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Lexikon - Industrie 4.0

Lexikon - Industrie 4.0

EINFACH anders

Alle

Adaptive Produktion

gehört zu: Smart Factory

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

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.

Im Prinzip werden die vorhandenen Fertigungsverfahren wie z.B.:
Gießen, Schmieden, Fräsen, Bohren, Schweißen oder Löten durch den 3D-Druck um ein weiteres Fertigungsverfahren ergänzt.

Deshalb verorte ich diesen Begriff nicht unter der Überschrift INDUSTRIE 4.0, sondern sehe in als eigenständige Technologie.

additiveFertigung

Bildquelle: © Wire_man - Adobe Stock

Aktives Lernen

gehört zu: KI

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

AMQP

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.

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

Anything as a Service (XaaS/EaaS)

Gehört zu: lnternet 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:

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

App

 

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

Aktuell ist 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.
Siehe hierzu auch den Eintrag: DIGITAL VALUE

 

App

Mit der App Quizzer® spielerisch lernen

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS)

Gehört zu: lnternet der Dienste

Als Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) bezeichnet man künstliche Intelligenz (KI) aus der Cloud.
Es handelt sich dabei um einen der innovativsten Dienste.
Die Möglichkeit KI als Dienstleistung zu beziehen ermöglicht u.a. auch Startup Unternehmen ohne große Anfangsinvestitionen und Risiken ihre Ideen zu verwirklichen.
KI aus der Cloud 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.

 AIaaS

Bildquelle: © @agsandrew-Depositphotos & JH

 

Asset

gehört zu: Internet der Dinge

Als Asset bezeichnet man alle Dinge die mit dem Internet verbunden werden können (IoT).
Z.B.: alle Arten von Maschinen, Anlagen bzw. deren Einzelkomponenten.

Die Verwaltungsschale ist dabei die digitale Repräsentation eines physischen Assets und kann mehrere Teilmodelle beinhalten.
Beides zusammen ergibt eine Industrie 4.0-Komponente.

Folgende Formel beschreibt den Zusammenhang:
Asset + Verwaltungsschale = Industrie 4.0-Komponente

 Asset u Verwaltungsschale

Bildquelle: ©Johann Hofmann

siehe dazu auch den Eintrag zu Entität

 

Assistenzsysteme

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:

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

2.  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.

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

 

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

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)

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


B

Barcode eindimensional

 gehört zu: smarte Objekte

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:

barcode

Beispiel: Kennzeichnung von Lebensmitteln

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 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:

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

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

 

Bin Picking

 gehört zu: KI

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

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.

Bin Picking

Bildquelle: © Maschinenfabrik Reinhausen - JH

Hier finden Sie ein YouTube Video zum Thema: Bin Picking

Bitcoin

gehört zu: Datensicherheit
 

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.
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.

BitCoins

Bildquelle: © volff- Adobe Stock

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

Blended Learning

gehört zu: Digital Value

Blended Learning ist eine Mischung aus klassischem Unterricht und computergestütztem Lernen (z. B. über das Internet). Es bezeichnet quasi eine Lernform, bei der die Vorteile von Präsenzveranstaltungen und E-Learning 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 des E-Learning Anteiles ist es, dass das Lernen nicht zeit- und ortsgebunden ist.

blendedLearning

Bildquelle: © kabliczech - Adobe Stock

„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.
Ein Beispiel ist der Quizzer® der für unterschiedliche Themen die jeweiligen Fragenkataloge zur Verfügung stellt.

QuizHand

Mit der App Quizzer® spielerisch lernen

Blockchain

gehört zu: Datensicherheit 

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

gehört zu: Vernetzung

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.
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

gehört zu: KI

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 wäre politische Stimmungsmache oder politische Propaganda.

Ein Beispiel für Chat Bots sind Reservierungsportale. Aber auch Newsportale, wie die Tagesschau, haben einen eigenen Chat Bot namens Novi-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

Cloud

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 Ausprägungen:

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

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. 

