufgaben kann man wie folgt benennen: 

           beobachten - verstehen - bewerten - entscheiden – verantworten

In diesem Regelkreis kann er Zielvorgaben situativ und kontextabhängig beeinflussen.

Diese Aufgaben erledigt er über mobile Geräte, wie z.B.: Tablet-PCs bzw. Smartphones. Zukünftig wird er der Mitarbeiter 4.0 mit der Datenbrille und dem Telefon-Headset auf dem Kopf alle technischen Voraussetzung immer bei sich tragen, um in Sekundenschnelle reagieren zu können. Zudem kann er beispielsweise über diese mobilen Geräte von jedem Ort der Welt in die Produktion eingreifen und Betriebs- und Produktzustände über Echtzeitabbilder überwachen und steuern. Dazu braucht er stärkeres interdisziplinäres Handeln und Denken sowie einen ausgeprägten Weitblick, um nicht mit den Antworten von gestern die Fragen der Zukunft zu beantworten.

augmented operator

Augmented Operator mit ValueFacturing; Bildquelle: ©Maschinenfabrik Reinhausen

Augmented Reality (AR)

 ◾ Augmented Reality ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Augmented Reality (oder “Erweiterte Realität”) erweitert die menschliche Wahrnehmung der echten Welt durch Einblendung zusätzlicher virtueller Informationen. Die Zusammenführung dieser beiden Welten wird als Augmented Reality (AR) bezeichnet.  Der Nutzer benötigt dazu eine Augmented Reality Brille, wie z.B. die Microsoft Hololens.

augmented reality

Bildquelle: © Tran - Fotolia.com

Augmented Reality kann in abgeschwächter Form auch mit
Smartphone, Tablet, oder Headup-Display erlebt werden.

Merke:

Der Virtual Reality (VR) Nutzer sieht 100% virtuelle Bilder

Der Augmented Reality (AR) Nutzer sieht eine Mischung aus realen und virtuellen Bilder, die ohne räumlichen Bezug zueinander sind

Der Mixed Reality (MR) Nutzer sieht eine Mischung aus realen und virtuellen Bilder, die einen räumlichen Bezug zueinander haben

VR AR MR

Bildquelle: © fedorovacz - Adobe Stock& © Tran - Adobe Stock & ©JH

Automatische Identifizierung (Auto-ID)

 Auto-ID ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dinge

Auto-ID steht für automatische Identifizierung von smarten Objekten. Dazu zählen alle „Dinge“ die eine UIN (Unique Identification Number) mit sich führen.
Durch Auto-ID werden diese smarten Objekte mittels KI automatisch erkannt und identifiziert. Dazu müssen die zu identifizierenden Dinge digital lesbare Informationsträger mitführen.

📌Übliche Beispiele sind:

✔️Magnetstreifen
✔️Barcode
✔️DataMatrix-Code
✔️QR-Code
✔️mit Bildverarbeitung lesbare Buchstaben (OCR)
✔️diverse RFID Chips (Radio-Frequency Identification)
✔️Smart Label (ultraflache, passive RFID Chips)

Dazu wird entsprechende Hard- und Software benötigt.

📌Übliche Beispiele sind:

✔️Barcode-Scanner, bekannt vom Supermarkt, lesen Barcode ein
✔️Die Kamera App moderner Smart-Phones liest QR-Code ein
✔️Die NFC App moderner Smart-Phones liest RFID ein
✔️OCR-Scanner zur Texterkennung (Optical Character Recognition)

💡 Ein Beispiel, das uns alle betrifft:

Die Lkw-Maut in Deutschland ist eine streckenbezogene Straßenbenutzungsgebühr für den Schwerverkehr und identifiziert die LKW‘s automatisch beim Durchfahren einer Kontrollbrücke. Diese automatische Identifizierung (Auto-ID) erfolgt durch eine Infrarot-Verbindung mit der On-Board-Unit (OBU) der Fahrzeuge. Zur Rasterfahndung von Fahrzeugen ohne OBU (alle PKW) sind in den Kontrollbrücken zusätzlich Kennzeichenscanner mit Texterkennung (OCR) eingebaut.

siehe Entität

Auto ID

Bildquelle: © vanillya / stock.adobe.com

Autonomie 

◼️ Autonomie ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.

Autonomie im Sinne von INDUSTRIE 4.0 steht für Produktionsprozesse, die ohne Menschen produzieren, d.h. für eine bestimmte Zeit oder Stückzahl vollautomatisch funktionieren. Dazu benötigt man u.a. Cyber-Physical Systems (CPS).

Diese haben folgende Merkmale:

1️⃣ Sensorik zur Wahrnehmung der Umgebung
2️⃣ künstliche Intelligenz für Regelmechanismen
3️⃣ Aktorik bzw. Robotik für den Teilefluss

Kognitive Assistenzsysteme integrieren aufgabenspezifische CPS und assistieren dem Menschen immer umfangreicher.

Durch den verstärkten Einsatz von Sensorik und Aktorik können die Assistenzsysteme immer bessere Entscheidungen treffen und so den Menschen weiter entlasten oder ersetzen. Es wird dabei zwischen unterschiedlich stark ausgeprägten Assistenz- und Autonomie-Stufen unterschieden. Grundsätzlich gilt jedoch folgende These:

👉  ASSISTENZ GEHT DER AUTONOMIE VORAUS 👈

und bedeutet, dass der Prozess über die Zeit mit immer mehr und besseren Assistenzsystemen ausgestattet wird, bis er schlussendlich autonom funktioniert.
Quasi vom VW-Käfer zum selbstfahrenden Tesla.

Alle Unterbegriffe von Autonomie versuchen diese These durch digitale Automatisierung immer weiter zu vervollständigen.
👉 MES Systeme entwickeln sich zu MOM Systemen weiter und werden dadurch zu kognitiven Assistenzsystemen.
👉 ERP Systeme nutzen zusätzlich APS Systeme.
Die autonome, menschenleere Fabrik sehe ich deshalb noch nicht.

Autonomie

Bildquelle:© pgottschalk / stock.adobe.com; © Editorial_Use_Only_ardasavasciogullari / stock.adobe.com


B

Barcode eindimensional

◾ Barcode ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World

Als eindimensionaler Barcode wird eine elektronisch lesbare Schrift bezeichnet, die aus verschieden breiten, parallelen Strichen und Lücken besteht.
Der Barcode wird mit optischen Lesegeräten, wie z. B. Scanner, maschinell eingelesen und elektronisch weiterverarbeitet.
Die bekanntesten Barcode-Scanner dürften die Supermarkt-Kassen sein.
Dieser eindimensionale Barcode wird auch Strichcode, Balkencode oder Streifencode genannt.
Ein eindimensionaler Barcode kann maximal 40 Ziffern oder 20 Zeichen aufnehmen:

Beispiel: Kennzeichnung von Lebensmitteln:

barcode

Abhängig von der benötigten Informationsdichte gibt es verschiedene eindimensionale Barcodetypen.
Hier finden Sie eine: Liste aller Barcodetypen

Batch Lernen

gehört zu: KI

Batch Lernen ist ein Teilgebiet vom Machine Learning.
weitere Informationen finden Sie dort.

Big Data

◼️ Big Data ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.
 
Big Data ist erst mal nur eine Sammlung von dummen Rohdaten und bezeichnet Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr zu verarbeiten sind. Diese Datenmengen wachsen aufgrund der technischen Entwicklung und der des Internets, da es immer leichter wird, große Datenmengen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren.
Big Data ist quasi ein Sammelbegriff für digitale Massendaten, die in technischer Hinsicht vollkommen neue Möglichkeiten eröffnen.
Der Mehrwert von Big Data entsteht allerdings erst dann, wenn diese Rohdaten (Data Lake) durch Heuristiken bzw. Mustererkennung (Data Mining) veredelt werden. Dadurch kommt man zu neuartigem Erkenntnisgewinn (Smart Data).

Die Definition von Big Data beinhaltet folgende 5 Dimensionen:

1️⃣ volume  (Umfang der Datenmenge)
2️⃣ velocity  (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen unterwegs sind)
3️⃣ variety (Varianz bzw. Vielfalt der Daten)
4️⃣ value (unternehmerischer Mehrwert durch die Daten)
5️⃣ validity  (Richtigkeit der Daten)

BigData

Bildquelle: ©Female photographe  - Fotolia.com
Merke:
Big-Data wird durch Data-Mining zu Smart-Data

 

Bin Picking

◾ Bin Picking, z. dt.: "Griff in die Kiste"  ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Der Begriff „Bin Picking“ steht – für den sogenannten "Griff in die Kiste" durch einen Roboter der Augen und Hände besitzt.

Bei vielen Automatisierungslösungen werden Werkstücke durch einen Roboter einer Maschine zugeführt. Dabei liegen diese Werkstücke in der Regel unsortiert (meist aber sortenrein) in einer Gitterbox oder einem anderen Behälter. Für den Roboter ist es eine besondere Herausforderung die chaotisch übereinander liegenden Werkstücke immer richtig zu greifen. Dazu muss die Bilderkennungssoftware mit Hilfe von KI  die Lage und Richtung der Werkstücke eindeutig erkennen und das Greifverhalten dazu passend steuern. Schnelle Zugriffszeiten und ein vollständiger Entleerungsgrad sind das Ziel. Ebenso sollten neue Werkstückformen keinen neuen Engineering Aufwand erfordern. Das erfordert umfangreiche Weiterentwicklung der KI.

siehe auch Pick and Place

Bin Picking

Bildquelle: © Maschinenfabrik Reinhausen - JH

Hier finden Sie ein YouTube Video zum Thema: Bin Picking

Bitcoin

 Bitcoin ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Bitcoin (BTC) ist das weltweit führende digitale Zahlungsmittel auf Basis einer Blockchain und der Pionier unter den Kryptowährungen.
Die Bitcoin Währung ist inflationssicher, da der Erfinder Satoshi Nakamoto die absolute Menge auf 21 Millionen Bitcoins begrenzt hat.
Die Verdoppelung des Mining-Aufwands für neue Bitcoins, nach jeweils 210.000 Blöcken, führt zu einer zusätzlichen Verknappung des Angebots.
Im Juli 2019 waren rund 17,85 Millionen Bitcoins im Umlauf, sodass der größte Teil bereits geschürft ist.
Es wird vermutet, dass alle 21 Millionen Bitcoins erst im Jahre 2130 geschürft worden sein werden.
Das Schürfen von Bitcoins benötigt Rechenleistung zur Transaktionsverarbeitung, Synchronisierung und Absicherung rund um den Globus.
Der Bereitsteller der Rechenleistung wird dafür mit einer Bitcoin-Transaktionsgebühr entlohnt.
Das Bitcoin-Netzwerk reiht all diese Transaktionen in die Blockchain ein.
Die Blockchain-Algorithmen benötigen für die zahlreichen Transaktion sehr viel Energie.
Die Blockchain, als Basis für Kryptowährungen wird deshalb auch als Stromfresser und damit Umweltsünder bezeichnet.
Durch neue Verfahren wie z.B. "Bitcoin Lightning" wird versucht den Energieverbrauch zu reduzieren.

Es ist möglich, mit der Bitcoin-Software OP_RETURN einzelne Coins zu vernichten, indem man den zugehörigen Schlüssel in der Blockchain zerstört.
Warum man das tun sollte, steht auf einem anderen Blatt.
Es ist auch möglich einzelne Coins zu verlieren, indem man das Passwort vergisst, was einigen Menschen schon passiert sein soll.

BitCoins

Bildquelle: © volff- Adobe Stock

Übrigens:
Es gibt weitere Digitalwährungen wie z.B.: Ether, XRP oder Bitcoin Cash

Blended Learning

siehe Lernen 4.0

Blockchain

 Blockchain ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Eine Blockchain ist eine Datenbank, die eine stetig wachsende Liste von Transaktionsdatensätzen beinhaltet.
Die Datenbank wird chronologisch erweitert, vergleichbar einer Kette ("Blockchain" = "Blockkette"), der am unteren Ende ständig neue Elemente hinzugefügt werden. Ist ein Block vollständig, wird der nächste erzeugt. Jeder Block enthält eine Prüfsumme des vorhergehenden Blocks. Das hat eine Kette von Blöcken vom Genesis Block bis zum aktuellen Block zur Folge. Diese Blöcke sind bei einer Blockchain aber nicht nur auf einigen wenigen Computern, sondern weltweit auf sehr vielen Computern verteilt. Die dadurch vorhandene weltweite Transparenz soll Manipulationsmöglichkeiten verhindern und ist einer der größten Vorteile einer Blockchain. Als Nachteil kann der vergleichsweise geringe Datendurchsatz aufgeführt werden.

Die bekannteste Blockchain Anwendung ist die digitale Cryptowährung Bitcoin

Blockchain

Bildquelle: © LuckyStep - Fotolia.com

 

Bluetooth

 ◾ Bluetooth ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Mobile Computing

Bluetooth ist ein 1999 entwickelter Industriestandard für die Datenübertragung zwischen Geräten über kurze Distanz per Funktechnik (WPAN).
Hauptzweck von Bluetooth ist das Ersetzen von Kabelverbindungen zwischen Geräten. Vorrangig zum Einsatz kommt Bluetooth bei Mobile Computing.

Es gibt verschiedene Arten und Versionsstände von Bluetooth-Geräten, die unterschiedliche Reichweiten von 1 bis 100 Meter erreichen.
Üblicherweise wird in der Praxis ein Abstand zwischen 1 bis 10 Meter empfohlen, damit die Verbindung steht.
Mit der seit Ende 2016 verfügbaren Bluetooth Version 5 wurde die Reichweite und die Übertragungsgeschwindigkeit deutlich erhöht.
Ohne Hindernisse zwischen Sender und Empfänger sind so Verbindungen von bis zu 200 Metern und eine maximale Datenrate 2 MBit/s im Freifeld möglich.  Damit ausgestattet, werden Bluetooth-5-Geräte im Internet of Things  (IoT) vieles ermöglichen.

Der Name „Bluetooth" leitet sich vom dänischen König Harald Blauzahn (englisch Harald Bluetooth) ab.
Das Logo zeigt ein Monogramm seiner Initialen H und B in germanischen Runen.

Bluetooth

 

Bots

◾ Bots ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Bots sind Programme, die menschliche Verhaltensmuster simulieren, um eine menschliche Anwesenheit im Internet vorzutäuschen.
Ziel ist es, dadurch mit echten Menschen zu interagieren.

Bots

Bildquelle: ©svtdesign - Fotolia.com

Je nach Programm treten die Bots in unterschiedlichen Komplexitätsstufen auf. Im einfachsten Fall reagieren diese Bots auf bestimmte Schlüsselwörter oder sogenannte Hashtags, auf die sie dann wiederum mit vorgefertigten Informationen reagieren. Durch Verwendung von künstlicher Intelligenz und umfassender Datenanalyse können die Bots allerdings immer besser die reale Existenz von einem Menschen vortäuschen. Zusätzlich kann auch das Tagesgeschehen mit integriert werden, um die Echtheit weiter zu untermauern.

Meist sind die Bots für einen bestimmten Zweck bestimmt.
Abgrenzung:

• Social Bots sind in den sozialen Netzwerken aktiv um beispielsweise Postings zu teilen, zu liken oder zu kommentieren.
• Chat Bots werden dort eingesetzt, wo automatisiert Fragen beantworten werden müssen.

Ein negatives Beispiel für Social Bots sind politische Stimmungsmache oder politische Propaganda.

Ein Beispiel für Chat Bots sind Reservierungsportale. Aber auch Newsportale, wie z.B. die Tagesschau, haben einen eigenen Chat Bot mit dem man über aktuelle Themen chatten kann.

Mit zunehmender künstlicher Intelligenz wird es immer schwieriger Bots zu entlarven.
Folgender Turing-Test ist die Messlatte für den Bot:
Wenn ein menschlicher Fragesteller nach intensiver Diskussion (ohne Sichtkontakt) mit einer menschlichen und einer künstlichen Intelligenz (Bot) nicht klar sagen kann, welcher von beiden die Maschine ist, dann hat die Maschine den Turing-Test bestanden.

Merke:

Social Bots schreiben
Chat Bots sprechen

Brownfield

siehe Greenfield

C

Blended Concepts

siehe Lernen 4.0

Cloud

 Cloud  ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Cloud Computing (deutsch Rechnerwolke oder Datenwolke) ist ein Betreibermodell, bei dem die IT-Ressourcen, wie z.B. Server, nicht in den eigenen Räumlichkeiten betrieben werden, sondern, z.B. über das Internet, dynamisch zur Verfügung gestellt werden. Diese Art der Bereitstellung ermöglicht es, die IT- Ressourcen (Hardware, Software, Infrastruktur) bedarfsorientiert und flexibel abzurufen.

Cloud Computing

Bildquelle: ©bagotaj - Fotolia.com

Man unterscheidet bei Cloud Computing zwischen folgenden 3 Ausprägungen:

1️⃣ Public Cloud
Die Public Cloud ist eine öffentliche Cloud deren Dienste offen über das Internet für jedermann zugänglich sind.

2️⃣ Private Cloud
Die Private Cloud wird auch als Unternehmens-Cloud bezeichnet.
Sie nutzt zwar die Vorzüge der Cloud-Technik, bleibt aber durch internes Hosten innerhalb eines Unternehmens und erreicht dadurch einen hohen Sicherheits- und Datenschutzgrad, allerdings mit erhöhten Personal- und Wartungsaufwand. 

3️⃣ Hybrid Cloud
Wenn Private Clouds mit Public Clouds kombiniert werden, dann spricht man von einer Hybrid Cloud. Dies ermöglicht eine Trennung und Verteilung von datenschutzkritischen und -unkritischen Geschäftsprozessen, allerdings mit noch höherem Personal- und Wartungsaufwand.

Hinweis:
Das Gegenteil von der Cloud nennt man On-Premise

 

 

Cobot

siehe Robotik

Cognitive Services

Companion Specifications

 ◾ Companion Specifications ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

Companion Specifications legen fest in welcher Form die vernetzungsfähigen Dinge bestimmte Informationen bereitstellen.
Der herstellerunabhängige Austausch von Daten ist eine entscheidende Grundlage für die erfolgreiche Einführung von Industrie 4.0.
OPC UA beinhaltet dazu eine Sammlung von Spezifikationen, die die Kommunikation im Umfeld der Industrieautomation standarisiert.

Dazu braucht es als Basis allgemeingültiges Vokabular, dass für alle Maschinen gilt,
und auch maschinenspezifisches Vokabular, dass pro Maschinentechnologie gilt.

Die Basisspezifikation trägt den Namen „OPC UA for Machinery“ und ist für alle Maschinen gültig.
Maschinenspezifische Unterschiede werden in den „Companion Specifications“ abgebildet. 

Um sich digital zu integrieren, braucht eine Drahterodiermaschine logischerweise teilweise einen anderen Wortschatz als eine Fräsmaschine.

Die OPC Foundation und der VDMA erarbeiten deshalb in diversen Arbeitskreisen diesen domänenspezifischen Wortschatz.
Damit Interoperabilität möglich wird und unterschiedlichste Systeme, möglichst nahtlos zusammenarbeiten können ist zu hoffen, dass diese und weitere Arbeitskreise eine kritische Masse an Unternehmen mobilisieren können, die sich auf diesen Standard einigen.
Companion Specifications

Bildquelle: © Visual Generation / stock.adobe.com

Condition Monitoring

◾ Condition Monitoring  ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Condition Monitoring steht für die kontinuierliche Zustandsüberwachung von Assets wie z.B. Maschinen und Anlagen, etc.
Basierend auf in Echtzeit gesammelten und mit KI analysierten Sensordaten kann ein verlässliches Bild über den (Verschleiß-) Zustand von Bauteilen gewonnen und bei Bedarf automatisch reagiert werden.

ConditionMonitoring
Bildquelle: ©synthex - Adobe Stock

Condition Monitoring kann auch ohne Visualisierung stattfinden, d.h. die Software läuft unerkannt im Hintergrund und macht sich nur bei erkannten Störungen bemerkbar durch automatisches Gegensteuern. Diese Überwachung des Maschinenzustands ist die zwingende Voraussetzung für eine vorausschauende und
bedarfsorientierte Wartung und Instandhaltung mittels Predictive Maintenance.

Abgrenzung:

  • Visualisierung zeigt Zustände nur bildhaft an, ohne auf kritische Zustände automatisch zu reagieren.
  • Condition Monitoring reagiert auf kritische Zustände oder auf Werte außerhalb eines festgelegten Bereiches.
  • Predictive Maintenance kann auf Grund der Zustände vorausschauend berechnen, wann Wartungen durchzuführen sind.

Cyber-Physical Production System (CPPS)

Cyber-Physical System (CPS)

 ◾ Cyber-Physical System ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Autonomie

CPS steht für Cyber-Physical System, zu Deutsch: cyber-physisches System.

CPPS steht für Cyber-Physical Production System und ist die Ausprägung des CPS für die produzierende Industrie.

Beide Begriffe beinhalten SMARTE OBJEKTE, die sich selbst steuern.

💡 Dazu benötigen sie dreierlei:

1️⃣ Sensoren, um die physische Welt in Form von Daten zu erfassen
2️⃣ eine Softwaresprich Embedded System und je nach Anwendung auch KI, um die Daten auszuwerten und um Entscheidungen zu treffen
3️⃣ Aktoren (z.B. Elektromotoren oder Robotik), um die berechneten Entscheidungen umzusetzen und dadurch steuernd bzw. regulierend auf die physische Welt einzuwirken

👉 CPS Beispiel - Automatische Markisensteuerung mit:
1️⃣ einem Sensor, der die Windstärke misst
2️⃣ einer Software, die entscheidet wann die Markise automatisch eingefahren werden muss
3️⃣ einem Aktor, der die Markise mittels Elektromotor einfährt

👉 CPPS Beispiel – Automatische Nachschubsteuerung einer Produktionslinie mit:
1️⃣ mehreren Sensoren, die den Verbrauch auf der Produktionslinie messen
2️⃣ einer Software, die entscheidet, wann welcher Nachschub benötigt wird
3️⃣ mehreren Aktoren, die die Entnahme aus dem Lager und den Transport durchführen

Cyper Physical Systems

Bildquelle:  
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D

Data Governance

◼️ Data Governance ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.

