Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service - Exam

Aufgabe 1)

Industrie 4.0 bezieht sich auf integrierte und digitalisierte Produktions- und Dienstleistungsprozesse, die mithilfe von Cyberphysischen Systemen (CPS), dem Internet der Dinge (IoT) und Künstlicher Intelligenz (KI) realisiert werden. Wichtige Aspekte umfassen intelligente Fabriken, Echtzeitvernetzung, die Individualisierung von Produkten, skalierbare und anpassungsfähige Produktionssysteme, sowie die Nutzung großer Datenmengen zur Optimierung der Wertschöpfungskette. Die physische und digitale Welt werden hierbei zusammengeführt.

a)

Beschreibe ein mögliches Szenario in einer intelligenten Fabrik, das Industrie 4.0 Prinzipien umsetzt. Gehe dabei auf folgende Punkte ein:

• Die Vernetzung der Maschinen untereinander und mit den menschlichen Arbeitern
• Die Datenanalyse zur Optimierung der Produktion
• Die Individualisierung von Produkten basierend auf Kundenanforderungen

Lösung:

Ein mögliches Szenario in einer intelligenten Fabrik, das Industrie 4.0 Prinzipien umsetzt:Stelle Dir eine moderne Automobilfabrik vor, die auf den Prinzipien von Industrie 4.0 basiert. Hier werden Fahrzeuge individuell nach Kundenwünschen gefertigt, unter Einsatz modernster Technologien.

• Die Vernetzung der Maschinen untereinander und mit den menschlichen Arbeitern:In dieser Fabrik sind alle Maschinen und Anlagen über ein Industrial Internet of Things (IIoT) Netzwerk miteinander verbunden. Roboter und Maschinen kommunizieren in Echtzeit miteinander, um den Produktionsprozess zu koordinieren. Menschliche Arbeiter sind mit Wearables ausgestattet, die ihnen nicht nur Sicherheitsinformationen, sondern auch aktuelle Produktionsdaten liefern. Augmented Reality (AR) Brillen unterstützen die Arbeiter bei komplexen Montagearbeiten, indem sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen anzeigen.
• Die Datenanalyse zur Optimierung der Produktion:In der Fabrik werden enorme Datenmengen in Echtzeit gesammelt und analysiert. Sensoren überwachen kontinuierlich den Zustand der Maschinen und erkennen frühzeitig Abweichungen, die auf mögliche Ausfälle hinweisen. Durch Machine Learning Algorithmen werden diese Daten analysiert, um Muster zu erkennen und präventive Wartungsmaßnahmen zu empfehlen. Diese Daten werden zudem genutzt, um den Produktionsprozess kontinuierlich zu optimieren und Engpässe in der Lieferkette zu identifizieren.
• Die Individualisierung von Produkten basierend auf Kundenanforderungen:Kunden können ihr Fahrzeug online bis ins kleinste Detail konfigurieren. Diese individuellen Anforderungen werden direkt an die Produktionslinie weitergeleitet, wo flexible und anpassungsfähige Produktionssysteme die spezifischen Kundenwünsche umsetzen. Jeder Produktionsschritt ist darauf ausgelegt, selbst kleinste Variationen in der Bestellung umzusetzen, ohne den Gesamtablauf zu stören. Dies ermöglicht eine hochgradige Individualisierung und stellt sicher, dass jeder Kunde ein einzigartiges Produkt erhält.

Aufgabe 2)

Cyber-Physische Systeme (CPS) integrieren physische und digitale Komponenten zur Überwachung und Steuerung von Prozessen in Echtzeit. Diese Systeme koppeln eng physikalische und digitale Welten, nutzen Sensornetzwerke zur Datenerfassung und ermöglichen Echtzeitverarbeitung und -steuerung durch eingebettete Systeme. CPS interagieren über Netzwerke und Cloud-Infrastrukturen und basieren auf technologischen Grundlagen wie dem Internet der Dinge (IoT), Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI). Herausforderungen hierbei umfassen Sicherheit, Datenschutz und Interoperabilität.

a)

Erkläre die Rolle von Sensornetzwerken in Cyber-Physischen Systemen und beschreibe, wie diese Daten erfassen und weiterleiten. Gehe dabei besonders auf die wichtigsten Komponenten und Technologien ein, die für die Funktion solcher Netzwerke notwendig sind.