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

Condition Monitoring

 
gehört zu: Smart Data
Condition Monitoring steht für kontinuierliche Zustandsüberwachung (von Maschinen, etc.).
Basierend auf in Echtzeit gesammelten und analysierten Sensordaten kann ein verlässliches Bild über den Verschleißzustand von Bauteilen gewonnen werden.
Diese Überwachung des Maschinenzustands ist die zwingende Voraussetzung für eine vorausschauende und bedarfsorientierte Wartung und Instandhaltung mittels Predictive Maintenance.
Predictive Maintenance steht für vorausschauende Wartung (von Maschinen, etc.).
Condition Monitoring ist die Voraussetzung für Predictive Maintenance.
 
 

Condition Monitoring

Bildquelle: ©ZinetroN  - Fotolia.com

 

Cyber-Physical Production System (CPPS)

Der Begriff Cyber-Physical Production System (CPPS) steht für den Einsatz eines Cyber-Physical Systems (CPS) in der produzierenden Industrie.
Weitere Informationen finden Sie bei: Cyber-Physical Systems (CPS)

Cyber-Physical Systems (CPS)

Unter Cyber-Physical Systems (CPS), auch cyber-physische Systeme genannt, versteht man Objekte, die sich entlang der Produktionslinien bewegen und sich selbst steuern. Dazu werden sie digitalisiert und erhalten eigene Datenspeicher, um Informationen mit sich zu führen. Zusätzlich zum Datenspeicher kann es sinnvoll sein, "embedded Software" mit sich zuführen, um eigene Entscheidungen treffen zu können. Unter CPS versteht man auch industrielle Anwendungen, die dadurch Nutzen erzeugen, dass sie Daten, die in verschiedenen Teilsystemen entstehen auf einer höheren Ebene intelligent zu Informationen verdichten, die wiederum Aktionen auslösen können. Dazu benötigen sie einen Sensor und einen Aktor.

Das Fraunhofer IIS definiert CPS im engeren Sinne wie folgt: „Bei Cyber-Physical Systems handelt es sich um verteilte, miteinander vernetzte und in Echtzeit kommunizierende, eingebettete Systeme, welche mittels Sensoren die Prozesse der realen, physischen Welt überwachen und durch Aktuatoren steuernd bzw. regulierend auf diese Einwirken. Sie zeichnen sich zudem häufig durch eine hohe Adaptabilität und die Fähigkeit zur Bewältigung komplexer Datenstrukturen aus."

Cyber Physical System
Bildquelle: © metamorworks - Fotolia.com

CPS benötigt:
1. Sensoren, um Daten zu erfassen.
2. eingebettete Software, um die Daten auszuwerten und um Entscheidungen zu treffen.
3. Aktoren, um die berechneten Entscheidungen umzusetzen (z.B. Elektromotoren).

sehr einfaches Beispiel:
Eine automatische Markisensteuerung beinhaltet:

  • einen Sensor, der die Windstärke misst.
  • eine Software, die entscheidet wann die Markise automatisch eingefahren werden muss.
  • einen Aktor, der die Markise mittels Elektromotor einfährt.

 


D

Data Governance

Für Data Governance gibt es derzeit (2019) 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
• …

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

Im Prinzipp beschreibt Data Governance die Startbedingungen für INDUSTRIE 4.0

 DataGovernance

Bildquelle: ©magele-picture - Fotolia.com

 

Data Lake

gehört 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 die Daten vor der Speicherung nicht geprüft oder formatiert werden müssen.
Der Data Lake muss in der Lage sein beliebige Datenformate aufzunehmen.
Dadurch werden verteilte Datensilos vermieden.

Erst wenn die Daten benötigt werden, erfolgt die Aufbereitung der betroffenen Daten.
Dafür benötigt mann 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.

DataLake

Bildquelle: ©rolffimages - Fotolia.comFotolia 87778767 S

Data Science

gehört zu: KI, Big Data, Smart 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.
Data Science

Bildquelle: © rashadashurov - Adobe Stock

 

Data-Mining

gehört zu:  Smart Data und KI

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.
Um Fehlinterpretationen weitestgehend zu vermeiden, müssen die Entdeckungsalgorithmen Ausreißer und manipulierte Daten erkennen und aus der Bewertung entfernen.

