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

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

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

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Die steigenden Möglichkeiten der Additiven Fertigung (3D-Druck) sind der Rückenwind für das MaaS Konzept.

◾ Aktives Lernen
◾ Batch Lernen
◾ Supervised Learning
◾ Sequenzielles Lernen
◾ Machine Learning
sind im Ordnungsrahmen Unterbegriffe und gehören zu: ◼ Digital Value

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

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.

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

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

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

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

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M2M Lösungen werden zunehmend folgende Enabler von INDUSTRIE 4.0 integrieren:

• Internet der Dinge (IoT)
• Cloud
• Künstliche Intelligenz (KI)
• Cyber-Physical Systems (CPS)

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

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

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

Bildquelle: © Jürgen Fälchle - Adobe Stock

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

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

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

Manufacturing Analytics umfasst

• das Sammeln, Bewerten und bei Bedarf gegensteuern (=Condition Monitoring) und
• das Analysieren und Interpretieren (=Predictive Maintenance)

von digitalen Produktionsdaten.

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

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

MES ist die Abkürzung für Manufacturing Execution System.

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

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

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

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

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

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

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

siehe auch: Vernetzung - horizontal / vertikal

siehe auch: Vernetzung - dezentral / zentral

Automatisierungspyramide, Bildquelle: ©Osuch/MR

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

Bildquelle: © Joachim Neumann  - Adobe Stock

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

💡 Übrigens:

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

💡 These:

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

Bildquelle: © chakisatelier / stock.adobe.com

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

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

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

Abgrenzung und weitere Informationen finden Sie beim Begriff: Augmented Reality

◼️ Mobile Computing ist im Ordnungsrahmen ein Hauptbegriff.

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

Man unterscheidt folgende Hardware:

1️⃣ Laptops

2️⃣ Tablet-PCs

3️⃣ Smartphones

4️⃣ Smart Glasses

5️⃣ Wearables 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MQTT steht für Message Queuing Telemetry Transport

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

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

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.

Bildquelle: ©MTconnect