Für Data Governance gibt es keine eindeutige Definition.
Stark vereinfacht ist es eine Form von Datenmanagement, das Regeln im Umgang mit Daten durch Datenrichtlinien vorgibt.
Dieses Regelwerk kann allgemeingültige als auch firmenspezifische Vorgaben beinhalten.

Das Aufgabenspektrum beinhaltet u.a. Richtlinien zur:
• Bereitstellung von Daten
• Gestaltung der Zugriffsrechte
• Vernetzungsstrategien
• Datensicherheit
• Datenqualität
• Protokollierung der Datenverarbeitung
• Überwachung der definierten Vorgaben
• Überwachung gesetzlicher Vorgaben und Compliance-Anforderungen
• Umgang mit Legacy Systemen
• …

Data Governance verfolgt u.a. folgende Ziele:
• Systemverfügbarkeit sicherstellen
• Risiken erkennen und vermeiden
• Potenziale erkennen und nutzen
• IT-Kosten senken

Im Prinzip beschreibt Data Governance die Startbedingungen für INDUSTRIE 4.0

Das Institut der deutschen Wirtschaft Köln e.V. definiert 2019 den Begriff in ihrem Untersuchungsbericht wie folgt:
"Data Governance stellt das Rahmenwerk dar, welches die Grundlage für den Umgang mit und
die Bewirtschaftung von Daten in einem Unternehmen für alle Stakeholder bildet"

DataGovernance
Bildquelle: © rcx / stock.adobe.com

 

Data Lake

 ◾ Data Lake und ◾ Rohdaten sind im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehören zu: ◼️ Big Data

Der Begriff Data Lake (dt. „Datensee“) steht für einen sehr großen und unstrukturierten Datenspeicher.
Er beinhaltet Daten im ursprünglichen Rohformat.
Das hat den Vorteil, dass diese Rohdaten vor der Speicherung nicht geprüft oder formatiert werden müssen.
Der Data Lake muss in der Lage sein beliebige Datenformate aufzunehmen, egal ob strukturiert oder unstrukturiert.
Dadurch werden verteilte Datensilos vermieden.
Data Lakes benötigen deswegen viel mehr Speicherkapazität als Data Warehouses. Diese unverarbeiteten Rohdaten lassen sich schnell für unterschiedlichste Zwecke analysieren und sind ideal für maschinelles Lernen.
Dazu benötigen Rohdaten zusätzliche META-Daten. Das sind übergeordnete und strukturierte Informationen, um Rohdaten nutzbar zu machen. D.h. erst wenn die Daten benötigt werden, erfolgt die Aufbereitung der betroffenen Daten.
Dafür benötigt man dann allerdings leistungsstarke und intelligente Mechanismen, um diese riesigen Informationsmengen mit vertretbaren Antwortzeiten zu verarbeiten.
Es handelt sich hierbei um eine typische BIG DATA Anwendung.
Der Nutzen entsteht erst, wenn durch Data Mining aus diesen Rohdaten Smart Data gemacht werden,
ansonsten verkommt der Data Lake zum Datensumpf (Data Swamp). Mit geeigneten Data-Governance-Maßnahmen muss das jede Firma für sich verhindern.

DataLake

Bildquelle: ©rolffimages - Fotolia.com

Data Science

 ◾ Data Science ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Big Data

Data Science wird aus den englischen Wörter data „Daten“ und science „Wissenschaft“ gebildet und steht für die Extraktion von Wissen aus Daten.

Menschen, die im Bereich Data Science arbeiten, werden als Data Scientist bezeichnet.
Sie sind primär damit beschäftigt, große Datenvolumen zu vergleichen und mit analytischen Fragestellungen neue Erkenntnisse zu generieren.
Merke: Der Data Scientist erzeugt aus wertlosen Rohdaten (Big Data) wertvolle Informationen (Smart Data). 

Der Data Scientist ist meiner Einschätzung nach einer der zukunftsträchtigsten Berufe!
Data Science

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Data Swamp

 ◾ Data Swamp ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Big Data

Der Begriff Data Swamp (dt. „Datensumpf“) steht für einen „versumpften“ Data Lake.

Sämtliche Data Mining Ansätze laufen ins Leere, weil aufgrund verlorengegangener bzw. nicht gespeicherter Informationen oder fehlender Metadaten aus den gespeicherten Rohdaten keinerlei Mehrwert generierbar ist.
Mit geeigneten Data-Governance-Maßnahmen muss das jede Firma für sich verhindern, denn blindwütiges Sammeln von Daten ohne Plan kann schnell zu einem Data Swamp führen. Um ein Versumpfen zu verhindern, sollten zudem veraltete oder nicht mehr benötigte Daten automatisch im Data Lake erkannt und gelöscht werden.

DataSwamp

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Data-Mining

 ◾ Data-Mining und Mustererkennung sind im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehören zu: ◼ Digital Value 

Das Herausfiltern spezifischer Informationen aus einer großen Datenmenge wird als „Data-Mining" oder Mustererkennung bezeichnet.
Dazu werden Massendaten mit Datenanalyse- und Entdeckungsalgorithmen durchsucht mit dem Ziel, neue Muster, Querverbindungen und Trends zu erkennen.
Findet man solche Muster, dann werden die Daten zu Smart Data die neuen Erkenntnisgewinn bringen. (💡 Siehe auch die Erklärung zum Begriff: Smart Data)
Um Fehlinterpretationen weitestgehend zu vermeiden, müssen die Entdeckungsalgorithmen Ausreißer und manipulierte Daten erkennen und aus der Bewertung entfernen.

Falls es nicht gelingt durch DataMining neue Erkenntnisse zu gewinnen, dann ist entweder die dazu verwendete KI (künstliche Intelligenz) noch nicht ausreichend oder der DataLake ist bereits zu einem DataSwamp versumpft.

Data Mining

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Merke:
Data-Mining macht Big Data zu Smart Data

Datamatrix-Code

◾ Datamatrix-Code ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World

Der Datamatrix-Code ist der bekannteste zweidimensionale Barcode.
Er wurde von der amerikanischen Firma Acuity Corp. in den späten 1980er Jahren entwickelt.
Das Ziel der Entwicklung war es, auf möglichst kleinem Raum mehr Daten als beim Strichcode speichern zu können.
Der DataMatrix-Code ist eine einfache schachbrettähnliche Pixelfläche mit weißen oder schwarzen Pixeln und kann beliebige Informationen enthalten.
Die tatsächliche Kapazität eines DataMatrix-Codes ist bestimmt durch die Größe des Symbols und kann bis zu 3116 Ziffern oder 2335 Zeichen beinhalten.

DataMatrixCode

Um die codierten Informationen auslesen zu können, benötigt man ein Bildverarbeitungssystem, z.B. einen 2D-Scanner.
Alle Arten von Barcodes erlauben eine Steuerung, Überwachung, Verfolgung, Automatisierung, Vereinfachung und Optimierung in Unternehmensabläufen.
Beispiel: Kennzeichnung von Paketen
Hier finden Sie eine: Liste aller Barcodetypen

Datenanreicherung

 ◾ Datenanreicherung ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Autonomie

Unter Datenanreicherung (Data Enrichment oder Data Enhancement) versteht man die Erweiterung von Datensätzen mit zusätzlichen Informationen. Üblicherweise werden dazu digitale Stammdatenströme durch die Bordintelligenz eines kognitives Assistenzsystems (sprich MOM-System) angereichert und dadurch automatisch Prozessdaten generiert. Dies ist eine wichtige Vorstufe der Autonomie. In einer hohen MOM-Ausbaustufe werden Prozessdaten nicht nur angereichert, sondern vollständig neu generiert.

💡 Beispiel aus der zerspanenden Fertigung:

1️⃣ Die Stammdaten zu einem Fertigungsauftrag sind im ERP-System
2️⃣ Die Stammdaten zu den benötigten Werkzeugen sind in der Werkzeugdatenbank
3️⃣ Die Stammdaten zum NC-Programm sind in der NC-Datenbank

✔️ Die Prozessdaten (Fahrbefehle zur automatischen Werkzeugvermessung) werden daraus durch ein MOM-System automatisch generiert.

👉 Voraussetzung dafür sind vollständige und fehlerfreie Stammdaten und ein MOM-System!

⚠️Ist-Situation in den meisten Fertigungshallen:
Aufgrund unvollständiger Stammdaten und/oder fehlender MOM-Systeme müssen die Fahrbefehle zur automatischen Werkzeugvermessung häufig vom Bediener von Hand getippt werden. Das ist zeitaufwendig und fehleranfällig!

 

 

 Datenanreicherung s

 Bildquelle: © Maschinenfabrik Reinhausen & Johann Hofmann

 

Datenbrillen

Datensicherheit

 Datensicherheit ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

Zur Datensicherheit zählen alle technischen Maßnahmen, die dem Schutz von Daten dienen.

Dabei werden folgende Teilziele verfolgt:

1️⃣ Vertraulichkeit

   Ziel: Zugriff nur durch autorisierte Benutzer
   Lösungsansatz: Rechtesystem

2️⃣ Integrität
  
Ziel: Schutz vor Manipulationen
   Lösungsansatz: Virenscanner, Firewall, Verschlüsselungs- bzw. Kryptographieverfahren, Blockchain

3️⃣ Verfügbarkeit
 
  Ziel: Ausfallsicherheit
   Lösungsansatz: Server Architektur, Cloud

4️⃣ Kontrollierbarkeit
  
Ziel: Prüfung durch Protokollierung
   Lösungsansatz: Speichersysteme

Im Gegensatz zum Datenschutz beschränkt sich die Datensicherheit nicht auf personenbezogene Daten.

Datensicherheit

Bildquelle: © REDPIXEL- Fotolia.com

 

Deep Learning

◾ Deep Learning ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value
 
Deep Learning, zu Dt.: tiefgehendes Lernen, ist ein Teilbereich des Machine Learning.
Machine Learning wiederum ist ein Teilbereich von Artificial Intelligence zu Dt.: Künstliche Intelligenz (KI)

Abgrenzung:
• Beim Machine Learning greift der Mensch in die Analyse der Daten ein und kann dadurch den eigentlichen Lernprozess beeinflussen.
• Beim Deep Learning sorgt der Mensch nur noch dafür, dass die Daten für das Lernen bereitstehen.
D.h. der Mensch überlässt die Berechnungen vollständig der Maschine und hat keinen Einfluss auf die Ergebnisse des Lernprozesses.

Beispiel:
Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung, bei Bedarf auch mit der Unterscheidung von natürlichen Personen und Bots.

Merke:
Machine Learning ermöglicht menschliche Interaktion.
Deep Learning ist autonom.
DeepLearning

Bild-Quelle: © Buffaloboy / stock.adobe.com

 

Digital Twin

Digital Value

◼️ Digital Value ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.

In letzter Konsequenz wird für den Anwender der Digital Value wie folgt ankommen: 

  • Als Frontend werden Apps auf unterschiedlichsten mobilen Geräten dem Menschen dienen oder ihn ersetzen.

Daraus entstehen neue Produkte, neue Prozesse und neue Geschäftsmodelle. 
Vor allem durch KI werden neue Erkenntnisse in Form vom Smart Data generiert.
Eine ganze Reihe davon werden im Lexikon als Unterbegriffe von Digital Value aufgeführt.

Nach meiner Einschätzung bringen die „Kognitiven Assistenzsysteme“ den größten Mehrwert für die Anwender.

Das große Ziel der Menschheit sollte es sein, diese digitalen Assistenzsysteme nach Belieben
ein- oder ausschalten zu können, bzw. vollständig autonom zu nutzen.

Digital Value

Bildquelle: © Success_ER / Depositphotos.com; © agsandrew / Depositphotos.com; © Elnur / stock.adobe.com; © www.industrie40.net

Digitaler Schatten

 ◾ Digitaler Schatten ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Als Digitaler Schatten werden die Prozessdaten bezeichnet, die Maschinen während ihres Betriebes erzeugen.
Dabei handelt es sich um Rohdaten, die auch als Digitaler Fußabdruck (digital footprint) bezeichnet werden.
Diese Daten sind zum einen der Input für Condition Monitoring und zum anderen bilden sie die Grundlage für umfassendere Erkenntnisse,
die durch Data Mining (Musterfindung in den Rohdaten) gewonnen werden können.

Abgrenzung:
Der Digitale Schatten darf nicht mit dem Digitalen Zwilling verwechselt werden, den dieser ist ein digitales (virtuelles) Abbild des realen Objektes.

Merke:
Digitaler Zwilling: digitales Abbild der echten Maschine
Digitaler Schatten: Rohdaten die die Maschine erzeugt DigitalerSchatten

Die echte Maschine erzeugt den Digitalen Schatten in Form von Prozessdaten
Bildquelle: ©Johann Hofmann & Naturestock Adobe Stock & vegefox.com Adobe Stock & Cybrain Adobe Stock

Digitaler Zwilling

 ◾ Digitale Zwilling bzw. der Digital Twin ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Der Digitale Zwilling (engl.: Digital Twin) ist das virtuelle Abbild eines Produktes, das sein reelles Gegenstück ein Leben lang begleitet, denn anhand des digitalen Doppelgängers lässt sich vieles präzise voraussagen. Das Potenzial dahinter ist groß: Statt teurer Prototypen und langwieriger Versuchsketten lassen sich mit diesen Abbildern allerhand Szenerien im kompletten Produktentwicklungsprozess innerhalb kürzester Zeit durchspielen, Lösungsstrategien entwickeln und verwerfen, Verbesserungsmöglichkeiten ausloten und umsetzen.

Abgrenzung:
Der Digitale Zwilling darf nicht mit dem Digitalen Schatten verwechselt werden.

Merke:
Digitaler Zwilling: digitales Abbild der echten Maschine
Digitaler Schatten: Rohdaten die die Maschine erzeugt

DigitalTwin

 Bildquelle: © unlimit3d - Fotolia.com

Digitalisierung versus Digitale Transformation

 Beide Begriffe sind im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehören zu: ◼️ Data Governance
 
Digitalisierung:
Die Papierunterlagen werden digitalisiert und deshalb nicht mehr ausgedruckt, sondern digital angezeigt.
Beispiel: Flugticket
Der Prozess „Einsteigen in den Flieger“ hat sich deshalb nicht verändert.
Es steigen gleichzeitig einige Fluggäste mit analogem Papierticket und einige mit digitalem Handyticket ein.
 
Lufthansa
Bildquelle: ©JH

Digitale Transformation:
Auch hier werden die Papierunterlagen erstmal digitalisiert. Aufgrund der digitalen Verfügbarkeit ändert sich jetzt allerdings auch der zugehörige Prozess.
Diese Prozessänderungen können harmloser Natur sein oder können so radikal ausfallen, dass aus der Transformation eine Disruption wird.

Beispiel: Buch
Der Prozess „Buch kaufen“ hat sich dadurch komplett verändert:
Wenn das E-Book zu Ende gelesen ist, braucht man nicht mal mehr vom Liegestuhl aufstehen, sondern kann direkt per Download das nächste Buch kaufen.
Sowas nennt man disruptiv!
 Ebook
 
 Bildquelle: © Maksym Yemelyanov - Adobe Stock
 

Disruptive Technologien

 ◾ Disruptive Technologien ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Disruptive Technologien ersetzen etablierte Technologien vollständig und verdrängen diese in kurzer Zeit vom Markt.
Meist sind sie zu Beginn qualitativ schlechter, holen aber nach und nach an ihre Vorgänger auf und übertreffen diese nach geraumer Zeit.

Beispiel:
Anfangs konnten Digitalkameras qualitativ nicht überzeugen. Aufgrund zu geringer Auflösung war die Bildqualität zunächst schlecht und stellte einen großen Nachteil gegenüber der klassischen Fotografie dar. Das Bildergebnis ließ sich allerdings sofort überprüfen und weiterverarbeiten oder kopieren. Rasch hat sich die Bildqualität so weit verbessert, dass Digitalkameras die analogen Kameras verdrängt haben.
Disruptiv
Bildquelle: © Lightspring - shutterstock.com 

 Im Gegensatz zu Disruptive Technologien stehen Transformatorische Technologien


E

E-Health

E-Learning

siehe Lernen 4.0

Edge Computing

 Edge Computing ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World 

Der Begriff Edge Computing (engl. für Rand oder Kante) ist noch relativ jung und steht für dezentrale Datenverarbeitung am Ort des Geschehens.
Bildlich gesprochen findet Edge Computing an der Kante zwischen der Datenquelle (z.B.: Sensoren) und dem Rechenzentrum bzw. der Cloud statt.
Edge Computing ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung, bei der große Datenmengen nahe der Quelle verarbeitet werden können, sodass weniger Internetbandbreite benötigt wird.

Es hat zum Ziel, Wartezeiten (Latenz) zu minimieren und eine Netzüberlastung zu verhindern.

Edge Computing

Bildquelle: © beebright - Fotolia.com

Embedded System

 ◾ Embedded System ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World

Der Begriff Embedded System (zu dt.: „eingebettete Systeme“) steht für integrierte Software auf einer reduzierten Hardware die nicht als Computer bezeichnet wird. Die Embedded Software ist meist in einem Flash-Speicher gespeichert und durch den Anwender nicht oder nur mit speziellen Mitteln veränderbar.

Um mit ihrer Umwelt in Kontakt treten zu können sind Smarte Objekte häufig mit Embedded System ausgestattet, zum Beispiel in:

🟢 Haushaltsgeräten
🟢 GPS-Systemen
🟢 Fitness-Tracker
🟢 Medizinischen Geräten, z.B. in Herzschrittmachern oder Pulsoximeter

Das im Bild dargestellte Pulsoximeter wird eingesetzt zur Messung der Sauerstoffsättigung des Blutes und der Pulsrate.
Das Pulsoximeter kann gerade auch zu Corona Zeiten helfen ein Abfallen der Atemfunktion frühzeitig zu erkennen.
❗ Achtung:
Zur Selbstdiagnose ist das Pulsoximeter nur bedingt geeignet. (Ich habe trotzdem eins und verwende es regelmäßig)

Pulsoximeter
Bildquelle: © pavlofox / stock.adobe.com

Ergänzung:
Ein Embedded System begegnet uns auch außerhalb von Smarten Objekten in Form von sogenannter Firmware. Als Firmware bezeichnet man eine grundlegende Betriebssoftware, ohne die das eigentliche Betriebssystem (z.B. Windows) gar nicht gestartet werden kann.

 

Entität

 Entität, Identifikator und Unique Identification Number (UIN) sind im Ordnungsrahmen Unterbegriffe und gehören zu: ◼️ Smart World

Eine Entität im Sinne von INDUSTRIE 4.0 ist ein einzelnes, eindeutig identifizierbares Ding.
Das Ding kann echt existieren oder als digitaler Zwilling nur virtuell vorhanden sein.
Im Sinne der Entität benötigt jedes Ding eine Unique Identification Number (UIN).
Bei der Vergabe der UIN muss die mehrmalige Vergabe derselben Nummer zuverlässig ausgeschlossen werden!

Zur eindeutigen Identifizierung der Dinge benötigt man einen Identifikator der die UIN beinhaltet.

Beispiel:
Das Kraftfahrzeugkennzeichen incl. Länderkennzeichen ist ein eindeutiger Identifikator für Kraftfahrzeuge.
Mit der darin enthaltenen UIN kann jedes Fahrzeug eindeutig identifiziert werden.

kfzNummerBildquelle: © jojojo07 - Adobe Stock

Als Identifikator kann auch ein Barcode zum Einsatz kommen, der als UIN die Serial-Nummer des Dinges beinhaltet: 

Serial Nummer

👉 Ein Asset wird erst durch eine Unique Identification Number in seiner Verwaltungsschale einzigartig und damit zu einer Entität.

ERP

siehe APS

Extended Reality (XR)

 ◾ Extended Reality ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Extended Reality (XR), auch Cross Reality genannt, ist ein Sammelbegriff, der alle Kombinationen (AR-VR-MR) von real und virtuell beinhaltet:

  • Der Augmented Reality (AR) Nutzer sieht eine Mischung aus realen und virtuellen Bildern, die ohne räumlichen Bezug zueinander sind
  • Der Mixed Reality (MR) Nutzer sieht eine Mischung aus realen und virtuellen Bildern, die einen räumlichen Bezug zueinander haben
  • Der Virtual Reality (VR) Nutzer sieht 100% virtuelle Bilder
Weitere Informationen siehe bei den jeweiligen Begriffen.

F

Feinplanung

siehe APS

G

Gamification

siehe Lernen 4.0

Greenfield

 Greenfield und Brownfield sind im Ordnungsrahmen Unterbegriffe und gehören zu: ◼️ Smart World 

Greenfield ist das Gegenteil vom Brownfield.
Als Greenfield bezeichnet man eine, "auf einer grünen Wiese", komplett neu gebaute Firma, die mit modernsten Maschinen und Softwaresystemen ausgestattet ist. Quasi eine Firma ohne irgendwelche Altlasten, welche die Digitalisierung erheblich erschweren.

⚠️Die Wirklichkeit ist allerdings fast immer das Gegenteil, und zwar eine Firma mit einem historisch gewachsenem Maschinenpark, mit unterschiedlichsten Softwaresystemen und Versionsständen.
Beispiel: 
In einer diskreten Fertigung findet man u.a. folgende Maschinensteuerungen:
Siemens, Fanuc, Haas, Heller, Heidenhain, Bosch, Dialog, Maho, Mazak, Mitsubishi, Okuma, Phillips, Traub, …
mit unterschiedlichen Kommunikationsprotokollen wie z.B.:
SinCom, MCIS_RPC, MCIS_TDI, Create MyInterface, TNC Remo, Focas2, Ethernet Library, MTConnect, …

💡 Die erhoffte Lösung der Zukunft: OPC UA ist in der diskreten Fertigung im Jahre 2021 häufig nur bei neuen Maschinen vorhanden.
Diesen Zustand bezeichnet man als Brownfield, bzw. auch gerne als Zoo.
Als Altlasten gibt es in jedem Brownfield zusätzlich unvollständige und fehlerhafte Stammdaten und zahlreiche Papierunterlagen.
Die Vernetzung eines Brownfield - Maschinenparks gleicht einem Häuserkampf.