Data Mining

Bildquelle: © aleksandarvelasevic - iStockphoto.com

Merke:

Data-Mining macht Big Data zu Smart Data

Datamatrix-Code

gehört zu: smarte Objekte
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

gehört zu: Assistenzsystem

Unter Datenanreicherung (Data Enrichment oder Data Enhancement) versteht man die Erweiterung von Datensätzen mit zusätzlichen Informationen. Üblicherweise werden digitale Stammdatenströme durch die Bordintelligenz eines kognitives Assistenzsystems angereichert und dadurch vollautomatische Prozessdaten generiert.
Voraussetzung dafür sind vollständige und fehlerfreie Stammdaten!

In einer hohen Ausbaustufe (z.B.: bei ValueFacturing) werden Prozessdaten nicht nur angereichert sondern vollständig neu generiert:

 Datenanreicherung s

 Bildquelle: © Maschinenfabrik Reinhausen & Johann Hofmann

 

Datensicherheit

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

Dabei werden folgende Teilziele verfolgt:

Vertraulichkeit
   Ziel: Zugriff nur durch autorisierte Benutzer
   Lösungsansatz: Rechtesystem

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

Verfügbarkeit
 
  Ziel: Ausfallsicherheit
   Lösungsansatz: Server Architektur, Cloud

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

gehört zu: KI
 
Deep Learning, zu Dt.: tiefgehendes Lernen, ist ein Teilbereich des Machine Learning.

Deep Learning

Bild-Quelle: ©phonlamaiphoto- Fotolia.com
 
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.
 
 

Digital Twin

Digital Value

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 und neue Geschäftsmodelle. Siehe hierzu auch die Lexikon Einträge zu E-Health und Smart-Home.

Apps

Bildquelle: ©Elnur - Fotolia.com

Digitaler Schatten

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

gehört zu: Virtualisierung

Der Digitale Zwilling 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

gehört zu: Virtualisierung
 
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

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.

Disruptiv

Bildquelle: © Lightspring - shutterstock.com
 
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.
 

 Im Gegensatz zu Disruptive Technologien stehen Transformatorische Technologien

 

E

E-Health

gehört zu: Digital Value

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.

 E Health

Bildquelle: © REDPIXEL - Adobe Stock

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

 

Edge Computing

gehört zu: Vernetzung

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

gehört zu: smarte Objekte

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.
Ein Embedded System begegnet uns auch in Form von sogenannter Firmware.
Smarte Objekte sind mit Embedded System ausgestattet um mit ihrer Umwelt in Kontakt treten zu können.
Embedded System wird z.B. eingesetzt in Haushaltsgeräten oder in Herzschrittmachern.

Embedded System

Bildquelle: © KAnton Shaparenko - Adobe Stock

Entität

gehört zu: Internet der Dinge

Eine Entität beschreibt die Identität von einem echten oder einem virtuellen „Ding“.
Dazu erhält jedes „Ding“ eine Unique Identification Number (UIN).
Diese UIN ist eine eindeutige Identifizierungsnummer mit der alle Dinge (Entitäten) eindeutig identifizierbar und damit einzigartig werden. 
Bei der Vergabe der UIN Nummern muss die mehrmalige Vergabe derselben Nummer zuverlässig ausgeschlossen werden.
Im Sinne vom Internet der Dinge (IoT) ist die Entität für alle Dinge die vernetzt werden wollen bereitzustellen!

UniqueIdentificationNumber

Bildquelle: ©magele-picture - Fotolia.com & JH

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

 


F


G

Gamification

Greenfield

gehört zu: Vernetzung

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 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 häufig nur ansatzweise vorhanden.
Diesen Zustand bezeichnet man als Brownfield, bzw. auch gerne als Zoo.
Als Altlasten gibt es in jedem Brownfield unvollständige und fehlerhafte Stammdaten und zahlreiche Papierunterlagen.
Die Vernetzung eines Brownfield - Maschinenparks gleicht einem Häuserkampf.

