Industrie 4.0

Industrie 4.0 beschreibt eine Abkehr von der klassischen automatisierten Fabrik, die große Mengen gleichartiger Produkte auf der Basis zentraler Produktionspläne herstellt. Vision ist die selbstorganisierte Fabrik, in der intelligente und teilautonome Objekte interagieren und es gelingt, die zunehmende Individualisierung der Produkte mit den Vorteilen von Großserienproduktion zu verbinden (Mass Customization). Wesentliche Konzepte von Industrie 4.0 sind cyber-physische Systeme, deren Vernetzung zum Internet der Dinge und die verbesserte Mensch-Technik-Interaktion (MTI) bzw. Human Maschine Interaction (HMI). Diese Systeme enthalten eine umfangreiche Sensorik (u. a. AutoID-Technologien und Smart Sensors) und statten Systeme und Produktionsobjekte mit erweiterten Fähigkeiten zur Umgebungserfassung aus.

Autonomie als Planungsparameter von Industrie 4.0-Fabriken Verfahren zur Messung und Optimierung von Autonomie

Cyber-physische Systeme ermöglichen die Reduzierung zentraler Planungs- und Steuerungsentscheidungen durch dezentrale Koordination zwischen den Elementen eines Produktionssystems. Dieser Beitrag stellt ein in der Praxis validiertes Verfahren vor, mit Hilfe dem die Bereiche eines Produktionssystems, die von einem größeren Maß an Autonomie profitieren können, ermittelt werden können.

Wissensmanagement mithilfe von IIoT Ein modellgestützter Ansatz für besseres Wissensmanagement in der Produktionslogistik

Ein Kernelement von Industrie 4.0 und IoT ist die Sammlung von extrem hohen Datenvolumina in Echtzeit. Für Optimierungen in Geschäftsprozessen sowie im Wissensmanagement ist es notwendig, Wissen aus diesen Daten zu generieren. Hierzu müssen Voraussetzungen bezüglich Infrastruktur und Organisation geschaffen werden. Dieser Beitrag beschreibt ein Vorgehen mittels Data Analytics, das die Vorteile von Industrie 4.0 systematisch nutzbar macht.

DataViSon: ein Schritt hin zur dezentralen Produktionssteuerung Visuelle und akustische Analysen für eine intelligente Planung

Das Forschungsprojekt Analytic Manufacturing (ANAMA) beschäftigt sich mit der Verzahnung der taktischen und operativen Planungsebene und repräsentiert einen wesentlichen Zwischenschritt zur finalen dezentralen Steuerung der Produktionsplanung. Es werden ein übergelagerter Datenlayer implementiert und die Forschungsfelder „Visual Analytics“ und „Sonifikation“ eingesetzt . Durch die Kombination entsteht die neuartige Methodik „DataViSon“.

Hybride Simulation Den besten Grad an dezentraler Produktionssteuerung bestimmen

Durch zunehmende Individualisierung der Kundenwünsche stehen produzierende Unternehmen großen Herausforderungen gegenüber. Ein möglicher Ansatz zur Lösung ist der Einsatz neuer Technologien und Organisationsstrategien wie AutoID oder dezentralisierte Produktionssteuerung. Allerdings ist die Auswahl oft aufwendig und kostenintensiv. Hybride Simulation als Kombination von Modellfabrik und der Digitalen Fabrik bietet hier Vorteile.

Unternehmensübergreifende Integration durch IoT Herausforderungen und Potenziale der IoT-Plattformen in der Produktion

Portale sind bekannte Mittel zum Informationsaustausch im B2B- und B2C-Kontext und gewinnen im Unternehmen an Bedeutung. Sie umfassen verschiedene zentrale Funktionen, die vom Nutzer nicht aufwendig entwickelt werden müssen. In ihrer einfachsten Form sorgen sie für die Verbindung zwischen den Geräten. Der Beitrag zeigt Voraussetzungen der Umsetzung von IoT-Plattformen auf.

Industrie 4.0 in der Einzelfertigung Broetje-Automation meistert dynamische Projektanforderungen

productivITy hat mit Ingo Körner gesprochen. Er ist Geschäftsführer der Broetje- Automation GmbH, die kundenindividuelle Fertigungslinien für die Luftfahrtindustrie herstellt. Dieser Beitrag ist ein Interview zur Fragegestellung, wie die Auftragsabwicklung und die damit verbundenen Prozesse für kundenindividuelle Produkte gestaltet werden.

Industrial Big Data: Tieferes Prozessverständnis durch Daten Modernes Informationsmanagement in der Produktion

Längst hat die digitale Transformation auch die industrielle Produktion erreicht. Im vorliegenden Beitrag wird insbesondere der Big Data Begriff adressiert und eine Abgrenzung dieses umfassenden Konzepts hinsichtlich der Definition von Industrial Big Data unternommen. Zudem wird anhand von Fallbeispielen exemplarisch erläutert, welche Mehrwerte die Anwendung dieser Methoden in der Produktion generiert.

Sichere Fabrikschnittstellen im Cloud Manufacturing

Cloud Manufacturing bietet produzierenden Unternehmen die Möglichkeit, eine Effizienzsteigerung von Unternehmensprozessen zu erreichen. Es handelt sich dabei um eine Cloud-basierte Plattform für Manufacturing Apps, die eine schnelle Nutzung von Services zulässt, ohne diese als Softwarelösungen im Unternehmen zu implementieren. Der Beitrag betrachtet sowohl Nutzen als auch Sicherheitsaspekte.

Wie Sie Condition Monitoring wirtschaftlich nutzen Strategische Ausrichtung, Vorgehensmodelle und Voraussetzungen

Durch die ständige mediale Präsenz von Industrie 4.0 und die damit verbundenen Handlungsempfehlungen erleben altgediente Themenfelder wie Condition Monitoring gewissermaßen eine Renaissance. Altgedient sind sie deshalb, weil die Ansätze aus Hersteller- und Betreibersicht schon seit vielen Jahren vorhanden sind, doch aus vielschichtigen Gründen nur eingeschränkt wertschöpfend umgesetzt werden können.

Modellierung intelligenter Produktionssysteme Optimierung und Effizienzsteigerung für eine zukunftssichere Industrie 4.0

Die schnelle und effiziente Anpassung an wechselnde Umgebungsbedingungen ist einer der Kernfaktoren für Unternehmen, um eine langfristige Festigung und Stärkung der Marktposition zu erreichen. Dabei spielen insbesondere auch die hohen Anforderungen der Kunden nach einer Individualisierung ihrer Produkte sowie rasche Innovationszyklen technischer Produkte eine wichtige Rolle.