Siehe hierzu folgenden Vortragstitel: Zukunft Industrie 4.0 - Aus Sicht eines Anwenders

Brownfield Greenfield

Bildquelle: © nordroden - Adobe Stock & industrieblick - Adobe Stock

 

 

Griff in die Kiste

siehe Bin Picking

H

HMI

 ◾ HMI ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Die Abkürzung HMI steht für Human Machine Interface und beschreibt eine Benutzerschnittstelle, über die ein Mensch mit einer Maschine zusammenarbeiten kann. Im einfachsten Fall ist das ein EIN/AUS-Schalter.

  • Die ersten HMI waren Armaturen an Dampfmaschinen
  • Mit Einzug der Elektronik wurden Schalter, Knöpfe, Signallampen und Zeiger-basierte Anzeigetafeln verwendet
  • Der Klassiker für eine HMI ist seit Jahrzehnten die Tastatur und der Bildschirm
  • Mit Aufkommen der Smartphones und Tablets hat sich allerdings die Wischtechnik am Touchscreen immer mehr als HMI etabliert

Es ist zu erwarten, dass zukünftig verstärkt Wearables, wie zum Beispiel  Augmented Reality Brillen als HMI zum Einsatz kommen, ebenso wie die Kommunikation mit der Maschine via Gestik, Mimik oder Sprache.

 humanmachineinterface

Bild-Quelle: ©gen_A - Adobe Stock & ©kinwun - Adobe Stock & ©lassedesignen - Adobe Stock & ©Hans und Christa Ede - Adobe Stock

Hinweis:
Eine moderne HMI im Sinne von INDUSTRIE 4.0 hat keine analogen Elemente mehr, sondern ist vollkommen virtualisiert.
Deshalb wird der Begriff HMI unter dem Überbegriff Virtualisierung einsortiert. 

 

 

Holodeck

 ◾ Holodeck ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Ein Holodeck ist eine Inszenierungsumgebung, in der die Teilnehmer mittels verschiedener Virtual-Reality Anwendungen incl. integrierter realer Elemente vollständig in eine Scheinwelt eintauchen können um z.B. bestimmte Einsatzfälle zu trainieren.

  • Als Inszenierungsumgebung eigenen sich leerstehende Hallen. (z.B. Turnhallen oder aufgelöste Super- bzw. Baumärkte).
  • Als reale Elemente (hier: rote Tür) werden die für den Einsatzfall notwendigen Elemente aufgebaut.
  • Als Virtual-Reality Szene wird eine Umgebung passend zum Einsatzfall virtuell dargestellt.
  • Die realen Elemente (hier: rote Tür oder z.B. eine Treppe ) werden in die Virtual-Reality Szene integriert.

Holodeck

Bildquelle: ©Johann Hofmann & rh2010 Adobe Stock & alexei sviridov Adobe Stock & PixBox Adobe Stock

Die Virtual-Reality Szene kann durch technische Hilfsmittel mit folgenden realen Effekten ergänzt werden:
Wind, Wärme, Hitze, Gerüche, Lärm.
So entstehen absolut realistische Einsatzumgebungen, die in dieser Deutlichkeit bisher ohne Holodeck nicht geübt werden konnten:

 Holodeck Feuerwehr2xs

Bildquelle: ©Johann Hofmann & rh2010 Adobe Stock & Gorodenkoff Shutterstock

Ursprung des Begriffes:
Der Begriff Holodeck wurde aus der Filmreihe "Star Trek" übernommen.
Auf dem "Raumschiff Enterprise" zogen sich die Besatzungsmitglieder in ihrer Freizeit häufig auf ein Holodeck zurück um in virtuelle Welten zu verreisen.


I

I4.0-Komponente

    ▪️  Asset
    ▪️  Verwaltungsschale
    ▪️  I4.0-Komponente
    ▪️  Teilmodell
    ▪️  Manifest
sind im Ordnungsrahmen Unterbegriffe und gehören  zu: ◼️ Smart World

Eine Industrie 4.0-Komponente besteht aus einem Asset mit der zugehörigen Verwaltungsschale. Die grundsätzliche Idee der I4.0-Komponente besteht darin, jedes Industrie 4.0 taugliche Asset mit einer Verwaltungsschale zu umgeben, die jeweils geeignet ist, das Asset bezüglich der möglichen Anwendungsfälle hinreichend zu beschreiben.

i40 Komponente

Bildquelle: ©Johann Hofmann

Losgelöst von Industrie 4.0 steht der Begriff Asset für Anlagevermögen. Im Sinne von Industrie 4.0 sind Assets alle Dinge die ein Vernetzungsvermögen haben. Als Asset bezeichnet man deshalb alle Dinge (IoT) die mit dem Internet bzw. mit den Intranet* verbunden werden können . Z.B.: alle Arten von Maschinen, Anlagen, Lagersystemen, bzw. deren Einzelkomponenten.
*Ein Intranet ist ein internes Firmennetzwerk, das im Gegensatz zum Internet, nicht öffentlich zugänglich ist. Eine sinnvolle Aufteilung innerhalb einer Firma ist ein abgeschirmtes OfficeFloor-Intranet und ein abgeschirmtes ShopFloor-Intranet für den Maschinenpark.

asset

Bildquelle: ©Johann Hofmann

Die Verwaltungsschale ist die digitale Repräsentation eines physischen Assets. Sie enthält die relevanten Informationen über das Asset einschließlich seiner zu nutzenden Funktionen und deren Aufruf über I4.0-Kommunikation. Sie ist in einen Header und einen Body untergliedert. Der Body kann mehrere Teilmodelle beinhalten. Den Inhalt aller Teilmodelle einer I4.0 Komponente bezeichnet man als Manifest. Die Teilmodelle bestehen aus einem streng einheitlichen Formatbereich und aus einem variablen, Asset spezifischen, Formatbereich.
Ein Asset wird erst durch eine Unique Identification Number in seiner Verwaltungsschale einzigartig und damit zu einer Entität.

Stand heute (2020) wird zwischen folgenden 2 Typen von Verwaltungsschalen unterschieden:
Passive Verwaltungsschalen:
Sie stellen Information zur Verfügung, ohne selbst Anwendungsaktionen zu initiieren oder auf solche von außen zu reagieren
Aktive Verwaltungsschalen:
Sie können selbst an Interaktionen teilnehmen oder diese anbieten

Aufbau einer Verwaltungsschale:

 Verwaltungsschale

Bildquelle: ©ZVEI

Hier finden Sie weitere detaillierte Informationen zum Thema.

iBeacon

 ◾ iBeacon  ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World

iBeacon ist ein von Apple lnc. eingeführter, proprietärer Standard für die Navigation in geschlossenen Räumen, basierend auf Bluetooth.
Dazu werden im Raum kleine Sender (iBeacons) als Signalgeber platziert, die in festen Zeitintervallen Signale senden.
Kommt ein Empfänger (z.B. Smartphone-App) in die Reichweite eines Senders, kann der Sender lokalisiert und Aktionen ausgelöst werden.

Übrigens: Der Name ist abgeleitet vom englischen Begriff für „Leuchtfeuer“ (Beacon)

Beispiel:

ln einem Museum ist bei jeder Sehenswürdigkeit ein iBeacon angebracht.
Kommt der Besucher mit seinem Smartphone in die Nähe des iBeacon, beginnt die App mit der Erklärung der Sehenswürdigkeit.
Das eigene Smartphone mit eigenem Kopfhörer ersetzt in diesem Fall die altbekannten Audio-Guides, die ansonsten immer an den Museumkassen ausgeliehen werden müssen.
iBeacon

Bildquelle: © photographicss - Adobe Stock

Eingesetzt in Kaufhäusern kann mit iBeacons dem Kunden ein neues Shopping-Erlebnis angeboten werden.
So kann er auf aktuelle Angebote aufmerksam gemacht werden und präzise zu seinen Stilrichtungen und Größen geführt werden.
Das kann die Etage sein oder bestimmte Abteilungen im Shopping-Center.

iBeacon2

Bildquelle: © zapp2photo- Adobe Stock

 

 

 

 

Identifikator

siehe Entität

IIoT (Industrial Internet of Things)

Industrie 4.0

Industrie 4.0, in Anlehnung an die drei vergangenen industriellen Revolutionen auch als die „4. industrielle Revolution“ bezeichnet, ist mittlerweile zu einem Synonym für die DIGITALE FABRIK DER ZUKUNFT geworden. Einen informativen Blick in die Geschichte dieser 4 unterschiedlichen industriellen Revolutionen bekommen Sie in diesem kurzen Trailer und in folgendem Bild:

industrielle Revolutionen

Übrigens:
Productivity 4.0 ist die taiwanesische Antwort auf den deutschen Begriff „Industrie 4.0
Made in China 2025 ist die chinesische Antwort auf den deutschen Begriff „Industrie 4.0

Die Schnelllebigkeit des Marktes erfordert einen Wandel in der Produktentwicklung und in der Produktion. Ursprünglich stammt der Begriff INDUSTRIE 4.0 aus einem ausgerufenen Zukunftsprojekt der High-Tech-Strategie der deutschen Bundesregierung aus dem Jahre 2011. Sie hat zum Ziel, die internationale Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie nachhaltig zu sichern. Durch diese Initiative soll gesichert werden, dass Deutschland international weiterhin eine führende wirtschaftliche Rolle einnimmt.
Die Inhalte von INDUSTRIE 4.0 kann man in folgende drei Stoßrichtungen unterteilen:

1️⃣ Digitalisierung von Produkten
2️⃣ Digitalisierung von Prozessen
3️⃣ Neue Geschäftsmodelle aller Art

Punkt 2 hat zum Ziel die Flexibilität der Produktion so zu steigern, dass bei Bedarf die Losgröße Eins wirtschaftlich hergestellt werden kann und der Kunde ein individuell konfiguriertes Produkt erhält. Dies erfordert eine durchgehende und übergreifende Vernetzung des gesamten Maschinenparks und die Fähigkeit die Rohdaten, die durch die Digitalisierung der Prozesse und Produkte in riesigen Mengen entstehen, zu sammeln und durch Mustererkennung zu veredeln. Dadurch kommt man zu neuartigen Erkenntnissen, die es ermöglichen steigende Qualitätsanforderungen, kürzere Lieferzeiten, sich verkürzende Produktlebenszyklen und eine wachsende Variantenvielfalt zu beherrschen.

In letzter Konsequenz wird für den Anwender der DIGITAL VALUE wie folgt ankommen:

✔️ Im Backend wird KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) in unterschiedlichsten Ausprägungen wirken und die ENABLER (siehe Ordnungsrahmen) situativ integrieren.
✔️ Als Frontend werden APPS auf unterschiedlichsten MOBILEN GERÄTEN dem Menschen dienen oder ihn ersetzen.
✔️ Daraus entstehen neue Produkte, neue Produktionsmethoden und neue Geschäftsmodelle.

Hinweis:
Meine Einschätzung zu "INDUSTRIE 4.0 in der diskreten Fertigung" finden Sie in meinem Vortrag:
Zukunft Industrie 4.0 - Aus Sicht eines Anwenders

Innovationsplattform

 Innovationsplattform ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Ursprünglich stammt der Begriff Industrie 4.0 aus einem im Jahre 2011 ausgerufenen Zukunftsprojekt der High-Tech-Strategie der Bundesregierung.
Sie hat zum Ziel, die internationale Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie nachhaltig zu sichern.
Durch diese zukunftsweisende Initiative soll gesichert werden, dass Deutschland international weiterhin eine führende wirtschaftliche Rolle einnimmt.
Das schaffen wir allerdings nur als „Team Deutschland“!

Eine Schlüsselrolle spielt dabei: Finden und gefunden werden

Das Ziel einer Innovationsplattform ist es u.a. deshalb innovative Firmen zusammenzubringen und
dadurch die Innovationsleistung ihrer Mitglieder messbar zu steigern und die Innovationskultur nachhaltig zu fördern.
Beispiel:
Plattform für Innovation in Deutschland (PFI-D)PFI D

INDUSTRIE 4.0 und die #Digitalisierung der Geschäftsprozesse sowie die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle fordert alle Unternehmen heraus. Die Innovations- und Veränderungsfähigkeit sind dabei zentrale Schlüsselfaktoren für Erfolg oder Misserfolg. Unternehmen benötigen für die wachsenden Herausforderungen die richtigen Ideen, Partner, Erfahrungen und Werkzeuge, die sie in einem inspirierenden und vertrauensvollen Umfeld immer wieder aufs Neue erfahren, entwickeln, diskutieren und evaluieren können. Unternehmen müssen die bekannten Pfade, Themen, Branchen, Kooperationen dazu bewusst hinterfragen und immer wieder verlassen, um den Blick auf das mögliche Neue in Netzwerken zu schärfen. Diese Kultur und Orientierung bietet die neue "Plattform für Innovation in Deutschland" (PFI-D). Sie bringt alle zusammen, die sich gemeinsam den Herausforderungen von morgen stellen, um ihre Innovationsleistung individuell zu steigern und die eigene #Innovationskultur nachhaltig zu entwickeln.

Ein weiteres Ziel einer Innovationsplattform ist es die Grundlagen zu schaffen, d.h. die grobe Richtung vorzugeben und dabei Wildwuchs einzudämmen und stattdessen die Standardisierung im Auge zu behalten.
Beispiel:
Plattform Industrie 4.0

Plattformi40

Bildquelle: ©https://www.plattform-i40.de/

Interdisziplinarität

◼️ Interdisziplinarität ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.

Der Begriff "Interdisziplinarität" bezeichnet die Verbindung und Kombination von voneinander unabhängigen (wissenschaftlichen) Fachrichtungen und deren Methoden, Ansätzen oder Denkrichtungen. Verschiedene Lösungsstrategien werden hier für ein bestmögliches Ergebnis miteinander verknüpft, was zu neuen Denkweisen und Lösungswegen für Problemstellungen führen kann. Gerade zu Zeiten einer beginnenden Vierten Industriellen Revolution lassen sich viele Synergien zwischen einzelnen Fachdisziplinen nutzen.
Abseits der wissenschaftlichen Perspektive lässt sich ein konkretes Beispiel im Berufsbild des Mechatronikers finden. Vor einigen Jahren hat sich dieser aus den jeweiligen Ausbildungsberufen des Schlossers und des Elektrikers, ergänzt durch Steuerungstechnik und Regelungstechnik sowie der Informationstechnik entwickelt.
Aktuell entsteht gerade ein neues Berufsbild durch Verschmelzung des Mechatronikers mit dem Informatiker. 

lnterdisziplinaritaet

Bildquelle: © Maschinenfabrik Reinhausen

Internet der Dienste

◼️ Internet der Dienste ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.

Beim Internet der Dienste handelt es sich um einen Teil des Internets, das Dienste und Funktionalitäten als webbasierte Dienstleistung anbietet.
Provider stellen diese im Internet zur Verfügung und bieten die Nutzung auf Anforderung an. Dies wird auch als „Software as a Service“ (SaaS) bezeichnet.
Über Internetdiensttechnologien sind die einzelnen Softwarebausteine beziehungsweise Dienstleistungen miteinander integrierbar.
Unternehmen können so die einzelnen Softwarekomponenten zu komplexen und dennoch flexiblen Lösungen orchestrieren.

Eine andere Form des „Internet der Dienste“ sind menschliche Dienstleistungen die über die Clound bestellbar sind.
Als einfaches Beispiel kann hier der Pizzaservice dienen, der per Handy-App bestellt wird.

 PizzaLieferung

Bildquelle: © Margarita / stock.adobe.com
Folgendes Zukunftsbild beschreibt das Zusammenspiel von Internet der Dinge und der Dienste:
a) Internet der Dinge
Zukünftig sind alle Fahrzeuge automatisch mit dem Internet verbunden und melden sämtliche Betriebsdaten in eine Cloud-Datenbank. Zu den Betriebsdaten zählen z.B. der Betriebszustand des Scheibenwischermotors (aus, ein, Intervall, schnell).
b) Internet der Dienste
Softwaredienstleister, die keinerlei Ahnung von Meteorologie haben, machen daraus den besten regionalen Wetterbericht, den es ja gab. Das Ergebnis wird mit ziemlicher Sicherheit genauer, billiger und besser sein, als bisherige lokale Wettervorhersagen. Natürlich wird es dann auch Spaßvögel geben, die einen Flashmob organisieren, damit gleichzeitig mehrere Hundert Autofahrer bei strahlendem Sonnenschein den Scheibenwischer einschalten.
Mustererkennungs-Software (Data-Mining) muss folglich auch in der Lage sein, die Richtigkeit der Rohdaten zu verifizieren.
c) Neue Geschäftsmodelle
Daraus entstehen neue Geschäftsmodelle, die wiederum als Katalysator für das Internet der Dinge und Dienste wirken.

Interoperabilität

 Interoperabilität ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance
 
Interoperabilität steht für die Fähigkeit unterschiedlicher Systeme, möglichst nahtlos zusammenzuarbeiten.

Im einfachen Fall handelt es sich um standardisierte Systeme, die zueinander kompatibel sind.
Im schwierigeren Fall handelt es sich um heterogene Systeme, die kein gemeinsames Kommunikationsprotokoll beherrschen.
Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung kommt der Frage nach Interoperabilität aller Assets eine entscheidende Bedeutung zu.

U.a. von OPC UA erhofft man sich einen großen Schritt in Richtung Interoperabilität bei INDUSTRIE 4.0
Ebenso durch die Verwaltungsschale, quasi als digitaler Zwilling der Assets, verspricht auch sie einen großen Schritt in Richtung Interoperabilität.

Übrigens: Interoperabilität ist auch in der Zusammenarbeit von Menschen von großem Vorteil, vor allem bei bunt gemischten Teams.

Interoperabilität

Bildquelle: © Rawpixel.com / stock.adobe.com

 

IO-Link

 IO-Link ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

IO-Link ist eine weltweit standardisierte IO-Technologie um mit Sensoren und Aktoren zu kommunizieren.

IO steht für engl. Input/Output = „Eingabe/Ausgabe“

Es handelt sich um eine leistungsfähige Punkt-zu-Punkt Kommunikation.
Diese Technologie wurde durch das IO-Link-Konsortium entwickelt. Weiterführende Informationen finden Sie hier:
https://io-link.com/de

 io link

Bildquelle: ©https://io-link.com/de

IoT (Internet der Dinge)

◼️ Internet der Dinge ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.

IoT  steht für Internet of Things, zu deutsch: Internet der Dinge
IIoT steht für Industrial Internet of Things und ist die industrielle Ausprägung des IoT

👉 IoT und IIoT haben gemeinsam, dass jeweils intelligente und vernetzte Geräte (Smarte Objekte) verfügbar sein müssen!

Wenn wir Menschen vor dem PC sitzen und im Internet surfen, kann man das als Pendant (als Internet der Menschen) bezeichnen.
Wenn allerdings Dinge (wie z.B. eine Maschine oder ein Kochlöffel) ins Internet gehen, brauchen Sie dazu weder eine Tastatur noch einen Bildschirm. Eine eigene IP-Adresse, ein Internetzugang und ein Programm reichen völlig aus.
Mit Aufkommen des Begriffes INDUSTRIE 4.0 im Jahre 2011 gab es zu Beginn erstmal nur den Unterbegriff: IoT. Der „geheime Buzzwort-Generator“ hat es nun vor einiger Zeit für Nötig erachtet eine Abgrenzung zum Internet der Dinge im industriellen Umfeld zu generieren, und hat dafür den Begriff IIOT ausgeworfen.

Abgrenzung:

Die IIoT-Technologie hat hauptsächlich die Aufgabe, Produktionsprozesse zu steuern und zu überwachen. (Beispiel: Bestelldaten aus dem Internet steuern vernetze Produktionslinien)

Die IoT-Technologie hat zum Ziel, die Möglichkeiten und den Komfort der Benutzer zu steigern. (Beispiel: Web-Zugriff auf die Haustür Überwachungskamera per Smartphone)

Mit Aufkommen des Begriffes IIOT für die industriellen Dinge stehen jetzt beim Begriff IOT die Verbraucher und Anwender im Mittelpunkt, wobei die Abgrenzung fließend ist.
Die Erweiterung des vorhandenen Internets zum Internet der Dinge (IoT und IIoT) ist die technische Vorstellung, Objekte jeglicher Art in ein universales digitales Netzwerk einzubinden. Ein mögliches Zukunftsszenario ist es, dass jedes verbaute Verschleißteil eine eigene IP besitzt und mit dem Internet verbunden ist. Einmal in Gebrauch, bleibt somit jedes Teil über das Internet lebenslang mit den Wartungseinheiten verbunden und meldet sich automatisch bei Problemen. Moderne Autos z.B. rufen bei einem Unfall automatisch die Rettungsleitstelle an und übermitteln die aktuelle Position.

 IoT IIoT

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IPv6

 IPv6 ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dinge

IPv6 steht für das Internet Protocol Version 6.
Im Internet soll IPv6 in den nächsten Jahren die gegenwärtig noch genutzte Version 4 des Internet Protocol IPv4 ablösen, denn aktuell gehen dem Internet die Adressen aus.
Mit nur 4,3 Milliarden möglichen IP-Adressen reicht das zurzeit verwendete Internetprotokoll IPv4 für die weltweit wachsende Zahl der Internetnutzer nicht mehr aus. Abhilfe schafft das neue Internetprotokoll IPv6, mit dem bis zu 340 Sextillionen IP-Adressen möglich sind. Das ist eine unglaublich große Zahl mit 39 Stellen:
340 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000
Damit wird es möglich, jedem Quadratmillimeter auf der Erdoberfläche eine eigene IP- Adresse zuzuweisen.