Brownfield Greenfield

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

 

 

Griff in die Kiste

siehe Bin Picking

H

HMI

gehört zu: Smarte Objekte

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 die Augmented Reality Brillen als HMI zum Einsatz kommen, ebenso wie die Kommunikation mit der Maschine via Gestik, Mimik oder Sprache.

 HMI

Bild-Quelle: ©gen_A - Adobe Stock

Holodeck

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

Usprung 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

gehört zu: Internet der Dinge

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.

Als Asset bezeichnet man alle Dinge die mit dem Internet verbunden werden können (IoT).
Die Verwaltungsschale ist die digitale Repräsentation eines physischen Assets und kann mehrere Teilmodelle beinhalten.

Folgende Formel beschreibt den Zusammenhang:
I4.0-Komponente = Verwaltungsschale + Asset 

Asset u Verwaltungsschale

Bildquelle: ©Johann Hofmann

Hier finden Sie weitere detaillierte Informationen zum Thema.

iBeacon

gehört zu: smarte Objekte

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.

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.

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.

iBeacon

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Industrie 4.0 - Die 4. industrielle Revolution

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.

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. Das ambitionierte Zukunftsprojekt Industrie 4.0 der Bundesregierung hat dem Entwicklungsprozess der deutschen Produktion zwar seinen Namen verliehen und eine öffentliche Diskussion angestoßen, aber die Anfänge der Industrie 4.0 reichen weiter in der Zeit zurück.
Um den Kern dieser Industriellen (R)Evolution und ihre charakteristische grundlegende Unterschiedlichkeit zu den Vergangenen zu erfassen, wird mit dem WEB-BASED-TRAINING (siehe Startseite links unten) ein informativer Blick in deren Geschichte gegeben. Denn die heutige Ausgangssituation, in der sich moderne Unternehmen wiederfinden, ist um ein Vielfaches komplexer geworden. Dies erfordert einen Wandel in der Produktion, eine durchgehende und übergreifende Vernetzung, die durch Nutzung des Internets im Zuge von Industrie 4.0 erreicht werden könnte. Ein Ziel von Industrie 4.0 ist es, 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.

Industrie40

 
Bildquelle: ©Mimi Potter - Fotolia.com
 
 
 

Interdisziplinarität

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. Interdisziplinaritaet

Bildquelle: © Maschinenfabrik Reinhausen

Internet der Dienste

 
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.
Über Internetdiensttechnologien sind die einzelnen Softwarebausteine beziehungsweise Dienstleistungen miteinander integrierbar.
Unternehmen können so die einzelnen Softwarekomponenten zu komplexen und dennoch flexiblen Lösungen orchestrieren.
Als einfaches Beispiel kann hier der Pizzaservice dienen, der per Handy-App bestellt wird.

Internet der Dienste

Bildquelle: ©mast3r - Fotolia.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.

Internet der Dinge (IoT)

IoT steht für Internet of Things, zu deutsch: Internet der Dinge
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.

Diese Erweiterung des vorhandenen Internets zum Internet der Dinge ist die technische Vorstellung, Objekte jeglicher Art in ein universales digitales Netzwerk einzubinden.
Ein mögliches Zukunftsszenario im Internet der Dinge ist, 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

Bildquelle: © buffaloboy - Shutterstock.com

Ideen für das Internet der Dinge:

IOT Kochlöffel

Bildquelle: ©GLK_Maschinenfabrik Reinhausen 

 

Interoperabilität

gehört zu: Vernetzung
 
Interoperabilität steht für die Fähigkeit unterschiedlicher Systeme, möglichst nahtlos zusammenzuarbeiten.
Im einfachen Fall handelt es sich um standardisierte Systeme, die zueinander kompatibel sind.
Im schwierigerem 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.Interoperabilität
Bildquelle: ©Rawpixel.com - Fotolia.com
 
 

IO-Link

gehört zu: Internet der Dienste

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

IPv6

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

Bildquelle: ©Ivan - Fotolia.com

lnfrastructure as a Service (laaS)

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.
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)
 

J


K

kognitive Systeme

gehört zu: Assistenzsystem

Das Adjektiv kognitiv ist aus dem lateinischen cognoscere (wissen, erkennen) abgeleitet und bedeutet Problemlösefähigkeit durch differenzierte Wahrnehmung der Umgebung in Verbindung mit vorhandenem Wissen.