Lösung:

Die Rolle von Sensornetzwerken in Cyber-Physischen Systemen (CPS)

Sensornetzwerke spielen eine zentrale Rolle in Cyber-Physischen Systemen (CPS), da sie für die Erfassung, Verarbeitung und Weiterleitung von Daten verantwortlich sind, die die Grundlage für die Steuerung und Überwachung der physischen Prozesse bilden. Diese gesammelten Daten werden genutzt, um Echtzeitentscheidungen zu treffen und Systeme entsprechend zu steuern.

Erfassung von Daten

• Sensorknoten: Jeder Sensorknoten besteht aus einem Sensor, der physikalische Größen wie Temperatur, Druck, Feuchtigkeit oder Bewegung misst. Die gemessenen analogen Signale werden in digitale Daten umgewandelt und gespeichert oder direkt weiterverarbeitet.
• Signalaufbereitung: Die gesammelten Rohdaten werden zunächst durch eine Signalaufbereitung geführt, die Filterung, Verstärkung und Analog-Digital-Wandlung umfasst, um die Qualität und Genauigkeit der Daten sicherzustellen.

Weiterleitung von Daten

• Drahtlose Kommunikation: Die Sensorknoten sind in der Regel drahtlos miteinander verbunden, z.B. über WLAN, Zigbee, Bluetooth oder ein anderes drahtloses Kommunikationsprotokoll. Dies ermöglicht die flexible und kostengünstige Platzierung der Sensoren auch in schwer zugänglichen Umgebungen.
• Netzwerkprotokolle: Für die sichere und effiziente Datenübertragung sind spezielle Netzwerkprotokolle notwendig, wie z.B. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), ein leichtgewichtiges Protokoll für die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation.

Wichtige Komponenten und Technologien

• Energiesparende Hardware: Sensorknoten müssen in der Regel mit limitierten Energiequellen wie Batterien betrieben werden. Daher sind energiesparende Mikrocontroller und energieeffiziente Kommunikationstechnologien unerlässlich.
• Echtzeitbetriebssysteme (RTOS): Diese Betriebssysteme gewährleisten die zeitkritische Verarbeitung und Weiterleitung der Daten. Sie unterstützen die parallele Ausführung von Aufgaben und reduzieren Latenzzeiten.
• Cloud-Infrastruktur: Um die gesammelten Daten in großem Maßstab zu speichern, zu analysieren und zu verarbeiten, wird eine leistungsfähige Cloud-Infrastruktur benötigt. Diese ermöglicht auch die Integration von Big Data und KI zur Datenanalyse.

Fazit

Sensornetzwerke sind unerlässlich für die Funktion von Cyber-Physischen Systemen, da sie die Verbindung zwischen physischer und digitaler Welt herstellen. Durch die Erfassung und Weiterleitung von Daten ermöglichen sie die Echtzeitüberwachung und -steuerung von Prozessen. Dies wäre ohne die fortgeschrittenen Technologien und Komponenten, die in solchen Netzwerken eingesetzt werden, nicht möglich.

b)

Diskutiere die Herausforderungen der Echtzeitverarbeitung und -steuerung in eingebetteten Systemen innerhalb von CPS. Welche Methoden und Technologien ermöglichen diese Anforderungen und wie werden sie in der Praxis umgesetzt?

Lösung:

Herausforderungen der Echtzeitverarbeitung und -steuerung in eingebetteten Systemen innerhalb von CPS

Die Echtzeitverarbeitung und -steuerung in eingebetteten Systemen stellen eine Reihe von Herausforderungen an Cyber-Physische Systeme (CPS), die maßgeblich die Leistung und Sicherheit dieser Systeme beeinflussen. Zu den wichtigsten Herausforderungen zählen zeitliche Determinismus, begrenzte Ressourcen, Kommunikationslatenz und Sicherheitsanforderungen.