Das Internetprotokoll IPv6 ist eine der Voraussetzungen für die weltweite und systemübergreifende Vernetzung von Menschen, Anlagen und Produkten mit selbständiger und dezentraler Organisation und Steuerung von Produktionseinheiten.

IPv6

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IUK (Informations- und Kommunikationstechnik)

  ◾ IUK bzw. ITK und ICT sind im Ordnungsrahmen Unterbegriffe und gehören zu: ◼ Digital Value

IUK steht für Informations- und Kommunikationstechnik

Ebenfalls gebräuchlich ist die Abkürzung ITK (Informationstechnik und Telekommunikation).
Im Englischen verwendet man ICT (information and communication technology).

💡 Hintergrund:

Bis zu Beginn der achtziger Jahre bezeichnete man als Kommunikationstechnik alles rund ums Telefon. Mit dem Aufkommen von Teletext und Bildschirmtext entstand der Begriff Informationstechnik. Damals waren Informationstechnik und Kommunikationstechnik noch zwei unterschiedliche Industriezweige. Als man damit begann die Fernsprechnetze zu digitalisieren schlussfolgerte man, dass beide Industriezweige auf Dauer verschmelzen werden. Deshalb wurde beides auch begrifflich zusammengefasst in IUK (Informations- und Kommunikationstechnik).

In der SMART WORLD entsteht durch IUK eine stetig wachsende Produktvielfalt.
Durch die starke Verbreitung des Internets und das Nutzen IP-basierter Dienste, sowohl im Bereich Information als auch im Bereich Kommunikation, hat der Begriff immer mehr Bedeutung bekommen.

So wurde der Teletext und Bildschirmtext immer stärker durch Apps verdrängt.
Genauso wird das Telefonnetz immer stärker durch die Internet-Telefonie oder "Voice over IP" (kurz VoIP) verdrängt.

💡 Das Smartphone ist dazu der Klassiker:

1️⃣ es kann informieren (surfen im Internet)
und
2️⃣ es kann kommunizieren (telefonieren)

IUK Informations  und Kommunikationstechnik

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lnfrastructure as a Service (laaS)

 lnfrastructure as a Service (IaaSist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Als lnfrastructure as a Service (laaS) bezeichnet man eine Dienstleistung, die entgegen dem klassischen Kaufen von Rechnerinfrastruktur, das Mieten von Hardware als Service anbietet. laaS-Anbieter stellen ihr Hardware-Equipment, wie Server- und Speichersysteme, zur Verfügung und übernehmen zusätzlich Aufgaben wie Systemwartung, Datensicherung und Notfall-Management. Die Verfügbarkeiten und Entstörzeiten der Infrastruktur sind über Service Level Agreements (SLAs) zwischen Nutzer und Dienstleister geregelt. laaS-Kunden können Infrastruktur-Services selbständig abrufen und bezahlen entsprechend der Nutzungsdauer.

lnfrastructure as a Service

Bildquelle: © Yanawut- Fotolia.com

siehe auch:
1. Software as a Service (SaaS)
2. Plattform as a Service (PaaS)
3. Anything as a Service (XaaS/EaaS)
4. Artificial Intelligence as a Service (AIaaS)

 

J


K

kognitive Systeme

 ◾ kognitive Systeme ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Autonomie

Das Adjektiv kognitiv ist aus dem lateinischen cognoscere (wissen, erkennen) abgeleitet und bedeutet Problemlösefähigkeit durch differenzierte Wahrnehmung der Umgebung in Verbindung mit vorhandenem Wissen. Im Sinne von INDUSTRIE 4.0 sind kognitive Systeme in der Lage durch Sensorik und/oder Vernetzung die Produktionsumgebung wahrzunehmen und in Kombination mit Ihrer Bordintelligenz dem Menschen zu assistieren.
Im Prinzip ist kognitiv gleichbedeutend mit Cyber-Physical System“, allerdings mit der Möglichkeit von menschlicher Interaktion.

z.B.:

  • Feinplanung von Fertigungsaufträgen mit Echtzeitdaten von Fertigungsmaschinen
  • digitale Werkerführung synchronisiert mit dem Arbeitsfortschritt

kognitiveSysteme

Bildquelle:© peshkov / stock.adobe.com & JH

 

kollaborativ

siehe Robotik

Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht klar definiert, weil selbst die Definition von „menschlicher Intelligenz" unscharf ist.

Eine mögliche Definition lautet:
Wenn die Lösung einer Aufgabe die von einem Menschen Intelligenz erfordert,
auch von einem Computer gelöst werden kann, dann spricht man von Künstlicher Intelligenz.
In den Anfängen von KI mag das eine ausreichende Definition gewesen sein,
mit den heutigen Möglichkeiten ist KI allerdings in der Lage den Menschen in bestimmten Bereichen weit zu übertreffen.

Beispiel:
Die Google-Bildsuche per Fotoupload  nutzt  KI zur Bilderkennung und damit gelingt es Google in wenigen Sekunden das angefragte Bild in Milliarden von Bildern zu finden.

Künstliche Intelligenz

Bildquelle: © @agsandrew-Depositphotos

Im Prinzip ist Künstliche Intelligenz ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit dem intelligenten Verhalten von Computern und dem Maschinellen Lernen befasst. Den Begriff Künstliche Intelligenz gibt es seit 1956. In einem Workshop mit dem Titel “Dartmouth Summer Research Project” wurde der Begriff  „Artificial Intelligence“ erstmalig verwendet. Künstliche Intelligenz ist seit jeher ein Sammelbegriff für visionäre Ideen, die noch nicht funktionieren. Denn wenn ein bestimmter Teilbereich von KI anfängt zu funktionieren, dann bekommt er sofort einen eigenen Namen (manchmal auch schon vorher) z.B.: 

💡 KI kann folgende 2 unterschiedliche Lösungsräume betreffen: 

1️⃣ geschlossener Lösungsraum mit begrenzten Lösungsmöglichkeiten. Beispiel: Schachcomputer
2️⃣ offener Lösungsraum mit unendlichen Lösungsmöglichkeiten. Beispiel: Wetterprognose

L

Lean Management

 Lean Management ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World 
 
Lean Management (z. dt.: Schlankes Management) steht für die Gesamtheit der Denkprinzipien, Methoden und Verfahrensweisen zur effizienten Gestaltung der kompletten Wertschöpfungskette industrieller Güter. Durch die Einführung von Lean Methoden werden Prozesse harmonisiert um ein ganzheitliches Produktionssystem ohne Verschwendung zu schaffen. Der Ursprung von Lean Management liegt in der japanischen Automobilindustrie.

Es geht darum die Produktivität zu steigern und gleichzeitig Verschwendung zu vermeiden.
Dazu gibt es über 80 verschiedene Lean Methoden.
Eine davon lautet: Ordnung und Sauberkeit am Arbeitsplatz

LEAN Management ist die Grundvoraussetzung für die SMART FACTORY, denn
LEAN + INDUSTRIE 4.0 = SMART FACTORY

Übrigens:
Das 1. Naturgesetz der Digitalisierung
 lautet: Lean Management konsequent einsetzen und leben

LeanMethodenBox

Lean Methodenbox Bildquelle: ©Maschinenfabrik Reinhausen (MR)
 
 

Legacy Systeme

 Legacy Systeme ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

Legacy ist das englische Wort für Hinterlassenschaft, Vermächtnis, Altlast.
Legacy Systeme im IT-Umfeld sind etablierte, historisch gewachsene Softwarelösungen.

Obwohl die Entwickler meist schon in Ruhestand sind, die verwendeten Betriebssysteme längst nicht mehr supportet werden, keine oder unzureichende Dokumentation vorhanden ist, überzeugen viele dieser Systeme immer noch durch einen Funktionsumfang, der sich in modernen Umgebungen nur schwer beziehungsweise nur mit großem Aufwand abbilden lässt. Denn die Mentalität während und nach der CIM Welle in den 90 Jahren hat dazu geführt, dass fast jeder Anwenderwunsch durch eine Sonderprogrammierung gelöst wurde. Um die Jahrtausendwende galt es z.B. als einfallsreich Unternehmensprozesse in Excel mit ausgefeiltesten Macros abzubilden. Diese ursprünglich hoch geschätzten Lösungen erschweren jetzt ihre Ablösung und machen diese unter dem Gesichtspunkt der Verfügbarkeit auch noch besonders dringlich. Um weiter lauffähig zu bleiben, werden deshalb Legacy Systeme häufig nach außen gekapselt, und in einer virtuellen Umgebung wird das alte Betriebssystem und die Laufzeitumgebung emuliert.

Beispiel:
CHARON-VAX ist ein Vax Emulator für Windows und emuliert das Betriebssystem VMS der Firma Digital Equipment Corporation

Damit die digitale Transformation der Geschäftsprozess gelingen kann, müssen Legacy Systeme zeitnah z.B. durch MOM Systeme ersetzt werden.
Jede Firma muss dazu Ihre Data Governance Strategie erstellen.

Legacy

Bildquelle: © Michail Petrov - Adobe Stock

Lernen 4.0

▪️ Lernen 4.0
▪️ E-Learning
▪️ Virtuelle Lehre
▪️ Blended Learning
▪️ Blended Concept
▪️ Gamification 
sind im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehören zu: ◼️ lnterdisziplinarität

Unter E-Learning (Electronic-Learning) bzw. Lernen 4.0 werden alle Formen von Lernen verstanden, bei denen elektronische oder digitale Medien zum Einsatz kommen.
Häufig handelt es sich dabei um Web- und Computerbasierte Lernformen.

 E Learning

Bildquelle: © Mediteraneo - Adobe Stock

Wenn das E-Learning in Eigenleistung, z.B. im Fernstudium durchgeführt wird, bezeichnet man das als Virtuelle Lehre.

Wenn Präsenzveranstaltungen und Virtuelle Lehre verknüpft werden, spricht man von Blended Learning (dt. integriertes Lernen).
Blended Learning ist eine Mischung aus klassischem Unterricht und Fernstudium.
Es bezeichnet quasi eine Lernform, bei der die Vorteile von Präsenzveranstaltungen und Virtuelle Lehre kombiniert werden.
Ein Teil der Lerninhalte wird im Klassenzimmer “face-to-face“ durch den Lehrer vermittelt und den anderen Teil lernt der Schüler zu Hause am PC durch Lernprogramme. Ein Vorteil der Virtuellen Lehre ist es, dass das Lernen nicht zeit- und ortsgebunden ist.

blendedLearning

Bildquelle: © kabliczech - Adobe Stock & JH

Blended Concepts“ beschreibt in Analogie zum Begriff „Blended Learning“ die konzeptionelle Abstimmung der einzelnen Bausteine untereinander.

Die Kunst ist es, für das jeweilige Thema ein lehrreiches und interessantes Konzept zu entwickeln,
damit die Schüler Spaß daran haben und quasi durch Gamification zum Lernerfolg kommen.

Der Begriff Gamification (aus englisch game für „Spiel“) steht für spielerisch lernen und ist eine besondere Form des E-Learning.

Gute Gamification Beispiele sind der Quizzer® und das Web Based Training, die für unterschiedliche Themen Gamification anbieten:

Hier erfahren Sie mehr über diese beiden Tools.

QuizHandWebBasedTraining3

Mit der App Quizzer®       &          Web Based Training  spielerisch lernen

 


M

Manufacturing on Demand (MoD)

Manufacturing-as-a-Service (MaaS)

 Manufacturing-as-a-Service (MaaS) 
  Manufacturing on Demand (MoD) 
 On-Demand-Fertigung 
sind im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehören zu: ◼️ Internet der Dienste

Als Manufacturing-as-a-Service (MaaS) bezeichnet man die gemeinsame Nutzung vernetzter Produktionsanlagen.
MaaS benötigt Echtzeit-Zugriffe um den Status der Maschinen abzufragen, deshalb müssen diese mit einem performanten und stabilen Internet verbunden sein.
Eine Vision von MaaS ist zum Beispiel, dass sich viele Zerspanungsdienstleister in Deutschland bzw. Europa zu einem riesigen Maschinenpark zusammenschalten. Gefertigt wird nach Bedarf nur das, was gerade benötigt wird.

Manufacturing-as-a-Service (MaaS) könnte zwar auch genutzt werden für die klassische Serienfertigung auf Lager.
Sinnvollerweise werden Produkte mit MaaS nur bei Bedarf und in der benötigten Menge hergestellt.
Diese Art der Fertigung wird auch als Manufacturing on Demand (MoD), beziehungsweise als On-Demand-Fertigung bezeichnet, auch bekannt als Fertigung auf Abruf.
Der Kunde lädt hierzu seine CAD-Daten auf eine Manufacturing-Plattform und bekommt ein Ranking aller geeigneter Hersteller tagesaktuell berechnet.
Nach Platzierung der Bestellung ermöglicht IoT dem Kunden den Status seines Auftrages in Echtzeit zu verfolgen.
Durch MaaS wird die Welt zu einem Dorf, d.h. auch entlegenste Fertigungsstandorte partizipieren vom Weltmarkt.

 Manufacturing as a Service

Bildquelle: © ipopba - Adobe Stock
Die steigenden Möglichkeiten der Additiven Fertigung (3D-Druck) sind der Rückenwind für das MaaS Konzept.

Machine Learning

◾ Aktives Lernen
◾ Batch Lernen
◾ Supervised Learning
◾ Sequenzielles Lernen
◾ Machine Learning

sind im Ordnungsrahmen Unterbegriffe und gehören zu: ◼ Digital Value

Machine Learning,  zu Dt.: maschinelles Lernen, ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und nutzt neuronale Netze sowie große Datenmengen.
Die Funktionsweise ist in vielen Bereichen vom Lernen im menschlichen Gehirn inspiriert.

Durch das Erkennen von Mustern (=Data-Mining) in vorhandenen Datenbeständen (=Big Data) wird neuer Erkenntnisgewinn (=Smart Data) ermöglicht, der mit herkömmlichen Methoden nicht möglich wäre. Die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse lassen sich verallgemeinern und für neue Problemlösungen oder für die Analyse von bisher unbekannten Daten verwenden.

Damit die Software eigenständig lernen und Lösungen finden kann, müssen die Systeme zunächst mit den für das Lernen relevanten Daten und Algorithmen versorgt werden. Des Weiteren sind Regeln für die Analyse des Datenbestands und die Mustererkennung aufzustellen. 
Für das maschinelle Lernen werden verteilte Rechnerstrukturen und insbesondere künstliche neuronale Netze, die nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns funktionieren, eingesetzt.

Es werden verschiedene Arten des Machine Learning entwickelt:
  • Supervised Learning, z.Dt.: überwachtes Lernen: (vorhandenes Expertenwissen wird benutzt, um das System anzulernen)
  • Aktives Lernen: (ermöglicht der Maschine für bestimmte Eingangsdaten die gewünschten Ergebnisse zu erfragen)
  • Batch Lernen: (geschieht im Offline Modus, d.h. während des Batch-Lernens wir der Data-Lake nicht mehr verändert)
  • Sequenzielles Lernen: (hier werden die Datensätze aus dem Data-Lake aufeinanderfolgend verarbeitet)

Ein Anwendungsbeispiel für das Machine Learning sind Aktienmarkt-Analysen, die mitunter interessante Anlagenstrategien berechnen.
Diese automatisierten Aktienmarkt-Analysen werden mittlerweile von einem sogenannten Robo-Advisor durchgeführt, und die Ergebnisse werden immer professioneller.  Die Bezeichnung Robo-Advisor setzt sich aus den englischen Wörtern Robot (Roboter) und Advisor (Berater) zusammen und steht für die automatisierte Form der Geldanlage.

Hinweise:

  • Die Steigerung von Machine Learning ist Deep Learning.
  • Der Lexikon Eintrag zu Smart Data greift das Thema "Machine Learning" aus einer anderen Richtung auf. Deep Learning
    Bildquelle: © phonlamaiphoto / stock.adobe.com

Machine-to-Machine (M2M)

 Machine-to-Machine (M2M) ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dinge

Machine-to-Machine (M2M) steht für den automatisierten Informationsaustausch zwischen Endgeräten.
Zur M2M-Kommunikation kommen verschiedene Technologien zum Einsatz wie z.B. Mobilfunk, WLAN, Bluetooth oder NFC.
Die klassische M2M-Kommunikation ist eine Punkt-zu-Punkt-Anwendung ohne Internet.
Im Sinne von INDUSTRIE 4.0 und vor allem im Sinne von Internet der Dinge (IoT) sind mit Endgeräten alle Dinge gemeint die mit dem Internet vernetzt werden können. Deshalb wird M2M und IoT oft in einem Atemzug genannt. Gemeinsam verfolgen sie das Ziel des automatisierten Datenaustausches zwischen Endgeräten. Während IoT jedoch eine Vernetzung über das Internet und eine IP-Adresse benötigt, funktioniert das klassische M2M auch ohne Internet.

Beispiel zu M2M klassisch ohne Internet:
Der intelligente Autoschlüssel mit Näherungssensor und RFID-Transponder entriegelt das Auto schlüssellos.

Beispiel zu M2M mit IoT:
Die iWatch bezahlt an der Supermarktkasse bargeldlos mit Apple Pay.

M2M

Bildquelle: © Kaspars Grinvalds - Adobe Stock

M2M Lösungen werden zunehmend folgende Enabler von INDUSTRIE 4.0 integrieren:

Dadurch entstehen zusätzliche neue Geschäftsmodelle.

Made in China 2025

Made in China 2025 ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Industrie 4.0

Made in China 2025 ist die chinesische Antwort auf den deutschen Begriff „Industrie 4.0“ 
und ist als ein Teil der chinesischen Staatsstrategie anzusehen, die gesamte Industrie zu restrukturieren.

 MadeinChina2025

 Bildquelle: © boscorelli - Adobe Stock

Bei der Namenssuche für Ihre Strategie wurden die Chinesen vermutlich inspiriert von
dem deutschen Gütesiegel: „Made in Germany“.
Laut einer internationalen Studie aus dem Jahre 2017 genießt "Made in Germany" ein hohes internationales Ansehen
und liegt auf Platz 1 von 52 Ländern des Made-in-Country-Index.
madeingermany

Bildquelle: © Jürgen Fälchle - Adobe Stock

Weitere Informationen zu "Made in China 2025" finden Sie hier

Übrigens:
Die taiwanesische Antwort auf den deutschen Begriff „Industrie 4.0“ heißt Productivity 4.0

Manifest

Ein Manifest ist ein Teil der Verwaltungsschale einer I4.0 Komponente.
Es beinhaltet die Informationen aller Teilmodelle.
Weitere Informationen finden Sie bei: I4.0 Komponente

Manufacturing Analytics

◾ Manufacturing Analytics ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Manufacturing Analytics umfasst

von digitalen Produktionsdaten.

Manufacturing Analytics ist damit quasi der Überbegriff für Condition Monitoring incl. Predictive Maintenance.
Weitere Informationen finden Sie dort.

Manufacturing Analytics

Bildquelle: © Blue Planet Studio / stock.adobe.com

MES

 ◾ MES ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Autonomie

MES ist die Abkürzung für Manufacturing Execution System.

Der Begriff MES reicht sehr weit zurück, bis in die Anfänge der Digitalisierung.
Dennoch sortiere ich diesen „alten“ Begriff unter dem Hauptbegriff „Autonomie“ ein, weil mit MES die Prozessautomatisierung mittels Software begonnen wurde.

Das MES ist die Nahtstelle zwischen
👉 einem planenden System (PPS bzw. ERP)
und dem
👉 Shopfloor (Produktionshalle)

Sinnbild ist die in der Produktionsbranche hinreichend bekannte Automatisierungspyramide (siehe Bild).

💡 Hintergrund:
Kurz nach Entstehen der PPS -Systeme zur Planung der Produktion wurde deutlich, dass zur Ausführung der geplanten Schritte ein weiteres System wertvolle Hilfe leisten könnte. Viele branchenspezifische MES sind deshalb während der CIM-Ära in 1990er Jahren entstanden. Das E steht dabei für Execution und definiert dadurch, dass sich ein MES um die Ausführung des geplanten Auftrages in der Maschinenhalle zu kümmern hat.
Dabei realisiert das MES sowohl die horizontale als auch die vertikale Vernetzung.

👉 horizontale Vernetzung verbindet alle Teilnehmer in der Produktionshalle (sprich Shopfloor)
👉 vertikale Vernetzung verbindet die Produktionshalle mit dem Bürogebäude (sprich Officefloor, vorrangig mit dem PPS/ERP bzw. mit der Feinsteuerung via APS)

Der VDI-Fachausschuss MES hat in der Richtlinie VDI 5600 die Kernaufgaben eines MES definiert.
Die Schwerpunkte sind (u.a.):
1️⃣ Maschinendaten- und Betriebsdatenerfassung zur Kennzahlengenerierung um u.a. Engpässe und Flaschenhälse zu erkennen
2️⃣ Digitalisierung und Automatisierung der Umrüstvorgänge
3️⃣ Digitalisierung und Automatisierung des Produktionsprozesses
4️⃣ Ermöglichen der Werkstückrückverfolgbarkeit (Traceability)

MES Systeme müssen sich allerdings an die neuen Herausforderungen durch Industrie 4.0 anpassen und werden sich deshalb zu MOM (Manufacturing Operations Management) Systemen weiterentwickeln.
MOM wird mehr sein als MES. 

siehe auch: Vernetzung - horizontal / vertikal

siehe auch: Vernetzung - dezentral / zentral

 

horizontale und vertikale Vernetzung

Automatisierungspyramide, Bildquelle: ©Osuch/MR

META-Systeme

◾ META ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Autonomie
 
 META steht für das Einnehmen einer Vogelperspektive
 Metasystem

Bildquelle: © Joachim Neumann  - Adobe Stock

1️⃣ Die META-Ebene wird bei zwischenmenschlichen Problemen von einem Schlichter eingenommen, um die unterschiedlichen Sichten von zerstrittenen Parteien zu verstehen.