In diesem Sinne sind kognitive Assistenzsysteme in der Lage durch Sensorik die Umgebung wahrzunehmen und durch Kombination mit Ihrer Bordintelligenz Datenanreicherung zu ermöglichen.

kognitive Systeme

Bildquelle: ©magele-picture - Fotolia.com & JH

 

kollaborativ

kollaborativ

siehe Robotik

Künstliche Intelligenz (KI)

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:

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

 

 

L

Lean Management

gehört zu: Data Governance
 

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

LeanMethodenBox
Lean Methodenbox Bildquelle: ©Maschinenfabrik Reinhausen (MR)
 
 

Lernen 4.0


M

Manufacturing on Demand (MoD)

Manufacturing-as-a-Service (MaaS)

gehört 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. Diese Art der Fertigung wird auch als Manufacturing on Demand (MoD) beziehungsweise als On-Demand-Fertigung bezeichnet.
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

gehört zu: KI
 
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.
Machine Learning
Bild-Quelle: © Elnur- Fotolia.com

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.

Machine-to-Machine (M2M)

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.

Manifest

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

Manufacturing Analytics

gehört zu: Smart Data und KI

Manufacturing Analytics umfasst

von digitalen Produktionsdaten.

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

MES

gehört zu: Assistenzsysteme

MES ist die Abkürzung für Manufacturing Execution System
Es ist die Nahtstelle zwischen einem planenden System (ERP) und dem Shopfloor (=Maschinenhalle).
Das E steht 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 und vertikale Vernetzung

Bildquelle: ©Osuch/MR

Der VDI-Fachausschuss MES hat in der Richtlinie VDI 5600 die Kernaufgaben eines MES definiert.

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

META-Systeme

 gehört zu: Assistenzsysteme
 
 META steht für das Einnehmen einer Vogelperspektive
 Metasystem

Bildquelle: © Joachim Neumann  - Adobe Stock

 Beispiele:
 
 1. Die META-Ebene wird von einem Schlichter eingenommen um die unterschiedlichen Sichten von zerstrittenen Parteien zu verstehen.
 
 2. META-Daten sind übergeordnete und strukturierte Informationen zu Rohdaten.
 
 3. META-Systeme im Sinne von Industrie 4.0 sind übergeordnete Assistenzsysteme, die in der Lage sind mit unterschiedlichen digitalen Ökosystemen zu kommunizieren.  Siehe z.B.: ValueFacturing

Mixed Reality (MR)

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, 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, sowie Hardware und Software. Verwendbare Mobile Computer können unter anderem Laptops, Tablet-PCs, Smartphones, oder Datenbrillen sein. 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.

MobileComputing

Bildquelle: © sdecoret- Fotolia.com
Mobile Computing der nächsten Generation wird Datenbrillen und Wearables realisiert.

MOM

gehört zu: Assistenzsysteme
 

MOM ist die Abkürzung für Manufacturing Operations Management und ist die Erweiterung eines MES in Richtung IoT.

Dabei geht es u.a. auch darum von “Execution” (= Ausführung und Steuerung) zu "Produktionsoptimierung durch Regelung" zu kommen.
MOM legt 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.
2020 wird auf der Hannovermesse die nächste Umsetzungsempfehlung veröffentlicht.
Einen Überblick dazu gibt dieser Vortrag des Autors.  

Hintergrund:
MES -Systeme sind zu Zeiten von INDUSTRIE 3.0 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 ist. Die Vernetzung eines historisch gewachsenen Maschinenparks gleicht einem Häuserkampf, der pro Maschine gewonnen werden muss.