Herausforderungen

• Zeitliche Determinismus: In CPS muss sichergestellt werden, dass alle Prozesse innerhalb vorherbestimmter Zeitlimits ablaufen. Echtzeitsysteme erfordern strikte Zeitvorgaben, um eine zuverlässige Systemleistung zu gewährleisten.
• Begrenzte Ressourcen: Eingebettete Systeme verfügen oft über begrenzte Ressourcen in Bezug auf Rechenleistung, Speicher und Energieversorgung, was die Implementierung von umfangreichen Echtzeit-Anwendungen erschwert.
• Kommunikationslatenz: Daten müssen schnell und zuverlässig zwischen verschiedenen Komponenten des CPS übertragen werden. Latenzen in der Kommunikation können zu Verzögerungen und Fehlfunktionen führen.
• Sicherheitsanforderungen: Echtzeitverarbeitung muss sicherstellen, dass Daten unverfälscht und geschützt sind. Sicherheitslücken können ernsthafte Folgen haben, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen wie der Medizintechnik oder Automobilindustrie.

Methoden und Technologien zur Bewältigung der Anforderungen

• Echtzeitbetriebssysteme (RTOS): RTOS wie FreeRTOS, VxWorks oder RTEMS sind speziell für Echtzeitanwendungen konzipiert. Sie bieten Mechanismen zur Task-Planung, Priorisierung und Synchronisation, die sicherstellen, dass zeitkritische Aufgaben fristgerecht ausgeführt werden.
• Edge Computing: Um die Belastung zentraler Server zu verringern und die Latenz zu minimieren, werden Datenverarbeitungsaufgaben in die Nähe der Datenquellen verlagert. Edge-Computing-Geräte führen lokale Datenverarbeitung durch und reduzieren somit die Notwendigkeit langer Übertragungswege.
• QoS (Quality of Service): QoS-Mechanismen sichern bestimmte Bandbreiten und minimieren Verzögerungen in der Netzwerkkommunikation. Dies ist besonders wichtig in drahtlosen Netzwerken und IoT-Architekturen.
• Hardwarebeschleunigung: Die Verwendung spezialisierter Hardware wie FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) und GPUs (Graphics Processing Units) kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöhen und die Effizienz der Echtzeitverarbeitung verbessern.
• Modellbasierte Entwicklung: Diese Methode erlaubt die Simulation und Validierung von Echtzeitsystemen bereits in der Entwurfsphase. Werkzeuge wie Matlab/Simulink unterstützen die Entwicklung und Prüfung der Echtzeitfähigkeiten des Systems.

Praktische Umsetzung

• Automobilindustrie: In modernen Fahrzeugen werden Echtzeitsysteme eingesetzt, um Motorsteuerungen, Fahrassistenzsysteme und Infotainment zuverlässig zu betreiben. Mittels CAN-Bus-Architektur und Echtzeitbetriebssystemen wird sichergestellt, dass diese Systeme präzise und koordiniert arbeiten.
• Industrie 4.0: Produktionsanlagen verwenden CPS zur Echtzeitüberwachung und -steuerung von Maschinen und Prozessen. Edge-Computing und deterministische Ethernet-Protokolle wie TSN (Time-Sensitive Networking) ermöglichen eine präzise und zuverlässige Datenverarbeitung.
• Medizintechnik: Medizinische Geräte benötigen echtzeitfähige Steuerungssysteme, um kritische Daten wie Herzfrequenz oder Sauerstoffsättigung zu überwachen und darauf zu reagieren. Echtzeitbetriebssysteme und zuverlässige Kommunikationsprotokolle sind entscheidend für die Sicherheit und Wirksamkeit dieser Geräte.