2️⃣ META-Daten im Sinne von Industrie 4.0 sind übergeordnete und strukturierte Informationen z.B. um Rohdaten nutzbar zu machen. Ebenso sind META-Daten ein wichtiger Bestandteil der Verwaltungsschale, welche wiederum Voraussetzung für „Plug and Produce“ ist.

3️⃣ META-Systeme im Sinne von Industrie 4.0 sind übergeordnete Systeme, die in der Lage sind, domänenspezifische Ökosysteme zu orchestrieren.

💡 Als META-System könnte z.B. ein modernes ERP-System bezeichnet werden, welches mit dienstorientierter Architektur (SOA) ein Fertigungs-MOM und ein Montage-MOM auftragsspezifisch synchronisiert.


metaSytem2

Bildquelle:© blobbotronic / stock.adobe.com & JH

Metaverse

 ◾ Metaverse ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Metaverse“, oder auf Deutsch „Metaversum“ ist ein Kofferwort aus folgenden zwei Wörtern:
Meta“ (auf einer höheren Stufe) und „Universum".

Erstmals genutzt wurde der Begriff „Metaverse“ in dem 1991 veröffentlichten Science-Fiction-Roman „Snow Crash“ von Neal Stephenson.
Er beschreibt das Metaverse als allumfassende virtuelle Realität, in der Menschen als Avatare herumlaufen. Es handelt sich um eine digitale Parallelwelt, in die Konzerne gerade Milliarden investieren. Facebook-Gründer Mark Zuckerberg und andere Silicon-Valley-CEOs, wollen damit ein virtuelles Universum im Internet schaffen.

Das uns bekannte Internet ist zweidimensional. Wir betrachten es über Bildschirme und Displays. Die reale Welt ist allerdings dreidimensional.
Das Metaverse wird es uns ermöglichen, dreidimensional im Internet zu sein. Dazu braucht es VR-Datenbrillen und Headsets.
Um das dreidimensionale Erlebnis zu steigern und die virtuelle Realität auch körperlich zu erleben, kann man zusätzlich Ganzkörperanzüge nutzen.
Das Ganze ähnelt ein wenig den heutigen Online-Rollenspielen. Nur ist es kein Spiel, um einen Highscore zu überbieten, sondern eine digitale Alternative zur physischen Welt.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten jemandem 1980 das Internet erklären wollen. Absolut unmöglich!
Ähnlich schwierig ist es, Stand heute das Metaverse realistisch zu erahnen bzw. zu erklären.
So wie Sie sich heute durch verschiedene Websiten klicken, reisen Sie im Metaverse von einer virtuellen Welt zu anderen.
Es fühlt sich an wie raumreisen, oder einfacher gesagt, wie beamen.
Die Menschen werden im Metaverse arbeiten, Freunde treffen, Konzerte besuchen, ferne Länder besuchen, in die Vergangenheit oder in die Zukunft reisen.
Lediglich die limitierte Fantasie der menschlichen Datendesigner scheint die Grenze zu sein. Vermutlich wird es aber irgendwann auch möglich sein durch künstliche Intelligenz fantastische Welten zu designen, die jenseits unserer Vorstellungskraft liegen. Als Zahlungsmittel wird im Metaverse vermutlich die Kryptowährung, wie z.B.: Bitcoin verwendet. Allein die Kryptowährung, die aufgrund der Blockchain-Algorithmen als Stromfresser verrufen ist, wird den Strombedarf weiter stark steigen lassen. Wenn nun die digitalen Zwillinge der Produktionsmaschinen und Anlagen, incl. der kompletten Gebäudestrukturen auch im Metaverse vorhanden sind, wird der Energiebedarf dafür kaum bereitzustellen sein! 

Das Metaverse wird fantastisch verführerisch sein und ist gleichzeitig eine der größten digitallen Gefahren. Je perfekter das Erlebnis in einer virtuellen Welt wird, desto größer wird die Suchtgefahr.

💡 Übrigens:

Wenn Sie das Metaverse nicht einfach zu Hause mit Datenbrille, bzw. Ganzkörperanzug betreten,
sondern zusätzlich in ein Holodeck gehen (leere Halle mit haptischen Elementen) dann verschmilzt die Wirklichkeit und die Fiktion vollends.

💡 These:

Das Metaversum ist der verzweifelte Versuch, die physikalischen Wachstumsgrenzen der Menschheit virtuell ins Unendliche zu dehnen. Die große Wachstumslimitierung ist der Energiebedarf. In der Folge beschränkt man womöglich den kontrollierten Zugang zum Metaversum auf eine begrenzte Energie-Elite. 

 Metaverse

Bildquelle: © chakisatelier / stock.adobe.com

Mixed Reality (MR)

 ◾ Mixed Reality ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Der Mixed Reality (MR) Nutzer sieht eine Mischung aus realen und virtuellen Bilder, die einen räumlichen Bezug zueinander haben.

In der Mixed Reality Umgebung verhält sich ein digitales Element natürlich. Platziert man beispielsweise auf einem realen Tisch eine virtuelle Tasse und verschiebt den Tisch dann folgt die Tasse der Tischbewegung.

Abgrenzung und weitere Informationen finden Sie beim Begriff: Augmented Reality

Mobile Computing

◼️ Mobile Computing ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.

Mobile Computing, zu Deutsch mobile Rechnerarbeit, ist genauso wie das neue Internetprotokoll IPv6 eine der Voraussetzungen für Industrie 4.0.
Es umfasst die Computerarbeit von Menschen an einem transportablen Gerät und beinhaltet mobile Kommunikation, incl. Hardware und Software.

Man unterscheidt folgende Hardware:

1️⃣ Laptops

2️⃣ Tablet-PCs

3️⃣ Smartphones

4️⃣ Smart Glasses

5️⃣ Wearables 

Der orts- und zeitunabhängige Zugriff auf betriebliche Daten und Anwendungen, der möglichst einfach und intuitiv erfolgen sollte, ist zum Standard für alle Unternehmen geworden. Eingeschränkt wird diese Entwicklung noch von den vergleichsweise niedrigen Übertragungsraten von mobilem Internet, gängigen Sicherheitsstandards, oder dem Energieverbrauch der Geräte, der mit ihrer Akkulaufzeit einher geht.

Mobil Computing

Bildquelle: © Mountain Brothers / stock.adobe.com

MOM

 ◾ MOM ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Autonomie
 
MOM ist die Abkürzung für Manufacturing Operations Management und ist die Erweiterung eines MES in Richtung IoT.

💡 Dabei geht es darum von “Execution” (sprich Ausführung und Steuerung) zu "Produktionsoptimierung durch Regelung" zu kommen.
MOM legt u.a. den Schwerpunkt auf die Digitalisierung von Prozessen und Informationen, um dadurch die Effizienz und die Transparenz zu steigern.

Der Autor des Lexikons arbeitet im MES/MOM Arbeitskreis des ZVEI mit. 
2017 wurde dazu diese Umsetzungsempfehlung veröffentlicht.
2022 wird die nächste Umsetzungsempfehlung mit dem Titel: "Verwaltungsschalen und Teilmodelle für I4.0-MOM" veröffentlicht.
Einen Überblick dazu gibt dieser Vortrag des Autors.  

💡 Hintergrund:
MES sind zu Zeiten der CIM-Ära in 1990er Jahren entstanden und haben mittlerweile viele Altlasten im Gepäck. Ein allgemein in der Fertigung mit NC-Maschinen vorzufindendes Problem war es, bzw. ist es immer noch, dass die unterschiedlichen, an einem Fertigungsprozess beteiligten Aggregate (NC-Maschinen, Voreinstellgeräte, Lagersysteme etc.) proprietäre Datenformate verwenden und eine aggregatübergreifende Bereitstellung der Prozessdaten regelmäßig nicht möglich bzw. sehr aufwendig ist. Die Vernetzung eines historisch gewachsenen Maschinenparks gleicht einem Häuserkampf, der pro Maschine gewonnen werden muss. Nicht wenige MES-Projekte sind in der Vergangenheit an diesem Häuserkampf gescheitert.

👉 MOM muss diese Herausforderung lösen und u.a. „PLUG and PRODUCE“ ermöglichen
👉 MES werden Bestandteil künftiger MOM Systeme
👉 MOM wird es auch erlauben, die Produktion in allen Lebenszyklen und in Echtzeit zu optimieren
👉 MOM erfordert dazu den Einsatz neuer Technologien, um den Anforderungen gerecht werden zu können

Folgende Basics müssen erfüllt werden damit MOM als Grundvoraussetzung die Vernetzungsprobleme lösen kann:

✔️Alle Hersteller von vernetzungsfähigen Produkten (Assets) einigen sich auf:

1️⃣ eine einheitliche Sprache wie z.B. OPC UA.
Unter dieser Prämisse entstehen zeitnah einheitliche OPC UA Parametersätze, die die jeweiligen fachspezifischen Rahmenbedingungen abdecken, sogenannte „Companion Specifications“.

2️⃣ die Notwendigkeit einer standardisierten Verwaltungsschale pro Asset und liefern diese mit aus.
Dadurch entstehen I4.0-Komponenten und darauf aufbauend kann MOM es schaffen das „Plug and Produce“ (anstecken und produzieren) zum Laufen gebracht wird. Als einfaches Beispiel kann die Druckerinstallation dienen. Unter Windows XP, oder früher, war eine Druckerinstallation immer ein ähnliches Gefrickel. Zu Zeiten von Windows 10 konfiguriert sich ein neu angesteckter Drucker vollkommen selbst. („Plug and Play“). Davon sind wir in der diskreten Fertigung weit entfernt.

⚠️ Aktuelle Vernetzungsprojekte in der diskreten Fertigung sind eher vergleichbar mit „PLUG and PRAY“!

Folgende Bild - Metapher soll die Stufen der Software-Unterstützung aufzeigen: ERP - MES - MOM

MOM

Bildquellen: © Editorial_Use_Only_ardasavasciogullari / stock.adobe.com; © Sergey Yarochkin / stock.adobe.com; © Aleksandr Kondratov / stock.adobe.com;© Andrs / stock.adobe.com; © Volkswagen

MQTT

 ◾ MQTT ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

MQTT steht für Message Queuing Telemetry Transport

MQTT wird meistens in den Bereichen "Maschine zu Maschine" und "Internet der Dinge" eingesetzt.
MQTT wird gelegentlich auch als der „kleine Bruder" von OPC UA bezeichnet, denn MQTT wurde ursprünglich für Sensoren mit geringer Rechenleistung entwickelt.
OPC UA und MQTT kann man allerdings nicht direkt vergleichen, denn sie lösen unterschiedliche Aufgaben.
Der klassische Anwendungsfall für MQTT sind kleine Sensoren, die nur wenige und meist fest definierte Daten liefern, dafür mit Echtzeit-Anspruch.
OPC UA hingegen wird eingesetzt, wenn viele und umfangreiche Daten und frei gestaltbare Datenräume vorkommen.
MQTT der kleine Bruder von OPCUA

Bildquelle: © Style-o-Mat - Adobe Stock & JH

MTConnect

 ◾ MTConnect ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance
 
MTConnect ist ein offener Standard für die Fabrik Kommunikation und kann als einfache Alternative zu OPC UA gesehen werden.
MTConnect wird von amerikanischen Firmen gepusht und u.a. durch das MTConnect Institut vorangebracht.

MTConnect standardisiert Gerätedaten. Das Protokoll arbeitet ausschließlich unidirektional (Read Only) und ist auf eine einfache Integration ausgelegt.
Das bedeutet ein MES bzw. MOM-System kann mit MTConnect nur Daten einer Maschine lesen, die Maschine aber nicht mit Daten versorgen und somit auch nicht steuern. Damit ist MTConnect für Industrie 4.0 untauglich. Auch fehlen bei MTConnect die immer wichtiger werdenden Sicherheitsmechanismen zur Absicherung  und Verschlüsselung des Datenflusses. Es gibt allerdings bereits Brücken bzw. Gateways um MTConnect zu OPC UA zu transformieren.

MTconnect

Bildquelle: ©MTconnect

 
 

Mustererkennung

siehe: Data Mining

N

Near Field Communication (NFC)

 ◾ Near Field Communication (NFC) ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Mobile Computing

Near Field Communication (NFC), zu deutsch Nahfeldkommunikation, ist ein auf der RFID-Technologie basierender internationaler Übertragungsstandard zum kontaktlosen Austausch von Daten per Funktechnik über kurze Strecken.

✔️Die empfohlene Distanz zwischen Sender und Empfänger beträgt 10 cm.
✔️Die maximale Distanz zwischen Sender und Empfänger beträgt 20 cm.

Vorrangig zum Einsatz kommt NFC bei Mobile Computing. Z.B. können mit Hilfe von Smartphones und dessen NFC-Funktionalität bei verschiedenen Auto-Herstellern die Autotüren entriegelt und persönliche Einstellungen am Sitz vorgenommen werden. In immer mehr Geschäften kann man z.B. mit dem Smartphone direkt an der Kasse bezahlen. NFC ist die Technik die sich dafür derzeit durchsetzt. An NFC-Kassen muss man dann zum Bezahlen nur das Smartphone an das Lesegerät halten.

NFC

Bildquelle: © Onidji - Fotolia.com: Smartphone mit NFC App und Empfänger

 

Neuronale Netze

◾ Neuronale Netze ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Neuronale Netze sind bekannt aus der Gehirnforschung.
Das Nervensystem von Menschen und Tieren besteht u.a. aus Nervenzellen, auch Neuronen genannt.
Diese Neuronen sind über Synapsen miteinander verknüpft und bilden ein neuronales Netzwerk.

Neuronale Netze
Bild-Quelle: ©Spectral-Design - Fotolia.com
Dieser Bauplan unseres Gehirns ermöglicht die menschliche Denk- und Rechenleistung.

Um Künstliche Intelligenz (KI) zu realisieren, wird daran gearbeitet, dieses biologische neuronale Netz durch ein künstliches neuronales Netz im Rechner zu simulieren. Dazu werden die Neuronen (auch Knotenpunkte) eines künstlichen neuronalen Netzes schichtweise in sogenannten Layer angeordnet und verknüpft. Dabei können unterschiedlichste Varianten zum Einsatz kommen.
In der Computer-Hardware werden neuronale Netze durch Multiprozessor-Systeme mit einer sehr großen Anzahl sehr einfacher Prozessoren nachempfunden. Jeder Prozessor modelliert dabei ein Neuron. Dabei wird nicht für jeden Anwendungsfall ein spezielles Programm geschrieben, sondern das neuronale Netz muss die richtige Arbeitsweise selbst erlernen (in Analogie zum Menschen). Die Ergebnisse dieser Vorgehensweise sind nicht exakt vorhersagbar, so dass Lösungen entstehen können, die als "unerklärlich" oder "intelligent" charakterisiert werden.

Beispiel:
Neuronale Netze werden z.B. eingesetzt bei „Machine Learning" und „Deep Learning".

Merke:
Neuronale Netze versuchen das menschliche Gehirn nachzubauen.

Hinweis:
Bei näherem Hinsehen, findet man manchmal unter der Überschrift „neuronale Netze“ nichts weiter als Matrizenberechnungen.

Weiterführende Informationen: www.neuronalesnetz.de
 

O

On-Demand-Fertigung

On-Premise

 On-Premise ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

On-Premise ist das Gegenteil von der Cloud und beschreibt ein Betreibermodell, bei dem die Server und die Software in den eigenen Räumlichkeiten, vor Ort lokal betrieben werden.

Erst seitdem zunehmend die Nutzung von Hard- und Software aus der Cloud angeboten wird, ist der Begriff als Gegenpol entstanden.

onPremise

Bildquelle: ©Maschinenfabrik Reinhausen

OPC UA

 OPC UA ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance 

Die Abkürzung OPC UA steht für „Open Platform Communications Unified Architecture“
und ist ein wichtiger Meilenstein auf dem Weg der Standardisierung von Fabrikprozessen.
Es ist ein Framework für den Austausch standardisierter Daten und ist in der Lage die babylonische Sprachverwirrung der unterschiedlichsten vernetzungsfähigen DINGE aufzulösen.

OPC UA beinhaltet dazu eine Sammlung von Spezifikationen, die die Kommunikation im Umfeld der Industrieautomation standarisiert.
Dazu ist es als plattformunabhängige, service-orientierte Architektur (SOA) aufgebaut.
Es ist nicht nur ein Protokoll, sondern es ist es ein Framework für den Austausch standardisierter Daten vom Sensor bis zur Cloud. Durch OPC UA werden Maschinendaten, wie z.B. Regelgrößen, Messwerte, Parameter, etc. maschinenlesbar beschrieben und dadurch im Sinne von IoT transportierbar.

Die Basisspezifikation trägt den Namen „𝗢𝗣𝗖 𝗨𝗔 𝗳𝗼𝗿 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲𝗿𝘆“ und ist für alle Maschinen gültig.
Maschinenspezifische Unterschiede werden in den „Companion Specifications“ abgebildet.

OPC UA ist ein wichtiger Meilenstein auf dem Weg der Standardisierung von Fabrikprozessen.

OPC UA wird u.a. durch OPC Foundation und dem VDMA (Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e. V.) vorangebracht und wird vorrangig in Europa eingesetzt. In anderen Teilen der Welt spielt u.a. MTConnect eine wichtige Rolle in der Maschinenkommunikation.

Ein neuartiger und vielversprechender deutscher Lösungsansatz zur Maschinenvernetzung ist umati.

Übrigens: Der kleine Bruder von „OPC UA“ ist „𝗠𝗤𝗧𝗧

opcua

Bildquelle: ©OPC Foundation

Hier finden Sie eine Veröffentlichung der OPC Foundation

Zitat VDMA e.V. Newsletter vom 18.03.2020:
"OPC UA ermöglicht die interoperable Kommunikation vom Shop-Floor bis in die Cloud. Bislang fehlt jedoch das einheitliche Vokabular dieser „Weltsprache der Produktion“. Dieses erarbeiten mittlerweile rund 500 Unternehmen in mehr als 30 Arbeitskreisen im VDMA gemeinsam mit weiteren Akteuren. Dabei entstehen branchenspezifische „OPC UA Companion Specifications“. Aktuell ist das durch das BMWi geförderte Projekt „Interoperable Interfaces for Intelligent Production“, kurz II4IP, an den Start gegangen. Sein Ziel ist es, branchenübergreifende OPC-UA-Standards zu definieren und in der "OPC UA for Machinery" zusammenzuführen."

 

 

Orchestrierung

 ◾ Orchestrierung ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Autonomie

Der Begriff Orchestrierung im Sinne von INDUSTRIE 4.0 wurde aus dem Bereich der Orchestermusik übernommen und bedeutet das Kombinieren, Zusammenstellen und Dirigieren unterschiedlicher Assets und WebServices zu einem Wertstrom. Dies wird mittels dienstorientierter Architektur (SOA) umgesetzt.

Jeder einzelne Orchestermusiker ist mit seinem speziellen Instrument vergleichbar mit einem Asset in einer Fertigungshalle. Aus der Sicht des Dirigenten, der alle Einzelinstrumente gleichzeitig im Blick haben muss und im richtigen Moment zum Einsatz bringen muss, entsteht eine Orchestrierung bzw. ein Wertstrom in der Produktionshalle
Ein Dirigent im Sinne von Industrie 4.0 ist z.B. ein Fertigungssteuerer bzw. ein Augmented Operator, der mit einem kognitiven Assistenzsystem die Assets in einer Produktionshalle orchestriert. Ebenso könnte man die Mehrmaschinenbedienung von komplexen Dreh-Fräszentren incl. der Steuerung aller benötigter Fertigungshilfsmittel (Werkzeuge, Vorrichtungen, etc.) durch einen einzigen Mitarbeiter als Orchestrierung bezeichnen. Möglich wird das nur durch ein kognitives Assistenzsystem.

Ausblick: Im Sinne der Autonomie könnte sich das kognitive Assistenzsystem immer stärker zu einem vollautomatischen Dirigenten weiterentwickeln.

Orchestrierung

Bildquelle: © backup_studio / stock.adobe.com


P

Parallelverschiebung der Wirkung von Industrie 4.0

◾ Parallelverschiebung der Wirkung ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Industrie 4.0

Die Lebenskurve einer Technologie verläuft (nach Foster) auf folgender S-Kurve:
S Kurve
Bildquelle: © Maschinenfabrik Reinhausen - JH

Es wird davon ausgegangen, dass jede Technologie bezüglich ihres Weiterentwicklungspotentials immer an Leistungsgrenzen stößt und folglich nach geraumer Zeit ein Technologiesprung erforderlich wird. Ein Technologiesprung (z.B. ein Umstieg von analoger auf digitale Arbeitsweise) führt aber zu Beginn immer zu einer Verschlechterung. Denn die neue Arbeitsweise muss erst installiert, geschult und trainiert werden. Das kostet Zeit und Ressourcen, die woanders fehlen.

 S KurveNeu

Bildquelle: © Maschinenfabrik Reinhausen - JH

Im Idealfall wird auf der neuen S-Kurve die Einführungsphase zügig durchlaufen, sodass die positiven Effekte zeitnah entstehen und das System in die Reifephase kommt. Im folgendem Schaubild steht die blaue Kurve nur für den Verlauf der technischen Entwicklung:
S KurvenParallelverschiebung
Bildquelle: © Maschinenfabrik Reinhausen - JH

Im Idealfall deckt sich diese blaue Kurve mit den beiden anderen Kurven, die für den Verlauf der organisatorischen und kulturellen Entwicklung stehen. Die Praxis bei INDUSTRIE 4.0 - Projekten zeigt aber fast immer die hier dargestellte Parallelverschiebung. Das Eintreten der Wirkung wird dadurch um den Zeitraum (delta t) verzögert. Je besser die digitale Kompetenz der Mitarbeiter, der Abteilung, der Führung und der Firma insgesamt, ausgeprägt ist, umso kleiner ist diese Parallelverschiebung. In schwierigen Fällen kann sich das bis weit über 2 Jahre hinziehen. Hier kann das Hinzuziehen eines externen Experten für Change Management helfen den Vorgang zu beschleunigen.
Folgender Vortrag des Autors erklärt diesen Sachverhalt: Kompetenz 4.0 – Vom Homo sapiens zum Homo digitalis

 

Pick and Place

◾ Pick and Place ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Der Begriff „Pick and Place“ steht für „Aufsammeln und Platzieren von Schüttgut“ durch einen Roboter der Augen und Hände besitzt.