Folgende Basics müssen erfüllt werden damit MOM diese Grenzen aufbrechen kann:

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

  • eine einheitliche Sprache wie z.B. OPC UA. Unter dieser Prämisse entstehen zeitnah einheitliche OPC UA Parametersätze, die die jeweiligen fachspezifischen Rahmenbedingungen abdecken.
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“)

MQTT

gehört zu: Data Governance

MQTT steht für Message Queuing Telemetry Transport

MQTT wird gelegentlich auch als der „kleine“ Bruder von OPC UA bezeichnet, denn MQTT wurde ursprünglich für kleine 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.
Im Vergleich zu OPC UA hat MQTT kein Security-Defizit, denn es erlaubt ebenfalls die eindeutige Identifikation der Teilnehmer und verschlüsselt auch die übertragenen Daten.

MTConnect

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 )

gehört zu: Vernetzung

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.

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 die Karte an das Lesegerät halten.

NFC

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

 

Neuronale Netze

gehört zu: KI

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.
 
Weiterführende Informationen: www.neuronalesnetz.de
 

O

On-Demand-Fertigung

On-Premise

gehört zu: Cloud

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

Erst seitdem die lokale Nutzung zunehmend auch in der Cloud angeboten wird, ist der Begriff als Gegenpol entstanden.

OnPremise

Bildquelle: ©Atlantis - Fotolia.com

OPC UA

gehört zu: Data Governance
 
Die Abkürzung OPC UA steht für „Open Platform Communications Unified Architecture“.

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 ist es als plattformunabhängige, service-orientierte Architektur (SOA) aufgebaut.
Durch OPC UA werden Maschinendaten, wie z.B. Regelgrößen, Messwerte, Parameter, etc. maschinenlesbar beschrieben und dadurch im Sinne von IoT transportierbar.
OPC UA ist ein wichtiger Meilenstein auf dem Weg der Standardisierung von Fabrikprozessen.

OPC UA wird u.a. durch OPC Foundation vorangebracht und wird vorrangig in Europa eingesetzt.
Ein neuartiger und vielversprechender deutscher Lösungsansatz zur Maschinenvernetzung ist umati.
In anderen Teilen der Welt spielt u.a. MTConnect eine wichtige Rolle in der Maschinenkommunikation.

opcua

Bildquelle: ©OPC Foundation

Hier finden Sie eine Veröffentlichung der OPC Foundation

 

 

Orchestrierung

gehört zu: Assistenzsystem

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.
Ein Dirigent im Sinne von Industrie 4.0 ist z.B. ein Fertigungssteuerer der mit einem kognitiven Assistenzsystem die Assets in einer Fertigungshalle 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.

Orchestrierung

Bildquelle: ©denphumi - Fotolia.com & ©ZinetroN - Fotolia.com & © Africa Studio - Adobe Stock & ©JH


P

Parallelverschiebung der Wirkung von Industrie 4.0

gehört zu: Digital Value

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 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

 

Plattform as a Service (PaaS)

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: © Kheng Guan Toh - Adobe Stock

 

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 & Produce

gehört zu: Vernetzung

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

Das Prinzip von „Plug & Play“ ist mittlerweile hinlänglich bekannt. 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 nun ein neu angesteckter Drucker vollkommen selbst. Einfach nur einstecken („Plug“) und loslegen („Play“).

Mit „Plug & Produce“ 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 dazu benötigten Voraussetzungen sind beim Begriff Smart Factory beschrieben.

Die Wirklichkeit beim Neuanschluss von Fertigungsanlagen erinnert allerdings an die Anfänge der PC-Arbeit. Die Inbetriebnahme einer neuen CNC-Maschine gleicht einem Häuserkampf.

PlugProduce

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Predictive Maintenance

gehört zu: Smart Data und KI

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
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Merke:

Predictive Maintenance ist, wenn man sich kratzt bevor es juckt ;-) Predictive Maintenance macht Big Data zu Smart Data

 

Prokrastination

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

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Q

QR-Code

 

gehört zu: smarte Objekte

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

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

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)

Der Autor nutzt z.B. in seinem I4.0-Reifegrad Workshop den VDMA Baukasten.
Dieser Workshop des Autors ist hilfreich für eine erste Orientierung und ist auch geeignet, um sich bei laufender Umsetzung neu zu orientieren bzw. eine zweite Meinung einzuholen. Dieser Workshop kann auch als Team-Event eingesetzt werden um Mitarbeiter neu zu inspirieren und zu motivieren.