Fazit

Die Herausforderungen der Echtzeitverarbeitung und -steuerung in eingebetteten Systemen innerhalb von CPS sind vielschichtig und komplex. Durch den Einsatz spezialisierter Betriebssysteme, moderner Hardware und deterministischer Kommunikationsprotokolle können diese Anforderungen jedoch erfolgreich gemeistert werden. In der Praxis finden diese Technologien Anwendung in verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie, Industrie 4.0 und der Medizintechnik, wobei sie die Effizienz und Zuverlässigkeit von Cyber-Physischen Systemen gewährleisten.

c)

Cyber-Physische Systeme interagieren häufig über Netzwerke und Cloud-Infrastrukturen. Analysiere die Sicherheit und Datenschutzprobleme, die sich hierbei ergeben können. Stelle mindestens drei konkrete Bedrohungsszenarien vor und erläutere mögliche Schutzmaßnahmen.

Lösung:

Sicherheit und Datenschutzprobleme in Cyber-Physischen Systemen (CPS)

Cyber-Physische Systeme (CPS) sind stark auf Netzwerke und Cloud-Infrastrukturen angewiesen, was sie anfällig für verschiedene Sicherheits- und Datenschutzprobleme macht. Diese können von Datenlecks bis hin zu kritischen Systemausfällen reichen.

Bedrohungsszenarien

• Man-in-the-Middle-Angriffe (MITM): Ein Angreifer schaltet sich in die Kommunikation zwischen Sensornetzwerk und Cloud-Infrastruktur ein, um Daten abzuhören oder zu manipulieren.
• Distributed Denial of Service (DDoS): Angreifer überlasten das Netzwerk oder die Cloud-Infrastruktur mit einer Flut von Anfragen, wodurch echte Nutzer keinen Zugang mehr erhalten und das CPS beeinträchtigt wird.
• Datendiebstahl und -kompromittierung: Unbefugte greifen auf die gespeicherten Daten in der Cloud zu und stehlen oder manipulieren vertrauliche Informationen, was große Datenschutzprobleme verursachen kann.

Mögliche Schutzmaßnahmen

Um die genannten Sicherheits- und Datenschutzprobleme zu bewältigen, können verschiedene Maßnahmen ergriffen werden, die die Integrität, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit der Daten und der Systemkomponenten sicherstellen.

• Ende-zu-Ende-Verschlüsselung: Diese Maßnahme stellt sicher, dass Daten während ihrer Übertragung verschlüsselt sind und nur von berechtigten Empfängern entschlüsselt werden können. Beispiele für Verschlüsselungsprotokolle sind TLS (Transport Layer Security) und IPSec.
• Firewalls und Intrusion Detection Systeme (IDS): Firewalls können unberechtigte Zugriffe blockieren, während IDS bösartige Aktivitäten im Netzwerk aufspüren und melden. Diese Maßnahmen erhöhen die Netzwerksicherheit signifikant.
• Authentifizierung und Autorisierung: Robuste Authentifizierungsmechanismen (z.B. Multi-Faktor-Authentifizierung) und strikte Zugriffskontrolllisten stellen sicher, dass nur autorisierte Nutzer und Geräte auf das CPS zugreifen können.
• Regelmäßige Sicherheitsupdates und Patching: Durch regelmäßige Updates und Patching werden bekannte Sicherheitslücken in der Software und Hardware geschlossen, wodurch das Risiko von Angriffen reduziert wird.
• Datenminimierung und Anonymisierung: Die Speicherung und Verarbeitung personenbezogener Daten sollte auf das notwendige Minimum reduziert werden. Anonymisierungstechniken können helfen, sensible Daten zu schützen, selbst wenn sie kompromittiert werden.

Fazit

Cyber-Physische Systeme bieten durch die Integration von physischen und digitalen Komponenten viele Vorteile, bergen jedoch auch erhebliche Sicherheits- und Datenschutzrisiken. Durch gezielte Maßnahmen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und regelmäßige Updates können diese Risiken minimiert werden. Die richtige Kombination dieser Schutzmechanismen trägt dazu bei, CPS sicher und vertrauenswürdig zu gestalten.

d)

Angenommen, ein CPS überwacht eine Produktionslinie und verarbeitet die gesammelten Daten in Echtzeit. Die Produktionsrate beträgt 120 Einheiten pro Stunde und ein Sensor erfasst den Status jeder Einheit mit einer Latenzzeit von 0,5 Sekunden. Berechne die Gesamtzeit, die für die tägliche Datenverarbeitung im CPS benötigt wird, wenn das System 8 Stunden am Tag in Betrieb ist.