Bei vielen Automatisierungslösungen kommen die Teile ungeordnet als Schüttgut (meist aber sortenrein) auf einem Band an. Für den Roboter ist es eine besondere Herausforderung die chaotisch liegenden Werkstücke immer richtig zu greifen und an der richtigen Stelle wieder abzulegen. Dazu muss die Bilderkennungssoftware mit Hilfe von KI die Lage und Richtung der Werkstücke eindeutig erkennen und das Greif- und Ablege Verhalten dazu passend steuern und dass bei wenig Verlust und hohem Durchsatz. Ebenso sollten neue Werkstückformen keinen neuen Engineering Aufwand erfordern. Das erfordert umfangreiche Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI).

Die roboterbasierte Automatisierung unterschiedlichster Prozesse profitiert von Pick and Place.
Z.B. die Leiterplattenbestückung in der Elektronikfertigung oder Verpackungsprozesse insbesondere von Lebensmitteln.

siehe auch: Bin Picking

Pick and Place

Bildquelle: © zyabich / stock.adobe.com

Plattform as a Service (PaaS)

 Plattform as a Service (PaaSist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Als Plattform as a Service (PaaS) bezeichnet man eine Dienstleistung, die in der Cloud eine Programmier-Plattform für Entwickler von Webanwendungen zur Verfügung stellt.

⚠️Nicht zu verwechseln mit: Software as a Service (SaaS)
Als SaaS bezeichnet man eine Dienstleistung, die in der Cloud eine sofort nutzbare Softwarelösung für Endanwender als Webanwendungen zur Verfügung stellt.

Das bedeutet, der Anwender kauft und installiert die benötige Programmiersprache nicht, sondern nutzt die Software nur bei Bedarf über das Internet. Für die Nutzung und den Betrieb zahlt der Servicenehmer ein Nutzungsentgelt. Im Vergleich zu einem traditionellen Lizenzmodell bleiben dem Servicenehmer durch das PaaS- bzw. SaaS-Modell die Anschaffungs- und Betriebskosten, die  IT-Administration, Wartungsarbeiten und Updates erspart.

Plattform as a Service
 Bildquelle: © kpdmedia / stock.adobe.com

Abgrenzung PaaS- von SaaS-Angeboten:

PaaS-Anwendungen sind Entwicklungsumgebungen, sie beinhalten Programmiersprachen und weitere hilfreiche Programmiertools und sind für Software-Entwickler gedacht, um z.B. SaaS-Anwendungen zu entwickeln. Beispiel: Google App Engine

SaaS-Anwendungen sind funktionsfähige Software-Lösungen für bestimmte Aufgaben und besitzen eine graphische Bedienoberfläche. Sie sind in der Regel explizit für Endanwender gemacht. Beispiel: Microsoft Office 365

 

Plug and Produce

 Plug & Produce bzw. „Plug & Work“ ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World 

Plug & Produce“ steht für: einstecken („Plug“) und produzieren („Produce“)

Das Prinzip von „Plug & Play“ ist mittlerweile hinlänglich bekannt. Als einfaches Beispiel dazu kann die Druckerinstallation dienen. Unter Windows XP, oder früher, war eine Druckerinstallation immer eine spannende Aufgabe. Zu Zeiten von Windows 10 konfiguriert sich nun ein neu angesteckter Drucker vollkommen selbst. Einfach nur einstecken („Plug“) und loslegen („Play“).

Mit „Plug & Produce“, auch „Plug & Work“  genannt, soll dieses Prinzip in die Fabrikhallen übertragen werden, denn dadurch ließen sich CNC-Maschinen und Fertigungsanlagen ebenso einfach in Betrieb nehmen, weil sie sich quasi ebenso selbstständig konfigurieren würden. 

Die Wirklichkeit erinnert allerdings immer noch an die Anfänge der PC-Arbeit. Die Vernetzung eines Maschinenparks gleicht einem Häuserkampf, auch „Plug & Pray“ (anstecken und beten) genannt.

siehe hierzu: Zukunft Industrie 4.0 - Aus Sicht eines Anwenders

PlugProduce

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Plug and Work

PPS

siehe APS

Predictive Analytics

◾ Predictive Analytics ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Predictive Analytics ist, wenn man sich kratzt bevor es juckt .

ACHTUNG Buzzword-Bingo:
"Durch Einsammeln riesiger Datenmengen; sprich Big Data entsteht der Data Lake.
Der Data Scientist verwendet KI in Form von Data Mining, Process Mining, Machine Learning und Deep Learning und erzeugt daraus Smart Data."

Oder „EINFACH anders“ gesagt:
Durch Einsammeln von vielen Fakten und darüber nachdenken entstehen neue Erkenntnisse.
Predictive Analytics sammelt Rohdaten ein und berechnet daraus zukünftige Ereignisse.

Eine tiefergehende Erklärung zu Predictive Analytics finden Sie im Lexikon unter dem Begriff: Smart Data

Beispiel:
Eine spezielle Form von Predictive Analytics ist Predictive Maintenance und steht für vorausschauende Wartung von Maschinen.
Eine andere Form von Predictive Analytics ist die 18-Uhr-Prognose und Hochrechnung am Wahlabend.

PredictiveAnalytics

Bildquelle: © imageteam - Adobe Stock

Video

Predictive Maintenance

◾ Predictive Maintenance ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Predictive Maintenance steht für vorausschauende Wartung (von Maschinen, etc.)

Condition Monitoring ist die Voraussetzung für Predictive Maintenance. 

Durch Predictive Maintenance kann die bisher übliche reaktive Instandhaltung (bei Ausfall) und präventive Wartung (z.B. alle 25.000 km) abgelöst werden.
Predictive Maintenance nutzt die per Condition Monitoring erfassten Daten, um die voraussichtliche Entwicklung
des künftigen Maschinenzustandes vorherzusagen sowie um die Planung von Wartungs- und Instandhaltungsmaßnahmen zu unterstützen.
Predictive Maintenance verfolgt einen vorausschauenden Ansatz und prognostiziert Ausfälle, bevor es zu Stillständen oder Qualitätsverlusten kommt.
Im Idealfall kann man durch proaktiv eingeleitete Wartungsmaßnahmen das tatsächliche Eintreten der Störung verhindern.
Je größer die Datenbasis (Big Data) ist und je intelligenter und ausgefeilter die Analysealgorithmen (Data-Mining) sind,
desto verlässlicher sind die zu erhaltenden Erkenntnisse.

Beispiel:
Offshore Anlagen, wie z. B. Windparks sind online mit Servicezentralen vernetzt und melden sich automatisch bei außerplanmäßig durchzuführender Wartung.

Condition Monitoring und Predictive Maintenance verfolgen zwei Ziele:
1. Maschinenverfügbarkeit durch Verhinderung von Ausfällen
2. Maschineneffizienz durch maximale Ausnutzung der Verschleißteile

Predictive Maintenance
Bildquelle: ©Andreas Berheide - Fotolia.com & © greenbutterfly - Adobe Stock & ©JH
 
Merke:

Predictive Maintenance ist, wenn man sich kratzt bevor es juckt ;-)

Predictive Maintenance macht Big Data zu Smart Data

 

Process Mining

  ◾ Process-Mining ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Process-Mining ist ein Verfahren zur systematischen Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen. 

Durch Process-Mining werden digitale Prozessspuren in Echtzeit zusammengeführt, um z.B. Abweichungen und Flaschenhälse zu erkennen. Dadurch gelingt es in Daten enthaltenes und ansonsten verborgenes Prozesswissen, greifbar zu machen um darauf aufbauend neue Entwicklungen zu starten oder zu mindestens Ursachen für schlechte Performance zu finden. Ausgangspunkt für Process-Mining bildet der Data Lake, in dem ausreichend viele Prozessdaten gespeichert sind. Die Qualität dieser Daten und die eingesetzte KI entscheiden über die Qualität der Ergebnisse des Process-Mining.

Wesentliche Anwendungsfelder sind:

  • Prozessharmonisierung
  • Prozessoptimierung
  • Prozessstabilisierung
  • Prozesstransparenz
  • Prozesskostensenkung

ProcessMining

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Productivity 4.0

Productivity 4.0 ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Industrie 4.0

Productivity 4.0 ist die taiwanesische Antwort auf den deutschen Begriff „Industrie 4.0“.

Angesichts der Herausforderungen des Arbeitskräftemangels und der Alterung der Arbeitskräfte Taiwans
hat das Wirtschaftsministerium das Projekt "Produktivität 4.0" gestartet, um das Wirtschaftswachstum anzukurbeln und die Industrie zu verbessern.

 Productivity40

Bildquelle: © ahmad - Adobe Stock & JH

Übrigens:
Die chinesische Antwort auf den deutschen Begriff „Industrie 4.0“ heißt Made in China 2025

Prokrastination

 Prokrastination ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

Prokrastination ist die wissenschaftliche Bezeichnung für „extremes Aufschieben“ von Aufgaben.
Umgangssprachlich wird dieses Verhalten auch als „Bummelei“ oder „Aufschieberitis“ bezeichnet.
Das Aufschieben von Tätigkeiten ist ein Alltagsphänomen und den meisten Menschen bekannt.

Bei Digitalisierungsprojekten führt Prokrastination dazu, dass dringend notwenige Investitionen aufgeschoben werden und damit der Anschluss an die Konkurrenz verloren geht.

Der Psychologie-Professor Tim Pychyl schreibt in seinem Buch:
„Prokrastination ist wie eine Kreditkarte: Sie macht richtig Spaß, bis die Rechnung kommt.“

 Prokrastination

Bildquelle: ©Jakub Jirsák - Fotolia.com


Q

QR-Code

 ◾ QR-Code ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World

Der QR-Code ist ein zweidimensionaler Barcode.
Die Abkürzung QR steht für „Quick Response Code" (zu Deutsch: „schnelle Antwort") und wurde von der japanischen Firma Denso Wave im Jahr 1994 entwickelt.
Der QR-Code ist eine quadratische Grafik mit drei großen schwarzen Identifikationspunkte in den Ecken.
Der QR-Code kann bis zu 7098 Ziffern oder 4296 Zeichen beinhalten.
Der QR-Code hat ausgetüftelte Merkmale zur Fehlerkorrektur und kann deshalb auch dann noch gelesen werden, wenn er teilweise verschmutzt oder zerstört ist.
Der QR-Code ist eine Weiterentwicklung des Datamatrix-Codes.
Üblicherweise entschlüsselt man einen QR-Code mit einer App auf dem Handy.
Moderne Handys sind in der Lage, mit der Kamera den QR Code zu lesen. QR Code

Beispiel: digitale Visitenkarte

Alle Arten von Barcodes erlauben eine Steuerung, Überwachung, Verfolgung, Automatisierung, Vereinfachung und Optimierung in Unternehmensabläufen.

Hier finden Sie eine: Liste aller Barcodetypen

 

R

RAMI 4.0

RAMI 4.0 ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

RAMI 4.0 ist die Abkürzung für: ReferenzArchitekturModell Industrie 4.0
Das Modell bildet in drei Achsen alle wesentlichen Aspekte von Industrie 4.0 ab:
 
 RAMI40

Quelle: Plattform Industrie 4.0 / Hrsg. BITKOM, VDMA, ZVEI: Umsetzungsstrategie Industrie 4.0 – Ergebnisbericht, Berlin, April 2015

1. Die Ebene Hierarchy Levels kann im weitesten Sinn als die altbekannte IT-Pyramide (ERP-MES-Shopfloor) verstanden werden. Die Funktionalitäten wurden um das Werkstück, „Product“, und den Zugang in das Internet der Dinge und Dienste, „Connected World“, ergänzt, um die Industrie 4.0 Umgebung abzubilden.

2. Die Ebene Life Cycle & Value Stream beschreibt alle Schritte über den gesamten Produktlebenszyklus (von der Konstruktion bis zur Verschrottung).

3. Die Ebene Layers beschreibt in sechs Schichten das digitale Abbild eines IoT-Produktes, beispielsweise einer Maschine.

Das Modell vereint die unterschiedlichen Nutzerperspektiven und schafft ein gemeinsames Verständnis für Industrie 4.0 Technologien.

Reifegradmodell

 Reifegradmodell ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

Das Reifegradmodell ist ein Strategiewerkzeug, das auf dem Weg der Digitalisierung helfen kann, sich zu orientieren. Es dokumentiert den Istzustand und hilft, einen Sollzustand zu entwickeln. Durch ein unterschiedliches Maß an Übereinstimmung zwischen definierten Kriterien und einem Erfüllungsgrad der Kriterien ergeben sich verschiedene Grade an Reife. Der Fokus auf das Wesentliche zeigt zwar die Richtung, bedarf aber anschließend weiterer Maßnahmen.

Es gibt verschiedene Reifegradmodelle. Hier finden Sie eine Auswahl. (Quelle: ifaa)

Ursprünglich inspiriert vom VDMA Baukasten, habe ich für meinen Digitalisierungs-Workshop einen 35-Schritte Baukasten entwickelt, indem zum einen die 5 Naturgesetze der Digitalisierung und zum anderen 35 Jahre Erfahrung integriert sind. Mit diesem Wissen helfe ich Unternehmen sicher ihren richtigen Digitalisierungsweg zu finden und kostspielige Fehlentscheidungen zu vermeiden.

 Reifegradmodell

Bildquelle: ©JPS - Fotolia.com

REST

siehe Webservice

RFID

◾ RFID ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World

RFID (Radio-Frequency IDentification) bezeichnet eine Technologie zur automatischen und berührungslosen Identifizierung und Lokalisierung von Objekten mit Radiowellen.

Ein RFID-System besteht aus:
✔️einem Transponder, der sich am oder im Gegenstand befindet und einen kennzeichnenden Code enthält, sowie
✔️einem Lesegerät zum Auslesen dieser Kennung.

💡 Grundsätzlich lassen sich 3 verschiedene Typen von Transpondern unterscheiden:

1️⃣ Die einfachste Kategorie dient lediglich dazu festzustellen, ob er im Empfangsbereich eines Lesegerätes aktiviert ist. Ansonsten ist keine weitere Identifikation möglich und nötig. Hierbei werden lediglich 2 Zustände abgefragt: aktiviert oder nicht aktiviert.
Dieser Typ wird z.B. in Kaufhäusern zur Diebstahlsicherung der Kleidungstücke eingesetzt:
RFID 1

Bildquelle:  © weerapat1003 / stock.adobe.com

2️⃣ Read-Only Transponder können nur gelesen, aber nicht beschrieben werden.
Sie senden z.B. permanent die Seriennummer eines Objektes, wenn sie in den Empfangsbereich von Lesegeräten gelangen.
Vorzugweise wird dieser Typ bei der Sendungsverfolgung eingesetzt:

RFID

Bildquelle: © alexlmx / stock.adobe.com; © TarikVision / stock.adobe.com

3️⃣ Read-Write Transponder sind Transponder mit lesbarem und beschreibbarem Speicher.
Diese können sowohl selektiv gelesen als auch beschrieben werden.
Diese aufwändigeren RFID-Speichermedien bieten die meisten Optionen.
Z.B. werden solche Lese- und Schreib - Transponder im Fertigungsbereich seit Jahren zur Werkzeugcodierung eingesetzt:

Balluff

Bildquelle: © BALLUFF

 

 
 

Robo-Advisor

◾ Robo-Advisor  ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

Der Robo-Advisor erzeugt automatisiert Aktienmarkt-Analysen

Die Bezeichnung Robo-Advisor ist ein Kofferwort und setzt sich aus den englischen Wörtern Robot (Roboter) und Advisor (Berater) zusammen und steht für die automatisierte Form der Geldanlage.
Dabei handelt es sich um eine Unterform von Machine Learning, zu Dt.: maschinelles Lernen. Das wiederum ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und nutzt neuronale Netze sowie große Datenmengen.
Der Robo-Advisor kann evtl. starke Kursschwankungen gelassener überbrücken, bei denen Menschen u.U. emotionale Entscheidungen mit suboptimalen Ergebnissen treffen würden.
Die Aktienmarkt-Analysen werden zwar mittlerweile immer professioneller, berechnen jedoch mitunter auch seltsame Anlagestrategien. Also Vorsicht!

Merke: Der „Robo-Advisor“ ist eine digitale Anlagehilfe, die Ergebnisse sollte der anlagewillige Mensch, wie sonst auch, sorgsam prüfen!

RoboAdvisor

Bild-Quelle: © Andrii Symonenko / stock.adobe.com

Robotik

◼️ Robotik ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.
Cobot und ◾ kollaborativ sind im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehören zu: ◼️ Robotik und werden gleich hier mit erklärt:

Üblicherweise sind Roboter und Menschen durch einen Schutzzaun getrennt. Der Schutzzaun verhindert, dass eine Bewegung des Roboters den Menschen aus Unachtsamkeit verletzen oder töten kann. Der Schutzzaun verhindert aber auch, dass Roboter und Mensch direkt zusammenarbeiten können.

Diese Einschränkungen gibt es bei einem kollaborativer Roboter (kurz Cobot) nicht mehr.
Bei der Mensch-Roboter-Kollaboration arbeiten Mensch und Roboter Hand in Hand zusammen.
Hierbei assistiert der Roboter dem Menschen.
Das bedeutet: Der Roboter ersetzt nicht den Menschen, sondern ergänzt seine Fähigkeiten und nimmt ihm belastende Arbeiten ab.
Das können zum Beispiel Über-Kopf-Arbeiten oder das Heben schwerer Lasten sein.

Grundvoraussetzung für die Mensch-Roboter-Kollaboration sind folgende sensitiven Fähigkeiten:

- Annäherungssensoren, die rechtzeitig einen ungewünschten Kontakt zwischen Mensch und Roboter erkennen.
- Berührungssensitive Sensoren, die Kollisionen des Roboters mit Menschen und Gegenständen zuverlässig erfassen und den Roboter im Kollisionsfall sofort stoppen.

In der Smart Factory arbeiten Menschen und Roboter kollaborativ zusammen - ohne Trennung, ohne Schutzzaun:

kollaborativeRoboter

Bildquelle: © kinwun - Fotolia.com
Hier finden Sie ein YouTube Video zum Thema: kollaborative Roboter

Rohdaten

siehe DataLake

S

Sequenzielles Lernen

gehört zu: KI

Sequenzielles Lernen ist ein Teilgebiet vom Machine Learning.
weitere Informationen finden Sie dort.

Simulation

 ◾ Simulation ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Simulation wird z.B. genutzt um Fehler frühzeitig zu erkennen und Schäden an einem realen System zu verhindern.
Simulation kann zur Abbildung umfangreicher realer Fabrikprozesse eingesetzt werden, z.B. werden Abläufe von kompletten Fertigungsstraßen immer häufiger vor dem Aufbau simuliert.
Im CNC-Umfeld ist die Virtualisierung der NC-Maschinen, Werkzeuge, Vorrichtungen und Rohteile zu 3D Simulationszwecken des NC-Programms vielerorts bereits Standard:

Simulation

Simulation eines NC-Programmes, Bildquelle: ©MR

Smart Data

SMART DATA ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value

SMART DATA ist ein Ergebnis von künstlicher Intelligenz (KI)

Intelligente Sensorik erobert immer mehr den Alltag.

  • Dadurch entstehen riesige Datenmengen (Big Data bzw. Data Lake) (= Schritt 1️⃣)
  • Wenn man diese Rohdaten über bestimmte Zeiträume auswertet und verdichtet, 
    dann entstehen Informationen (= Schritt 2️⃣)
  • Wenn man diese Informationen mit digitalisiertem menschlichem Wissen kombiniert,
    dann kann man Zwischenergebnisse berechnen bzw. vorhersagen (= Schritt 3️⃣)
  • Wenn man diese Zwischenergebnisse mit digitalisierter menschlicher Erfahrung kombiniert,
    dann kann man ersten Nutzen generieren (= Schritt 4️⃣a)
  • Wenn man diese Zwischenergebnisse mit Musterfindungs-Algorithmen (Data Mining) kombiniert,
    dann kann man großen Nutzen generieren (= Schritt 4️⃣b)

Dadurch kommt man zu neuartigen Erkenntnissen (=Smart Data) die es ermöglichen
neue Produkte, Prozesse oder Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Beispiel für Schritt 1 bis Schritt 4b:

smartdata

Bildquelle: ©2019 Johann Hofmann
Merke:

Als Big Data bzw. Data Lake bezeichnet riesige Rohdatenmengen. 
Durch den Einsatz von Data Mining und Machin Learning gewinnt man daraus neue Erkenntnisse, die man als Smart Data bezeichnet.
Diese Methode bezeichnet man auch als Predictive Analytics.

Übrigens:

Der Beginn des Sammelns und Auswerten von Daten reicht sehr weit zurück. Die Bauernregeln sind so entstanden (Schritt 1 bis 4a). Bauern waren schon immer besonders abhängig vom Wetter und haben es deshalb genau beobachtet. Dabei fielen ihnen gewisse Regelmäßigkeiten auf, etwa in den Wetterabläufen oder in der Entwicklung von Obst und Getreide. Diese Mustererkennung ermöglichte den Bauern Ihrer Ernte zu verbessern. Mit Erfindung der Computer wurde diese Vorgehensweise (Schritt 1 bis 4a) durch Programmiersprachen erledigt und dadurch die Ergebnisse verbessert.