 Reifegradmodell

Bildquelle: ©JPS - Fotolia.com

REST

siehe Webservice

RFID

 gehört zu: smarte Objekte

RFID (engl. radio-frequency identification) bezeichnet eine Technologie für Sender- Empfänger-Systeme zum automatischen und berührungslosen Identifizieren und Lokalisieren 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:

1. Die einfachste Kategorie dient lediglich dazu festzustellen, ob er im Empfangsbereich eines Lesegerätes aktiviert ist.
Hier ist ansonsten keine weitere Identifikation möglich und nötig.
Eingesetzt werden diese z.B. bei der Diebstahlsicherung für Kleidungstücke im Kaufhäusern. 
Hierbei werden lediglich 2 Zustände abgefragt: aktiviert oder nicht aktiviert.

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

3. 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.

RFID

RFID Transponder; Quelle: © alexlmx - Fotolia.com
 
 

Robo-Advisor

Robotik

 gehört zu: Smarte Objekte

Roboter sind Smarte Objekte, die um eine Bewegungsmechanik erweitert wurden.
Das bekannteste Beispiel dafür dürfte der Rasenmähroboter sein.
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 Fabrik der Zukunft arbeiten Menschen und Roboter kollaborativ und optimal 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

gehört zu: Virtualisierung

Simulation wird z.B. genutzt um Fehler frühzeitig zu erkennen und Schäden an einem realen System zu verhindern.
Im CNC-Umfeld ist die Virtualisierung der NC-Maschinen, Werkzeuge, Vorrichtungen und Rohteile zu 3D Simulationszwecken des NC-Programms vielerorts bereits Standard:

Simulation

Simulation NC-Programm, Bildquelle: ©MR

Simulation kann auch zur Abbildung umfangreicher realer Fabrikprozesse eingesetzt werden, z.B. werden Abläufe von kompletten Fertigungsstraßen immer häufiger vor dem Aufbau simuliert.

Smart Data

Intelligente Sensorik erobert immer mehr den Alltag.

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

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 bezeichnet riesige Rohdatenmengen. (Data Lake)
Durch den Einsatz von Data Mining und Machin Learning gewinnt man daraus neue Erkenntnisse, die man als Smart Data bezeichnet.

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.

Smart Factory

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 Produkte einer Fertigung sind 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. In der „Smart Factory" wird dank der Echtzeitsteuerung durch das Internet der Dinge eine bessere Energie- und Ressourceneffizienz und eine höhere Produktivität realisiert.

Folgende Basics müssen erfüllt werden damit es gelingt „Plug and Produce“ in einer „Smart Factory" zu realisieren:

Alle Hersteller von vernetzungsfähigen Produkten (Assets) einigen sich auf:
  • eine einheitliche Sprache wie z.B. OPC UA. Unter dieser Prämisse entstehen zeitnah einheitliche OPC UA Parametersätze, die die jeweiligen fachspezifischen Rahmenbedingungen abdecken.
  • 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“)

 

SmartFactory

Bildquelle: © Ico Maker  - Adobe Stock

 

Smart Home

gehört zu: Digital Value

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

SmartHome1SmartHome3

Bildquelle: ©chesky - Fotolia.com &  ©REDPIXEL - Fotolia.com

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

„Smart-Home " ist ein schönes Beispiel für den DIGITAL VALUE incl. seiner Definition.

Smart Service

gehört zu:  Smart Data und KI

Der Begriff Smart Service steht für ein digitales Dienstleistungsangebot mit integrierter künstlicher Intelligenz.
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 Smart 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

Smarte Objekte

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, bzw. iBeacon die von Scannern und Computern erfasst werden.
Bildhaft ausgedrückt weiß der „intelligente“ Joghurtbecher von morgen, ob er mit Erdbeer- oder Haselnussjoghurt gefüllt werden muss.

