Lexikon - Industrie 4.0

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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

Cognitive Services

siehe Artificial Intelligence as a Service (AIaaS)

Condition Monitoring

gehört zu: Smart Data und KI

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

ConditionMonitoring
Bildquelle: ©synthex - Adobe Stock

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

Abgrenzung:

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

Cyber-Physical Production System (CPPS)

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.

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