Das wirklich Neue
bei Industrie 4.0 ist der Schritt 4b, der die Hoffnung nährt, dass aus dem Data Lake vollkommen neuartige Erkenntnisse geschürft (mining) werden können. Immer dann wenn es gelingt durch Schritt 4b neue Erkenntnisse zu gewinnen und diese exakt zu beschreiben und zuverlässig zu wiederholen, dann entsteht neues Wissen. Durch Rückkopplung wird dieses neue Wissen bei Schritt 3 integriert, sodass das Gesamtergebnis stetig besser wird. Durch viele Iterationsschleifen entstehen so immer bessere SMART DATA.

Der Vorgang 4b wird Data Science genannt. Data Science bezeichnet generell die Extraktion von Wissen aus Daten.

💡 Die Abgrenzung zwischen Smart Data und Smart World wird im Hauptbegriff Smart World erklärt.

Video

Smart Factory

 ◾ Smart Factory ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World

Die „Smart Factory" bezeichnet den Wandel zu einer widerstandsfähigeren (resilienten) Fabrik, in der Mensch, Maschine und Bauteil kommunizieren und nur das gefertigt wird, was tatsächlich benötigt wird. Die Roh- und Halbfertigerzeugnisse, sowie die Fertigprodukte und die zu deren Herstellung notwendigen Fertigungshilfsmittel (FHM) tragen intelligente und vernetzte Informationsträger, die mit ihrer Umgebung, Menschen und Anlagen kommunizieren. Der optimale Kombination von LEAN Methoden mit den INDUSTRIE 4.0 Möglichkeiten lässt Schritt für Schritt die Smart Factory entstehen.

Die Formel lautet also:   LEAN + INDUSTRIE 4.0 = SMART FACTORY

Mit Hilfe von "Assistenzsystemen" ist es möglich, eine beherrschbare Prozesskomplexität ohne Abstriche in der Prozessleistung und Prozessrobustheit zu managen.

Durch den verstärkten Einsatz von Sensorik und Aktorik entstehen sogenannte cyber-physische Systeme, die den Assistenzsystemen Aufgaben abnehmen, selbständige  Entscheidungen treffen und so den Menschen weiter entlasten oder ersetzen. Mit der Zeit werden zwar immer mehr und bessere Assistenzsysteme und Cyber-Physical Production Systeme zum Einsatz kommen, die autonome, menschenleere Fabrik sehe ich deshalb noch nicht. In der „Smart Factory" wird allerdings dank der Echtzeitsteuerung eine bessere Energie- und Ressourceneffizienz und eine höhere Produktivität realisiert.

⚠️Die Inbetriebnahme von neuen Produktionsanlagen ist mitunter ein langwieriges Gefrickel!
Folgende Basics müssen erfüllt werden, damit es gelingt „Plug and Produce“ in einer „Smart Factory" zu realisieren:

  • Die Stammdaten sind vollständig und fehlerfrei digitalisiert.
  • Eine durchgängige Konnektivität im Brownfield ist herstellbar. Dazu ist es notwendig, dass sich alle Hersteller von vernetzungsfähigen Produkten (Assets) auf folgende 2 Punkte einigen:
    1. auf eine einheitliche Sprache wie z.B. OPC UA bzw. umati. Unter dieser Prämisse entstehen zeitnah einheitliche OPC UA Parametersätze, die die jeweiligen fachspezifischen Rahmenbedingungen abdecken.
    2. auf die Notwendigkeit einer standardisierten Verwaltungsschale pro Asset und liefern diese mit aus.

Dadurch entstehen I4.0-Komponenten und darauf aufbauend kann MOM es schaffen das „Plug and Produce“ (einstecken und produzieren) zum Laufen gebracht wird. Als einfaches Beispiel kann die Druckerinstallation dienen. Unter Windows XP, oder früher, war eine Druckerinstallation immer eine spannende Aufgabe. Zu Zeiten von Windows 10 konfiguriert sich ein neu angesteckter Drucker vollkommen selbst. ( = „Plug and Play“)

 

Smart Factory

Bildquelle: ©Atlantis - Adobe Stock & © Maksym Yemelyanov - Adobe Stock & ©JH

 

Smart Glasses

 ◾ Smart Glasses ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Mobile Computing

Zu Smart Glasses zählen alle Arten von Datenbrillen.

Detailierte Informationen finden Sie hier:

1️⃣ Virtual Reality (VR)  

2️⃣ Augmented Reality (AR) 

3️⃣ Mixed Reality (MR) 

 

 

 

Smart Grid

 Smart Grid ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World 

Das Smart Grid ist ein intelligentes Stromnetz.

Smart-Grids kombinieren und optimieren Erzeugung, Speicherung und Verbrauch des Stromes.
Dies erfolgt traditionell durch den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien und zunehmend durch den Einsatz von "Künstlicher Intelligenz".
Ein Netz gilt als intelligent, wenn innerhalb des Netzes ein Informationsaustausch erfolgt und es dadurch gelingt Erzeugung, Speicherung und Verbrauch des Stromes dynamisch und situationsabhängig zu steuern. In einem Smart-Grid werden nicht nur Energie sondern auch Daten transportiert, sodass die Netzbetreiber durch intelligentes Lastmanagement die Netzauslastung optimieren können, denn vor allem die effiziente Nutzung und Integration der erneuerbaren Energien benötigt eine intelligente Verfügbarkeits- und Nachfrageflexibilisierung.

Ein wesentlicher Bestandteil der Smart Grids sind Smart Meter die das computergestützte Messen und Steuern der Energiezufuhr ermöglichen.

Weitere wichtige Bestandteile eines Smart Grids entwickelt z.B. die Maschinenfabrik Reinhausen.

SmartGrid

Bildquelle: © monicaodo - Adobe Stock

Smart Health

Smart Health bzw. ◾ E-Health sind im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehören zu: ◼️ Smart World

Smart Health oder auch E-Health" (auch Electronic Health) steht für elektronische und digitale Technologien im Gesundheitswesen zur medizinischen Versorgung und Überwachung von Menschen. Fitnessarmbänder oder Fitness Tracker , sogenannte Wearables, messen neben der Schrittzahl auch den Puls und den Blutdruck und leiten die erfassten Informationen in der Regel an eine Smartphone-App weiter. Im einfachsten Fall werden daraus interessante Diagramme und Grafiken generiert. Im akuten Fall kann sogar automatisch der Rettungsdienst aktiviert werden. Die Überwachung von implantierten Herzschrittmachern kann so Leben retten.
Immer mehr Ärzte verwenden E-Health um ihre Patienten zu unterstützen:
  • in der Prävention
  • in der Diagnostik
  • zur Behandlung
  • zur Nachsorge

E-Health bezieht sich also auf die Anwendung digitaler Hilfsmittel zur Unterstützung von Arzt und Patient.

Jetzt während der Corona-Pandemie wäre eine E-Health App am Handgelenk zur Früherkennung des Virus eine geniale Lösung.
Leider gibt es diese App noch nicht!

 E Health

Bildquelle: © REDPIXEL - Adobe Stock

„E-Health" ist ein schönes Beispiel für den DIGITAL VALUE incl. seiner Definition.

 

Smart Home

 Smart Home ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World 

Smart Home" steht für das informations-, Sensor- und Aktor technisch aufgerüstete und vernetzte Zuhause:

SmartHome1SmartHome3

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Damit kann man z.B. Heizung, Licht, TV, Musik, Kaffeemaschine und Co. vom Sofa oder von unterwegs aus per App bedienen. Das ist zwar alles nicht unbedingt notwendig, es erhöht allerdings den Komfort. Zusätzlich erhöht es auch die Sicherheit, denn es lassen sich beispielsweise Rollläden, Beleuchtung, Rauchmelder, Überwachungsanlagen und Einbruchsschutz automatisch steuern:

SmartHome4

Bildquelle: © a7880ss - Fotolia.com

Durch Smart Metering wird das Smart Home transparent und ressourcenschonend.

Smart Label

 ◾ Smart Label  ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World

Ein Smart Label sieht oberflächlich betrachtet wie ein harmloser Papieraufkleber aus, ist aber viel mehr.
Es handelt sich dabei um eine Folie, in der ein ultraflacher Mikrochip zwischen zwei dünnen Schichten Papier eingeklebt ist.
Die fertige Folie wird zur Massenverwendung auf Rollen aufgewickelt und kann automatisiert, wie ein Papieraufkleber am Objekt aufgebracht werden.
Man nennt es deshalb auch „Intelligentes Papier“.

Dieser ultraflache Mikrochip speichert die relevanten Daten. Zusätzlich ist im Smart Label eine Antenne integriert, über die können die Daten zu den jeweiligen Lesegeräten übertragen werden. Für die Stromversorgung ist keine Batterie notwendig, da die erforderliche Energie aus dem Feld des Lesegerätes entnommen wird.

IoT (Internet of Things) und insbesondere „Track and Trace“ (Verfolgbarkeit der Dinge) nutzen das Smart Label

Merke:
Durch ein Smart Label wird ein einfaches Etikett zum intelligenten Etikett.
Smart Label

Bildquelle: © herpa print GmbH

Smart Metering

 Smart Metering ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World 

Metering ins Deutsche übersetzt steht für Messung.

Smart Metering ist das computergestützte Messen und Steuern der Energiezufuhr wie z.B. Strom, Gas, Wasser und Fernwärme.
Dadurch kann der Anwender genau erkennen, zu welchem Zeitpunkt er welche Energiemenge an welchem Punkt verbraucht.

Als intelligenter Stromzähler ist Smart Metering ein Teil des intelligenten Stromnetzes, welches Smart Grid genannt wird.

Smart Meter werden als Schaltstelle zwischen Smart Home und Smart Grid positioniert und sind ein entscheidender Beitrag für ein nachhaltiges Energiemanagement.

 SmartMetering

Bildquelle: © Destina - Adobe Stock

Smart Object

◾ Smart Object ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Smart World

👉 Alle Begriffe im Lexikon, die dazu beitragen, dass aus einem „Ding“ ein „intelligentes Ding“ wird,
gehören zu dem Hauptbegriff: „Smart Object“. (Beispiel: Identifikator)

👉 Alle Aktionen und Ergebnisse die ein „Smart Object“ generiert
werden den jeweiligen anderen Begriffen zugeordnet. (Beispiel: Track and Trace gehört zu Internet der Dinge)

Smarte Objekte kombinieren mechanische, sensorische, elektrische und informationstechnische Komponenten und sind in der Lage drahtgebunden oder drahtlos, sowohl untereinander als auch mit einer übergeordneten Dateninfrastruktur, zu kommunizieren.

Smarte Objekte können z.B. Verpackungen, Gegenstände oder Werkstücke sein, die mit einem digitalen Gedächtnis in Form eines Datenspeichers ausgestattet sind. Dadurch wird die digitale Welt mit der physischen verknüpft. Voraussetzung dafür ist die eindeutige Identifizierbarkeit dieser Objekte. Dies geschieht z.B. mit Hilfe von Barcodes, RFID, NFC, Smart Label, bzw. iBeacon die von Scannern und Computern erfasst werden.
Bildhaft ausgedrückt weiß der „intelligente“ Joghurtbecher, ob er mit Erdbeer- oder Kirschjoghurt gefüllt werden muss.

Smarte Objekte haben teilweise oder vollständig folgende Merkmale:

1️⃣ Integrierter eindeutiger Identifikator 
2️⃣ Fähigkeit zur automatischen Identifikation (Auto-ID
3️⃣ Fähigkeit zur Datenspeicherung
4️⃣ Vorhandene Kommunikations- und Netzwerkfähigkeit
5️⃣ Integrierte HMI, im Falle menschlicher Einflussnahme
6️⃣ Integrierte Sensorik zur Erfassung der Umwelt
7️⃣ Fähigkeit zu selbständigen Entscheidungen durch Embedded System
8️⃣ Integrierte Aktoren, um Aktionen auszulösen

SmarteObjekte
SMART Home mit vielen SMARTEN OBJEKTEN;  Bildquelle: © THANANIT / stock.adobe.com

💡 Für den Fall, dass ein Smartes Objekt die Merkmale 6️⃣7️⃣8️⃣ erfüllt, wird es damit zu einem "kleinenCyber-Physical System
Beispiel:
Eine automatische Markisensteuerung beinhaltet:

  • einen Sensor, der die Windstärke misst (siehe oben Punkt 6️⃣)
  • eine Software, sprich Embedded System, die entscheidet wann die Markise automatisch eingefahren werden muss (siehe oben Punkt 7️⃣)
  • einen Aktor, der die Markise mittels Elektromotor einfährt (siehe oben Punkt 8️⃣)

Hinweis:
Die Smart Factory im Sinne von Autonomie benötigt  Cyber-Physical Production Systeme mit "größerem" Umfang.

 

Smart Services

 Smart Service ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Der Begriff Smart Service steht für ein digitales Dienstleistungsangebot aus dem Internet. Häufig kommt dabei auch integrierte künstliche Intelligenz zum Einsatz.
Die dabei entstehenden digitalen Produkte werden über digitale Marktplätze vermarktet.

Ein Beispiel ist der Robo Advisor
Die Bezeichnung Robo-Advisor setzt sich aus den englischen Wörtern Robot (Roboter) und Advisor (Berater) zusammen und steht für die automatisierte Form der Geldanlage. Ein Robo-Advisor hilft, digital Geld anzulegen und berechnet losgelöst von menschlichen Panikreaktionen (z.B. bei Börsencrashs) bzw. anderen suboptimalen menschlichen Entscheidungen eine digitale Anlagestrategie. Je cleverer die KI, desto besser die Ergebnisse.

Eine andere Kategorie sind Smart Services die zur Leistungserbringung Smarte Objekte benötigen. Gemeint sind damit vernetzungsfähige Assets wie z.B. Maschinen oder Anlagen. Ein Beispiel ist eine moderne Heizungsanlage mit z.B. einer Wärmepumpe (=Asset), die über einen Internet-Router mit der Servicezentrale verbunden ist und über Fernzugriff gewartet wird.

Smart Service

Bildquelle: ©brizmaker - Adobe Stock & ©fotomek - Adobe Stock & ©FRITZ!Box - AVM & JH

Smart World

◼️ Smart World ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.

Smart World steht für Leben und Arbeiten in einer vernetzten, digitalen Welt und beinhaltet alle smarten Teilbereiche, die da lauten:

◾ Smart Object
◾ Smart Home
◾ Smart Metering
◾ Smart Factory
◾ Smart Quality
◾ Smart Office
◾ Smart Farming
◾ Smart Health
◾ Smart City
◾ Smart Grid
◾ ...

Die Ergebnisse die in der Smart World, (überwiegend durch den Einsatz von KI) entstehen,
werden unter dem Hauptbegriff DIGITAL VALUE aufgelistet. (z.B.: Smart Data)

SmartWorld

Bildquelle:© Anterovium / stock.adobe.com

SOA

 SOA ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

SOA steht für Serviceorientierte Architektur (englisch: service-oriented architecture)

Durch diese dienstorientierte Architektur erlaubt SOA die IT-Systeme zu strukturieren und verteilt zu nutzen.
Dadurch kann man IT-Komponenten wie Datenbanken, Server und Webservices kapseln um dann die Geschäftsprozessen zu orchestrieren.
service oriented architecture
Bildquelle:© ileezhun / stock.adobe.com

SOAP

siehe Webservice

Social Media

 Social Media ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Social Media, auch soziale Medien genannt, unterscheiden sich von traditionellen Medien wie Fernsehen oder Zeitungen durch die Art der Kommunikation.  Diese erfolgt einfach und interaktiv auf digitalem Weg. Die aktuell bekanntesten Beispiele von Social Media Diensten sind Anbieter wie Facebook, Xing oder WhatsApp. Der große Vorteil von sozialen Medien ist die einfache Art des Informationsaustauschs zwischen den Anwendern und mitunter auch Geräten. Auch die deutsche Wirtschaft nutzt dieses Medium verstärkt in ihren internen und externen Prozessen. Social Media unterstützt einen globalen Unternehmensauftritt mit hoher Zugänglichkeit, ermöglicht Multimedialität und größtmögliche Aktualität. Vernetzung, die nötig ist für Industrie 4.0. Der entscheidende Unterschied zu den übrigen Medien (Zeitung, Funk und Fernsehen) ist die Möglichkeit des Empfängers, auf jede Information sofort zu antworten. Im Produktionsbereich gibt es erste Anwendungen, so können z.B. Maschinenbediener mit dem Gabelstaplerfahrer in Kontakt treten, um Material nach zu ordern.

 Social Media

Bildquelle: © quka I Shutterstock.com

Software as a Service (SaaS)

 Software as a Service (SaaSist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Als Software as a Service (SaaS) bezeichnet man eine Dienstleistung, die in der Cloud eine sofort nutzbare Softwarelösung für Endanwender als Webanwendungen zur Verfügung stellt.
⚠️(Nicht zu verwechseln mit: Plattform as a Service (PaaS)
Als PaaS bezeichnet man eine Dienstleistung, die in der Cloud eine Programmier-Plattform für Entwickler von Webanwendungen zur Verfügung stellt.
Das bedeutet, der Anwender kauft und installiert die benötige Software nicht, sondern nutzt die Software nur bei Bedarf über das Internet. Für die Nutzung und den Betrieb zahlt der Servicenehmer ein Nutzungsentgelt. Im Vergleich zu einem traditionellen Lizenzmodell bleiben dem Servicenehmer durch das PaaS- bzw. SaaS-Modell die Anschaffungs- und Betriebskosten, die IT-Administration, Wartungsarbeiten und Updates erspart.

 Software as a Service

Bildquelle: © Tatyana - Adobe Stock

Abgrenzung PaaS- von SaaS-Angeboten:

SaaS-Anwendungen sind funktionsfähige Software-Lösungen für bestimmte Aufgaben und besitzen eine graphische Bedienoberfläche. Sie sind in der Regel explizit für Endanwender gemacht. Beispiel: Microsoft Office 365

PaaS-Anwendungen sind Entwicklungsumgebungen, sie beinhalten Programmiersprachen und weitere hilfreiche Programmiertools und sind für Software-Entwickler gedacht, um z.B. SaaS-Anwendungen zu entwickeln. Beispiel: Google App Engine

Stammdaten

 Stammdaten ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance
 
Stammdaten sind Datensätze, die über einen längeren Zeitraum unverändert bleiben.
Die Aktualisierung von Stammdaten erfolgt gelegentlich oder periodisch, bzw. bei Bedarf.
Stammdaten enthalten Grundinformationen über betrieblich relevante Objekte:
  • Kunden-Stammdaten beinhalten z.B.: Adresse, Ansprechpartner, eingesetzte Produkte, etc.
  • Artikel-Stammdaten beinhalten z.B.: Bauart, Baugröße, techn. Daten
  • Werkzeug-Stammdaten beinhalten z.B.: Typ, Durchmesser, Länge, Beschichtung

Ein grundsätzliches Problem in nahezu allen Firmen sind unvollständige Stammdaten!
Im Zeitalter von Industrie 3.0 wurde dieser Mangel durch Kopfwissen der Mitarbeiter und handschriftliche Ergänzungen in Umlaufpapieren ausgeglichen.
Im Zeitalter von Industrie 4.0 ist diese Arbeitsweise nicht mehr zeitgemäß, weil Assistenzsysteme bzw. MOM-Systeme aus Stammdaten durch Datenanreicherung automatisch Prozessdaten generieren und dazu müssen die Stammdaten vollständig und fehlerfrei sein.

Übrigens:
Das 2. Naturgesetz der Digitalisierung lautet: Stammdaten müssen 100% vollständig und fehlerfrei sein!

Stammdaten

Stammdaten für Werkzeug-Elemente, Bildquelle: © Ineichen - Wintool

Standardisierung

 Standardisierung ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

Standardisierung steht für Vereinheitlichung bzw. Normung von „irgend Etwas“.

Die Standardisierung vor Produktionsschritten wird u.a. durch die Einführung von Lean Management, bzw. sogenannten „Best Practice“ Prozessen erreicht.<

Ein Versprechen von INDUSTRIE 4.0 ist die Beherrschung von beliebiger Varianz. Dieses Versprechen gilt aber nur für die Produkte und auf keinem Fall für die Prozesse!  Die Prozesse müssen standardisiert werden, damit beliebig variante Produkte hergestellt werden können.

Rückblick:

Die große Digitalisierungsbegeisterung in den 90 Jahren während und nach der CIM-Euphorie (Computer-integrated manufacturing) hat dazu geführt, dass fast jeder Anwenderwunsch durch eine Sonderprogrammierung gelöst wurde. Dadurch entstanden in jeder Fabrik unterschiedliche Prozesse für teilweise ansonsten gleiche Arbeitsschritte. Durch die Einführung von Lean konnte zwar ein Teil dieser Sonderlösungen wieder aufgelöst und standardisiert werden. Den bis heute verbliebenen großen Rest dieser firmenspezifischen Prozesse versuchen nun viele Firmen in die digitale Welt zu überführen. Das wird aus folgenden zwei Gründen scheitern:
  • Die Software der Zukunft kommt aus der Cloud und benötigt standardisierte Prozesse.
  • Das riesige Volumen historischer Sonderlösungen ist mit den zur Verfügung stehenden Ressourcen nicht zu digitalisieren.

INDUSTRIE 4.0 gelingt deshalb nur dann, wenn man liebgewordene Trampelpfade verlässt und standardisierte Best Practice Lösungen übernimmt. Im Sinne der Update Fähigkeit, bei stark steigender Softwaredurchdringung aller Bereiche einer jeden Firma, wäre jedes andere Vorgehen langfristig ohnehin zum Scheitern verurteilt. In diesem Sinne benötigen zu allererst alle i4.0 Komponenten von Industrie 4.0 ein standarisiertes Kommunikationsprotokoll wie z.B. OPC UA und eine Verwaltungsschale.

Merke:
Standardisierung realisiert einfache Interoperabilität

Standardisierung

Bildquelle: © Coloures-Pic - Adobe Stock

 

Supervised Learning

gehört zu: KI

Supervised Learning (z.Dt. überwachtes Lernen) ist ein Teilgebiet vom Machine Learning.
weitere Informationen finden Sie dort.


