Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service - Cheatsheet

Definition und Begriffsklärung von Industrie 4.0

Definition:

Industrie 4.0: integrierte und digitalisierte Produktions- und Dienstleistungsprozesse mithilfe von Cyberphysischen Systemen (CPS), dem Internet der Dinge (IoT) und Künstlicher Intelligenz (KI).

Details:

• Intelligente Fabrik: Vernetzung und Selbststeuerung von Maschinen
• Vernetzung: Maschinen, Systeme und Menschen kommunizieren und kooperieren in Echtzeit
• Individualisierung: Anpassung von Produkten an Kundenanforderungen
• Zukunftssichere Produktion: Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Produktionssysteme
• Datenanalyse: Nutzung großer Datenmengen zur Optimierung der Wertschöpfungskette
• Zusammenführung der physischen und digitalen Welt

Grundlagen und Architektur von Cyber-Physischen Systemen (CPS)

Definition:

Integration von physischen und digitalen Komponenten zur Überwachung und Steuerung von Prozessen in Echtzeit.

Details:

• Enge Kopplung von physikalischen und digitalen Welten
• Sensornetzwerke für Datenerfassung
• Echtzeitverarbeitung und -steuerung durch eingebettete Systeme
• Interaktion über Netzwerke und Cloud-Infrastrukturen
• Wichtige technologische Grundlagen: IoT, Big Data, KI
• Herausforderungen: Sicherheit, Datenschutz, Interoperabilität

Geräte- und Sensortechnologien im Internet der Dinge (IoT)

Definition:

Geräte und Sensortechnologien ermöglichen die Vernetzung und Kommunikation von physischen Objekten in IoT-Anwendungen.

Details:

• Sensortypen: Temperatur, Feuchtigkeit, Druck, Bewegung, Licht, GPS.
• Konnektivität: WLAN, Bluetooth, Zigbee, LoRaWAN, NB-IoT.
• Protokolle: MQTT, CoAP, HTTP/HTTPS.
• Datenverarbeitung: Edge Computing, Cloud Computing.
• Energieversorgung: Batterien, Energie-Harvesting.
• Sicherheitsaspekte: Datenverschlüsselung, Authentifizierung.

Konzepte und Definition der Smart Factory

Definition:

Eine Smart Factory ist eine hochautomatisierte Produktionsumgebung, in der Maschinen, Anlagen, Werkstücke und logistische Systeme miteinander kommunizieren und interagieren.

Details:

• Integrative Systeme: IoT, Cyber-Physische Systeme (CPS)
• Echtzeitfähigkeit: Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in Echtzeit
• Autonome Produktion: Fähigkeit zur selbststeuernden Produktion
• Adaptive Prozesse: Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Fertigung
• Vertikale und horizontale Integration: Verknüpfung aller Produktionsebenen und Lieferketten
• Big Data und Analytik: Einsatz von Datenanalyse zur Optimierung der Produktion
• Nachhaltigkeit: Ressourcenschonung und Energieeffizienz

Sammlung und Verarbeitung von Produktionsdaten

Definition:

Erfassung und Auswertung von Daten aus Produktionsprozessen zur Optimierung und Steuerung der Fertigung.

Details:

• Datenquellen: Maschinen, Sensoren, SCADA-Systeme
• Datenarten: Zeitstempel, Sensordaten, Maschinendaten
• Verarbeitung: Datenvorverarbeitung, Datenintegration, Analyse
• Tools: IoT Plattformen, Big Data Technologien, Datenbanksysteme
• Ziel: Verbesserung der Prozesseffizienz, Fehlerreduktion, Wartungsoptimierung

Analysemethoden und statistische Techniken in der Produktion

Definition:

Statistische Verfahren und Analysemethoden zur Optimierung und Steuerung von Produktionsprozessen.

Details:

• Predictive Analytics: Vorhersage künftiger Ereignisse basierend auf historischen Daten.
• Data Mining: Identifikation von Mustern und Zusammenhängen in großen Datenmengen.
• Six Sigma: Methoden zur Prozessverbesserung und Fehlerreduzierung, z.B. DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control).
• SPC (Statistische Prozesskontrolle): Überwachung und Kontrolle von Produktionsprozessen mittels statistischer Methoden.
• Maschinelles Lernen: Algorithmen zur Mustererkennung und Prognose, z.B. Regression, Klassifikation, Clustering.
• ANOVA (Varianzanalyse): Testen von Unterschieden zwischen Gruppenmittelwerten.
• Zuverlässigkeitsanalyse: Analyse der Lebensdauer und Zuverlässigkeit von Produkten.
• Simulation: Modellierung und Analyse von Produktionsprozessen zur Optimierung und Entscheidungsunterstützung.

Sicherheitsaspekte und Datenschutz in CPS

Definition:

Sicherheitsaspekte und Datenschutz in Cyber-Physical Systems (CPS) in der Industrie 4.0 umfassen den Schutz von Daten und Systemen vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch und Angriffen, um die Integrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit zu gewährleisten.

Details:

• Verfügbarkeit: Systeme müssen kontinuierlich und zuverlässig funktionieren.
• Integrität: Daten und Prozesse dürfen nicht unbefugt verändert werden.
• Vertraulichkeit: Schutz sensibler Informationen vor unbefugtem Zugriff.
• Authentifizierung: Nur autorisierte Nutzer dürfen auf das System zugreifen.
• Verschlüsselung: Kommunikation und Daten müssen verschlüsselt werden, um sie vor Abhören und Manipulation zu schützen.
• Risikoanalyse: Bewertung potenzieller Sicherheitsrisiken und deren Auswirkungen.
• Überwachung und Logging: Kontinuierliche Überwachung und Protokollierung von Systemaktivitäten zur Erkennung von Sicherheitsvorfällen.
• Rechtskonformität: Einhaltung gesetzlicher Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen (z.B. DSGVO).
• Notfallpläne: Strategien zur Wiederherstellung von Daten und Systemen im Falle eines Sicherheitsvorfalls.

Maschinelles Lernen und Algorithmen für die Produktionsoptimierung

Definition:

Maschinelles Lernen und Algorithmen in der Produktionsoptimierung genutzt zur Verbesserung von Effizienz und Qualität, Reduzierung von Kosten und Ausschuss.

Details:

• Supervised Learning: Modelle auf Basis von historischen Daten trainiert, erledigt Aufgaben wie Vorhersage von Maschinenausfällen.
• Unsupervised Learning: Findet Muster ohne vorgelabelte Daten, z.B. bei der Anomalieerkennung.
• Reinforcement Learning: Optimiert Prozesse durch Lernen von Belohnungsmechanismen.
• Algorithmische Optimierung: Anwendung von Heuristiken und genetischen Algorithmen zur Verbesserung von Produktionsabläufen.
• Mathematische Modelle: Einsatz von Formeln für die Optimierungsprobleme