Smarte Objekte haben durch Embedded System teilweise oder vollständig folgende Merkmale:

1. Fähigkeit zur Identifikation und Datenspeicherung
2. Integrierte Sensorik zur Erfassung der Umwelt
3. Fähigkeit zur selbständigen Entscheidungen durch Datenauswertung
4. Integrierte Aktoren zur Beeinflussung der Umwelt
5. Vorhandene Kommunikations- und Netzwerkfähigkeit
6. Integrierte HMI, im Falle menschlicher Einflussnahme

Für den Fall, dass ein Smartes Objekt die Merkmale von Punkt 2 bis 4 erfüllt, ist es damit auch ein Cyber-Physical System

SmarteObjekte

Bildquelle: © THANANIT- Fotolia.com
 
Beispiel: Eine automatische Markisensteuerung beinhaltet:
  • einen Sensor, der die Windstärke misst (siehe oben Punkt 2)
  • eine Software, die entscheidet wann die Markise automatisch eingefahren werden muss (siehe oben Punkt 3)
  • einen Aktor, der die Markise mittels Elektromotor einfährt (siehe oben Punkt 4)

Im Sinne von INDUSTRIE 4.0 sind alle Assets auch Smarte Objekte.

 

SOA

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.

 

 

SOAP

siehe Webservice

Social Media

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)

 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

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.

Stammdaten

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

Standardisierung

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.
Standardisierung

Bildquelle: © Coloures-Pic - Adobe Stock

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

 

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

gehört zu: smarte Objekte

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.).
 

Transformatorische Technologien

gehört zu: Digital Value
 

Transformatorische Technologien übersetzen etablierte Technologien in moderne, fortschrittlichere Technologien.
Darunter versteht man auch die Weiterentwicklung und Verbesserung der vorhandenen Möglichkeiten.
Transformation

Bildquelle: © IRStone  - Adobe Stock

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

U

UMATI

gehört zu: Data Governance

umati steht für (universal machine tool interface) und ist eine universelle Schnittstelle für Werkzeugmaschinen.
umati ist eine Initiative des VDW (Verein Deutscher Werkzeugmaschinenfabriken) im Verbund mit Partnern.
umati wurde in Hannover auf der EMO 2017 als Projekt gestartet.
Basierend auf dem plattformunabhängigem Standard OPC UA kann umati als offener Standard lizenzfrei genutzt werden und eigent sich deshalb als Kommunikationsplattform zur Anbindung unterschiedlichster Devices.

weiterführende Informationen finden Sie hier und hier

umati logo

Bildquelle: ©VDW

Unique Identification Number (UIN)

siehe Entität

V

ValueFacturing

gehört zu: Assistenzsystem
 
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 - dezentral / zentral

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.

Vernetzung - horizontal / vertikal

 
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

Verwaltungsschale

gehört zu: Internet der Dinge

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.

Als Asset bezeichnet man alle Dinge die mit dem Internet verbunden werden können (IoT).
Beides zusammen ergibt eine Industrie 4.0-Komponente.

Folgende Formel beschreibt den Zusammenhang:
Verwaltungsschale + Asset = Industrie 4.0-Komponente

Asset u Verwaltungsschale

Bildquelle: ©Johann Hofmann

Aufbau einer Verwaltungsschale:

 Verwaltungsschale

 Bildquelle: ZVEI: Beispiele zur Verwaltungsschale der Industrie 4.0-Komponente – Basisteil

 

Virtual Reality (VR)

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 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:

a) Simulation
b) Augmented Reality (AR)
c) Virtual Reality (VR)
d) Mixed Reality (MR)
e) Digitaler Zwilling (Digital Twin)

W

Wearables

gehört zu: smarte Objekte

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

gehört 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

gehört zu: Vernetzung

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".
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

gehört zu: Digital Value

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

Wirtschaftlichkeitspotenziale

Bildquelle: ©svetavo- Fotolia.com

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


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