Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Design und Engineering - Cheatsheet

Definition und Bedeutung von Industrie 4.0

Definition:

Industrie 4.0: Vierte industrielle Revolution, Nutzung von Cyber-Physische Systeme, IoT, und Vernetzung in Produktion.

Details:

• Haupttechnologien: IoT, Big Data, Künstliche Intelligenz, Cyber-Physische Systeme
• Ziele: Effizienzsteigerung, Flexibilität, individualisierte Produktion
• Merkmale: Echtzeitfähigkeit, Dezentralisierung, Service-Orientierung
• Konzept: Smart Factory

Integration von Produktionssystemen

Definition:

Integration von Produktionssystemen: Verknüpfung verschiedener Produktionssysteme und IT-Systeme zur Optimierung der Fertigungsprozesse und Erhöhung der Effizienz.

Details:

• ERP, MES und SCADA: Nutzung und Integration dieser Systeme zur analytischen und operativen Unterstützung der Produktionsprozesse.
• Horizontal und vertikal: Integration über verschiedene Unternehmensebenen und -bereiche hinweg.
• Interoperabilität: Nutzung von Standards und Protokollen (z.B. OPC UA) zur Gewährleistung der nahtlosen Kommunikation.
• IIoT und Sensorik: Einbindung von IoT-Geräten und Sensoren zur Echtzeit-Datensammlung und -analyse.
• Vorteile: Erhöhte Transparenz, schnellere Entscheidungsfindung, verbesserte Qualität, und reduzierte Kosten.
• Herausforderungen: Komplexität, Sicherheitsrisiken, und Datenintegrität.

Cyber-Sicherheitsstrategien in der Industrie 4.0

Definition:

Cyber-Sicherheitsstrategien in der Industrie 4.0 schützten vernetzte Systeme und sensible Daten vor Cyber-Bedrohungen.

Details:

• Absicherung durch Firewalls, IDS/IPS
• Starke Authentifizierungsverfahren: 2FA, biometrische Systeme
• Verschlüsselung von Datenströmen und gespeicherten Daten
• Regelmäßige Sicherheitsupdates und Patches
• Segmentierung von Netzwerken zur Begrenzung von Angriffen
• Pentesting und Schwachstellenanalyse zur Früherkennung
• Schulungen und Sensibilisierung der Mitarbeiter

Sensoren und Aktoren in Cyber-Physischen Systemen

Definition:

Sensoren erfassen physikalische Größen und wandeln diese in elektrische Signale um. Aktoren wandeln elektrische Signale in physikalische Bewegungen oder andere physische Aktionen um.

Details:

• Sensoren: Detektieren Umwelteinflüsse wie Temperatur, Druck, Licht, etc.
• Aktoren: Steuern Maschinen, Motoren, Ventile, etc.
• Beispiele: Temperatur-Sensoren, Druck-Sensoren, DC-Motoren, Hydraulikventile
• Kommunikation mit CPS: Datenübertragung durch Bussysteme (z.B. CAN, PROFIBUS)
• Integration in Industrie 4.0: Ermöglichen Echtzeit-Überwachung und -Steuerung
• Formeln: Umwandlung der gemessenen Größen in elektrische Einheiten, z.B. \( V = IR \) für Spannung

Architektur und Protokolle des IoT

Definition:

IoT-Architektur: Struktur und Schichten zur Gerätekonnektivität;Protokolle: Kommunikationsmethoden zwischen IoT-Geräten

Details:

• Architektur: Sensorschicht, Netzwerkschicht, Datenverarbeitungsschicht, Applikationsschicht
• Protokolle: MQTT, CoAP, HTTP, AMQP
• MQTT: leichtes Protokoll für eingeschränkte Geräte
• CoAP: für einfache, kostengünstige elektronische Geräte
• HTTP: weit verbreitet, aber ressourcenintensiv
• AMQP: robuste und sichere Nachrichtenübermittlung
• Architekturkonzepte: Cloud, Edge Computing
• Sicherheitsaspekte: Verschlüsselung, Authentifizierung

Merkmale einer Smart Factory

Definition:

Kennzeichen einer intelligenten und vernetzten Produktionsumgebung, in der Cyber-Physische Systeme (CPS) und das Internet der Dinge (IoT) in einer industriellen Fertigung integriert sind.

Details:

• Flexibilität: Anpassungsfähige Produktionsprozesse und individuelle Massenfertigung.
• Vernetzte Systeme: Umfassende Datenkommunikation und -verarbeitung über IoT.
• Selbstoptimierung: Systeme optimieren automatisch Prozesse in Echtzeit.
• Datenintegration: Nutzung von Big Data und Cloud Computing für Analyse und Verbesserung.
• Dezentrale Entscheidungen: Autonome Entscheidungen innerhalb der Produktionslinien.

Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung in Smart Factories

Definition:

Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung in Smart Factories - Nutzung von Daten zur Optimierung von Produktionsprozessen und zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen in Echtzeit.

Details:

• Echtzeit-Analyse von Produktionsdaten
• Nutzerdefinierte Dashboards und Berichte
• Vorhersagemodellierung und prädiktive Wartung
• Anomalieerkennung und Fehlerdiagnose
• Integration von KI und maschinellem Lernen

Digitale Zwillinge: Erstellung und Verwaltung

Definition:

Digitale Zwillinge sind virtuelle Abbilder physischer Objekte oder Systeme, die deren Eigenschaften und Verhaltensweisen in Echtzeit widerspiegeln.

Details:

• Erstellung: Sammlung von Daten mittels Sensorik, Simulationen oder historischer Daten.
• Verwaltung: Echtzeitanalyse, Überwachung und Wartung des digitalen Zwillings zur Optimierung und Vorhersage.
• Nutzen: Effizienzsteigerung, Kostenreduktion, Vorhersagewartung, Verbesserung der Produktentwicklung.
• Anwendungen: Fertigungsindustrie, Smart Cities, Gesundheitswesen, Logistik.