T

Teilmodell

Der Body einer Verwaltungsschale kann mehrere Teilmodelle beinhalten.
Weitere Informationen finden Sie bei: Verwaltungsschale

Traceability

 Traceability ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dinge

Traceability steht im Kontext von Industrie 4.0 für die Rückverfolgbarkeit von Werkstücken bzw. Produkten.
Dadurch kann jederzeit festgestellt werden, wann und wo und durch wen die einzelnen Teile hergestellt, bearbeitet, gelagert und transportiert wurden.
Die Realisierung der Traceability von Produkten über den gesamten Lebenszyklus ist eine der Voraussetzungen für Industrie 4.0!

Beispiel:
Während der Herstellung eines jeden Werkstückes, wird z.B. mittels Sensorik, jeder einzelne Fertigungsschritt verfolgt und gespeichert.
Falls es zu einem späteren Zeitpunkt zu einem Schadensfall mit diesem Werkstück kommt, dann kann genau rückverfolgt werden, wie das Werkstück gefertigt wurde.
Traceability
Bildquelle: © Aleksandr - Fotolia.com
Merke:
Verfolgbarkeit ist die technische Voraussetzung für Rückverfolgbarkeit!
Dazu muss jedes einzelne Teil, das verfolgt werden soll, eine digitale Identifikation erhalten (z.B. mit RFID oder DataMatrix-Code, etc.).
Das ist u.a. die Voraussetzung für gezielte Rückrufaktionen.
 
 

Track and Trace

 Track and Trace und ◾ Asset Tracking sind im Ordnungsrahmen Unterbegriffe und gehören zu: ◼️ Internet der Dinge

Einfach aus dem Englischen übersetzt bedeutet „Track and Trace“ Sendungsverfolgung.
Damit ist die inner- und außerbetriebliche Zurückverfolgung von Pakten oder anderen „Dingen“ gemeint.
Track and Trace kommen dabei zwei Aufgaben zu:

1️⃣ Zum einen wird in Echtzeit verfolgt, wo sich eine Ware gerade befindet.
Z.B. in der Produktion oder im Lager oder schon im Lkw? Und wo befindet sich der Lkw (Track).

2️⃣ Zum anderen wird nachträglich zurückverfolgt, welchen Weg eine Ware genommen hat –
und eventuell auch, wie dabei die Rahmenbedingungen waren (Trace).

Mit Track and Trace sollen die verschiedenen Stufen der Lieferkette sichergestellt werden. Es kann jederzeit der genaue Ort der Sendung festgestellt werden. Mit Hilfe dieser Informationen können Kapazitäten angepasst und Prozesse optimiert werden. Ebenso können bei nachträglich erkannten Qualitätsproblemen gezielte Rückrufaktionen gestartet werden. Voraussetzung dafür ist, dass die Waren eindeutig identifiziert werden können. Erreicht wird das über eine Unique Identification Number (UIN).

👉  Track and Trace, auch Asset Tracking genannterfordert Automatische Identifizierung (Auto-ID) der Dinge.

Durch Auto-ID werden Dinge mittels KI automatisch erkannt und identifiziert. Dazu müssen die zu identifizierenden Objekte auslesbare Informationsträger mitführen. Übliche Beispiele sind Magnetstreifen, Barcode, QR-Code, RFID, Sensorik oder mit Bildverarbeitung lesbare Buchstaben (OCR).

siehe auch: Entität und  Traceability

TrackandTrace

Bildquelle: © sabelskaya / stock.adobe.com

Beispiel:
Die Lkw-Maut in Deutschland ist eine streckenbezogene Straßenbenutzungsgebühr für den Schwerverkehr und identifiziert die LKW‘s automatisch beim Durchfahren einer Kontrollbrücke. Diese automatische Identifizierung (Auto-ID) erfolgt durch eine Infrarot-Verbindung mit der On-Board-Unit (OBU) der Fahrzeuge. Zur Rasterfahndung von Fahrzeugen ohne OBU (alle PKW) sind in den Kontrollbrücken Kennzeichenscanner eingebaut.

AssetTracking2

Bildquelle: © Ingo Bartussek - Adobe Stock

Transaktions-Plattform

 Transaktions-Plattform ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Internet der Dienste

Eine Transaktions-Plattform, auch als Matchingplattform bekannt, vermittelt zwischen
zweier oder mehrerer Nutzergruppen, die beide auf die Interaktion angewiesen sind.

Beispiele:

Hotelbuchungs- oder Dating-Plattformen
Bezahlplattform PayPal

Paypal

Transaktions-Plattform Paypal; Bildquelle: © wolterke - Adobe Stock

Transformatorische Technologien

 ◾ Transformatorische Technologien ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼ Digital Value
 
Transformatorische Technologien übersetzen etablierte Technologien in moderne, fortschrittlichere Technologien.
Darunter versteht man auch die Weiterentwicklung und Verbesserung der vorhandenen Möglichkeiten.

Merke:
Nicht alles im Umfeld von Industrie 4.0 muss disruptiv sein. Viele guten Lösungen sind transformatorisch. Transformation

Bildquelle: © IRStone  - Adobe Stock

TSN (Time Sensitive Networking)

 ◾ TSN ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

TSN steht für Time Sensitive Networking

Das Ziel von TSN ist es durch eine Reihe von Standards die Echtzeit-Kommunikation in Computernetzwerken zu verbesseren.
Das ist ein weiterer Schritt die Interoperabilität im Brownfield zu ermöglichen.

Bearbeitet und weiterentwickelt wird TSN durch die Time-Sensitive Networking Task Group.
Weiterführende Informationen finden Sie hier


U

UMATI

 ◾ umati ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

👉 umati ist der längst überfällige Versuch „Plug and Produce“ auf Basis von OPC UA zu realisieren!

umati steht für (universal machine tool interface) und ist eine universelle Schnittstelle für Werkzeugmaschinen.

umati-logo.jpg

Bildquelle: ©VDW

umati wurde in Hannover auf der EMO 2017 als Projekt gestartet und ist eine Initiative des VDW (Verein Deutscher Werkzeugmaschinenfabriken)
im Verbund mit Partnern, wie z.B. dem VDMA (Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau).

Basierend auf dem plattformunabhängigen Standard OPC UA kann umati als offener Standard lizenzfrei genutzt werden
und eignet sich deshalb als Kommunikationsplattform zur Anbindung unterschiedlichster Devices.

Zitat Hartmut Rauen, stellvertretender Hauptgeschäftsführer des VDMA: 

„Die Fertigungsleiter dieser Welt müssen darauf vertrauen dürfen,
dass die Maschinen unterschiedlichster Hersteller die gleiche Sprache sprechen
und sie den Anspruch von umati – Connecting the World of Machinery – umsetzen können“ 

👉 OPC UA und die Verwaltungsschale sind dafür die Werkzeuge
👉 umati ist dafür der Handwerker, sprich Klempner, der diese Werkzeuge nutzt, um den Datendurchfluss herzustellen

 SmartFactory mit umati

Bildquellen: © Nikita / stock.adobe.com; © AKS / stock.adobe.com; © patrimonio designs / stock.adobe.com; © Atlantis / stock.adobe.com; © www.industrie40.net

 

weiterführende Informationen finden Sie hier und hier und hier und hier

 

 

Unique Identification Number (UIN)

siehe Entität

V

ValueFacturing

 ◾ ValueFacturing ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Autonomie
 
ValueFacturing® ist ein kognitives Assistenzsystem für die digitale Hochleistungsfertigung.

Es fungiert zum einen als Datendrehscheibe und Bindeglied zwischen dem ERP-System und dem Shopfloor (vertikale Integration) und zum anderen als Bindeglied zwischen den einzelnen den Fertigungsprozess ausführenden Einheiten (Maschinen und Anlagen) im Shopfloor (horizontale Integration).

Zudem beinhaltet das Assistenzsystem eine „Datenpumpe“, die Rohdaten sammelt, welche durch die Digitalisierung in riesigen Mengen entstehen und durch Mustererkennung (Data Mining) veredelt. Dadurch erhält man neuartige Erkenntnisse, die es ermöglichen, steigende Qualitätsanforderungen, kürzere Lieferzeiten, sich verkürzende Produktlebenszyklen und eine wachsende Variantenvielfalt zu beherrschen.

Zusätzlich beherrscht ValueFacturing MES Funktionen (Manufacturing Execution System) und entwickelt sich aktuell zu einem MOM (Manufacturing Operations Management) weiter.

ValueFacturing

I4.0-Assistenzsystem für die digitale Fertigung; Quelle: MR ValueFacturing®  weitere Infos siehe: www.ValueFacturing.com

Dieses Assistenzsystem der Maschinenfabrik Reinhausen wurde 2013 mit dem ersten vergebenen INDUSTRIE 4.0 Award ausgezeichnet.

industrie 4 0 award 2013
Das begründet sich wie folgt:
• Das Assistenzsystem ermöglicht die horizontale und vertikale Vernetzung.
• Das Assistenzsystem ermöglicht das Internet der Dinge; aktuell im Einsatz im Intranet der Dinge.
• Das Assistenzsystem ist eine 100% Web-Lösung und ist Cloud-fähig.
• Das Assistenzsystem sammelt im Sekundentakt Rohdaten aus der Fertigung im Sinne von Big Data.
• Das Assistenzsystem wertet diese Rohdaten durch Mustererkennung (z.B. NC- Fertigungsstabilität) aus.
• Das Assistenzsystem generiert automatisch durch Datenanreicherung neue fehlende Daten.
• Das Assistenzsystem ermöglicht die Digitalisierung durch Zerlegung eines Fertigungsauftrages in Arbeitsgänge / Aktivitäten / Schritte
• Das Assistenzsystem begleitet jeden einzelnen Schritt digital und ermöglicht so die papierlose CAM Fertigung.

Industrie 4.0 wird in Fachkreisen gelegentlich ausschließlich auf dezentrale Komponenten reduziert.
Das dieser ausschließliche Ansatz irrt, lässt sich mathematisch belegen. (siehe Lexikon Eintrag: Vernetzung - dezentral / zentral)
Damit aus der digitalen Fertigung die digitale Fabrik entstehen kann, muss es innerhalb dieser sinnvollen Dezentralität für jedes Ökosystem ( wie z.B. für Wareneingang, Fertigung, Montage, Warenausgang, etc.) zentrale Daten-Hubs geben, ansonsten explodiert die Bandbreite der Schnittstellen. Der große Zusammenhang kann durch ein Meta-System hergestellt werden, welches das ERP-System zurückdrängen wird:

DieDigitaleFabrik

 Von der digitalen Fertigung zur digitalen Fabrik mit einem META-System; Bildquelle: © blobbotronic- Fotolia.com & Johann Hofmann

Vernetzung

 Vernetzung ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

Vernetzung im Sinne von INDUSTRIE 4.0 betrifft alle Produktionsanlagen zum firmenweiten bzw. weltweiten Austausch von Daten und Informationen aller Art.

Grundvoraussetzung ist:
1️⃣ die Fähigkeit die Konnektivität im Brownfield ausfallsicher herzustellen
2️⃣ die Datensicherheit zu gewährleisten

Man benötigt und unterscheidet dabei folgende 2 Arten der Vernetzung:
1️⃣Vernetzung - dezentral / zentral
2️⃣Vernetzung - horizontal / vertikal

Vorher muss allerdings jede Maschine zum Datenaustausch befähigt werden.

Übrigens:
Das 3. Naturgesetz der Digitalisierung lautet: Konnektivität im Brownfield herstellen

Man unterschiedet dabei abhängig vom Hersteller und Baujahr folgende Möglichkeiten:

Konnektivität

Bildquelle: ©www.JohannHofmann.info

Vernetzung - dezentral / zentral

 Vernetzung ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

Bei dezentraler Vernetzung sprechen die Kommunikationspunkte direkt miteinander.

Bei zentraler Vernetzung sprechen die Kommunikationspunkte nicht direkt miteinander sondern über einen sogenannten HUB.
Das reduziert deutlich die dazu benötigte Anzahl der Schnittstellen.
dezentral zentral

Je mehr Kommunikationsteilnehmer, desto gravierender der Unterschied:

dezentral zentral Tabelle

Die gebetsmühlenartige Wiederholung, dass INDUSTRIE 4.0 ausschließlich dezentral ablaufen muss lässt sich zum einem durch obige Tabelle in Frage stellen und zum anderen durch das autonome Fahren bereits jetzt schon wiederlegen:
zentral dezentral
Bildquelle: ©metamorworks - Fotolia.com

Natürlich müssen autonom fahrende Autos dezentral kommunizieren. Sie benötigen aber zusätzlich zentrale Unterstützung, ansonsten könnten keine vorausschauenden Informationen empfangen werden.

Fazit:

Industrie 4.0 benötigt zum einen dezentrale Kommunikation und zum anderen zentrale Unterstützung.

siehe auch: Vernetzung - horizontal / vertikal

Vernetzung - horizontal / vertikal

  Vernetzung ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Data Governance

Im Rahmen der horizontalen Vernetzung werden alle Maschinen, Anlagen, Softwaresysteme und Menschen auf Shopfloor Ebene informationstechnisch vernetzt. Eine wesentliche Aufgabe liegt in der Bereitstellung der nötigen Schnittstellen, um eine Kommunikation zwischen den regelmäßig mit proprietären Datenformaten arbeitenden Maschinen und Anlagen zu ermöglichen (Brownfield).

Im Rahmen der vertikalen Vernetzung werden sinnvolle Daten der physischen (=horizontalen) Produktion an das planende ERP/PPS-System angebunden. Diese vertikale Vernetzung kann bis in die Cloud reichen.

Sowohl die horizontale als auch die vertikale Vernetzung muss zur Gänze bidirektional (in beide Richtungen) erfolgen!

horizontale und vertikale Vernetzung

Bildquelle: ©Osuch/MR

siehe auch: Vernetzung - dezentral / zentral

Verwaltungsschale

Virtual Reality (VR)

 ◾ Virtual Reality ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Virtual Reality (oder "virtuelle Realität") ersetzt die menschliche Wahrnehmung ausnahmslos durch virtuelle Informationen.
Der Nutzer taucht vollständig in diese virtuelle und digitale 3D-Welt ein und nimmt die reale Umwelt nicht mehr wahr.

Der Nutzer benötigt dazu eine Virtual Reality Brille wie z.B. die Oculus Rift.

Virtual Reality

Bildquelle: © kegfire- Fotolia.com

Merke:

Der Virtual Reality (VR) Nutzer sieht 100% virtuelle Bilder. Beispiel siehe hier

Der Augmented Reality (AR) Nutzer sieht eine Mischung aus realen und virtuellen Bilder, die ohne räumlichen Bezug zueinander sind

Der Mixed Reality (MR) Nutzer sieht eine Mischung aus realen und virtuellen Bilder, die einen räumlichen Bezug zueinander haben

 VR AR MR
Bildquelle: © fedorovacz - Adobe Stock& © Tran - Adobe Stock & ©JH
 

Virtualisierung

◼️ Virtualisierung  ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.

Virtualisierung ist eine aus der Informatik entlehnte Bezeichnung. Eine virtuelle Ebene wird hier gebildet oder abstrahiert, losgelöst von real existierenden Ressourcen wie Maschinen, die es ermöglicht, vorhandene Ressourcen zu gliedern und für den Anwender transparent zu machen.

Eine bekannte Möglichkeit ist beispielsweise das Ausführen eines Betriebssystems innerhalb eines Anderen. Dieses Prinzip lässt sich auch auf Produkte und Prozesse übertragen.

 Virtualisierung

Bildquelle: © Macrovector - Shutterstock.com

Virtualisierung kann auch als Echtzeitabbildung realer Fabrikprozesse im virtuellen Raum verstanden werden:
FabrikVirtualisierung

Bildquelle: Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft

Virtualisierung beinhaltet auch:

1️⃣ Simulation
2️⃣ Augmented Reality (AR)
3️⃣ Virtual Reality (VR)
4️⃣ Mixed Reality (MR)
5️⃣ Digitaler Zwilling (Digital Twin)

Virtuelle Lehre

siehe Lernen 4.0

Visualisierung 

 ◾ Visualisierung ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Virtualisierung

Visualisierung ist die Darstellung von Informationen in sichtbarer Form, welche aus Bildern, Texten, Zahlen, o.ä. bestehen kann.

Beispiel:
Der Tachometer im Auto zeigt die tatsächlich gefahrene Geschwindigkeit an und versetzt den Fahrer in die Lage bestehende Tempolimits einzuhalten,
was ohne Visualisierung nicht mit der nötigen Genauigkeit möglich wäre.

Im Sinne von I 4.0 steht Visualisierung für die Aufbereitung von Rohdaten zu schnell erfassbaren Darstellungen mit hohem Informationsgehalt.

Beispiel:
Das Wetterradar macht den Verlauf der Regenwolken sichtbar.
Auch die bildhafte Darstellung von Maschinenzuständen wird durch Visualisierung in Form einer modernen HMI ermöglicht. 

Visualiserung

Visualisierung; Bildquelle: © ZinetroN - Adobe Stock

Abgrenzung:

  • Visualisierung zeigt Zustände nur bildhaft an, ohne auf kritische Zustände automatisch zu reagieren.
  • Condition Monitoring reagiert auf kritische Zustände oder auf Werte außerhalb eines festgelegten Bereiches.
  • Predictive Maintenance kann auf Grund der Zustände vorausschauend berechnen, wann Wartungen durchzuführen sind.

W

Wearables

 ◾ Wearables  ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Mobile Computing

Wearables sind Mini-Computer, die während der Anwendung am Körper des Benutzers getragen werden.
(z. B. Smartwatch, Fitnessarmbänder, Datenbrille).
Ein Wearable kann auch in die Kleidung oder in die Schuhe integriert sein.

Beispiel:

Wearables messen z.B. die Körperfunktionen, wie beispielsweise den Puls.
Wearables kommen auch als digitale Blutzucker- und Blutdruck-Messgeräte zum Einsatz.

Wearables

Bildquelle: ©Andrey Popov - Fotolia.com

Webservice

 Webservice 
SOAP 
REST 
sind im Ordnungsrahmen Unterbegriffe und gehören zu: ◼️ Internet der Dienste

Damit 2 Anwendungen oder 2 Assets miteinander kommunizieren können benötigen sie eine Kommunikationsmethode.
Ein althergebrachte Kommunikationsmethode aus Zeiten von Industrie 3.0 ist das überwachen eines Ordners auf einem Netzlaufwerk. Bei Eintreffen einer Datei wird diese geparst (zeilenweise ausgewertet) und darauf abgestimmte Aktionen eingeleitet. Diese Methode hat erhebliche Nachteile, z.B. hat der auslösende Partner keinerlei Information über das Geschehen auf der anderen Seite.

Zu Zeiten von INDUSTRIE 4.0 hat diese Methode keine Zukunft mehr, denn jetzt kommuniziert man mittels Webservice.
Ein Webservice ist ein Dienst, der über ein Computer-Netzwerk eine Kommunikation zwischen Maschinen oder Anwendungen ermöglicht. Die WebServices haben keine Benutzeroberfläche für Menschen. Die Realisierung wird mittels serviceorientierter Architektur (SOA) durchgeführt.

Sowohl SOAP als auch REST sind dafür geeignete Webservices.

✔️ SOAP steht für Simple Object Access Protocol und ist ein industrieller Standard des World Wide Web.

✔️ REST steht für Representational State Transfer und stellt eine einfache Alternative zu SOAP dar.

Sowohl SOAP- als auch REST-Webservices erfüllen die geforderten Fähigkeiten für IoT.
Die Entscheidung für SOAP oder REST wird häufig durch die Softwareentwicklungskultur oder durch die Projektanforderungen eines Unternehmens getroffen.

Weiterführende Informationen für SOAP finden Sie hier und für REST hier.

 Webservices

Bildquelle: ©aleksandarvelasevic - iStock & ©JH

WiFi / WLAN

 ◾ WiFi / WLAN ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Mobile Computing

WiFi (häufig auch Wi-Fi geschrieben) ist die Kurzform von wireless fidelity.
WiFi ist eine Kennzeichnung bzw. ein Markenname und steht für einen Funknetzwerkstandard der Geräte befähigt WLAN zu empfangen.
WLAN steht für "Wireless Local Area Network". Übersetzt bedeutet dies "kabelloses lokales Netzwerk".

Vorrangig zum Einsatz kommt WLAN bei Mobile Computing.
Per WLAN kann man Endgeräte (z.B. Laptops & Smartphones) ohne Kabel mit dem Internet verbinden.
Oft wird WiFi als Synonym für WLAN benutzt. Streng genommen sind WLAN und WiFi jedoch nicht dasselbe. Diese Unterschiede sind jedoch für die Nutzer weniger relevant. Ob WLAN oder WiFi - letztlich können Sie beide Begriffe synonym gebrauchen, denn beide stehen im deutschen Sprachraum für "kabelloses Netzwerk".

Beachten Sie allerdings, dass der Begriff "WLAN" in den meisten fremdsprachigen Ländern nicht genutzt wird.
Wenn Sie im Ausland WLAN nutzen möchten, verwenden Sie den Begriff "WiFi".

WLAN

 

Wirtschaftlichkeitspotenziale von Industrie 4.0

◾ Wirtschaftlichkeitspotenziale ist im Ordnungsrahmen ein Unterbegriff und gehört zu: ◼️ Industrie 4.0

Die Kernfrage lautet: Wie lassen sich methodisch gestützt die Wirtschaftlichkeitspotenziale von Industrie 4.0-Investitionen abschätzen?

Wirtschaftlichkeitspotenziale

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Die Antwort liegt in Prozess- und Potenzialanalysen. Der prämierte Fachartikel der Zeitschrift Controlling gibt hier Antworten:
Veröffentlichung der Zeitschrift für Controlling


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Johann Hofmann INDUSTRIE 4.0 Experte, Keynote Speaker, Praktiker aus Leidenschaft Anonym hat 4,61 von 5 Sternen 63 Bewertungen auf ProvenExpert.com