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Lexikon - Industrie 4.0

Lexikon - Industrie 4.0

EINFACH anders

P - S

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

Bildquelle: ©Atlantis - Fotolia.com & © Maksym Yemelyanov - Adobe Stock & ©JH

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

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

Predictive Maintenance macht Big Data zu Smart Data

 

Productivity 4.0

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

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

 Productivity40

Bildquelle: © ahmad - Adobe Stock & JH

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

Prokrastination

gehört zu: Data Governance

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

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

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

 Prokrastination

Bildquelle: ©Jakub Jirsák - Fotolia.com


Q

QR-Code

 

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.

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