Hinweis: Berücksichtige, dass jeder Erfassungsvorgang ohne zusätzliche Verzögerung weitergeleitet und verarbeitet wird.

Lösung:

Berechnung der Gesamtzeit für die tägliche Datenverarbeitung in einem CPS

Wir haben folgende Informationen:

• Produktionsrate: 120 Einheiten pro Stunde
• Latenzzeit pro Sensorerfassung: 0,5 Sekunden
• Betriebsdauer: 8 Stunden pro Tag

Um die Gesamtzeit für die tägliche Datenverarbeitung zu berechnen, folgen wir diesen Schritten:

Schritt 1: Berechnung der totalen Anzahl der Einheiten pro Tag

Die Produktionsrate beträgt 120 Einheiten pro Stunde, und das System ist 8 Stunden am Tag in Betrieb:

• Totale Einheiten pro Tag: 120 Einheiten/Stunde × 8 Stunden = 960 Einheiten

Schritt 2: Berechnung der Gesamtverarbeitungszeit für alle Einheiten

• Latenzzeit pro Sensorerfassung: 0,5 Sekunden
• Totalzeit für alle Einheiten: 0,5 Sekunden × 960 Einheiten = 480 Sekunden

Umrechnung in Minuten:

• 480 Sekunden ÷ 60 = 8 Minuten

Fazit

Die Gesamtzeit, die für die tägliche Datenverarbeitung im CPS benötigt wird, beträgt 8 Minuten, wenn das System 8 Stunden am Tag in Betrieb ist.

Aufgabe 3)

Geräte- und Sensortechnologien im Internet der Dinge (IoT)Sensortechnologien und -geräte ermöglichen die Vernetzung und Kommunikation von physischen Objekten in IoT-Anwendungen. Zu den Sensortypen gehören unter anderem Temperatur, Feuchtigkeit, Druck, Bewegung, Licht und GPS-Sensoren. Zu den Konnektivitätsoptionen zählen WLAN, Bluetooth, Zigbee, LoRaWAN und NB-IoT. Relevante Protokolle umfassen u.a. MQTT, CoAP und HTTP/HTTPS. Datenverarbeitung kann sowohl mittels Edge Computing als auch Cloud Computing erfolgen. Die Energieversorgung der Geräte kann durch Batterien oder Energie-Harvesting sichergestellt werden. Sicherheitsaspekte wie Datenverschlüsselung und Authentifizierung spielen eine wesentliche Rolle.

a)

In einem Unternehmen soll eine IoT-Lösung zur Überwachung der Maschinenraumtemperatur entwickelt werden.

• Welcher Sensortyp wäre hierfür am besten geeignet und warum?
• Erläutere eine geeignete Konnektivitätsmethode, um die Daten vom Sensor zur Zentrale zu übertragen. Begründe deine Wahl.
• Welche Sicherheitsmaßnahmen sollten getroffen werden, um die Integrität und Vertraulichkeit der gesammelten Daten sicherzustellen?

Lösung:

Geräte- und Sensortechnologien im Internet der Dinge (IoT)Sensortechnologien und -geräte ermöglichen die Vernetzung und Kommunikation von physischen Objekten in IoT-Anwendungen. Zu den Sensortypen gehören unter anderem Temperatur, Feuchtigkeit, Druck, Bewegung, Licht und GPS-Sensoren. Zu den Konnektivitätsoptionen zählen WLAN, Bluetooth, Zigbee, LoRaWAN und NB-IoT. Relevante Protokolle umfassen u.a. MQTT, CoAP und HTTP/HTTPS. Datenverarbeitung kann sowohl mittels Edge Computing als auch Cloud Computing erfolgen. Die Energieversorgung der Geräte kann durch Batterien oder Energie-Harvesting sichergestellt werden. Sicherheitsaspekte wie Datenverschlüsselung und Authentifizierung spielen eine wesentliche Rolle.Lösen Sie die folgende Teilaufgabe:In einem Unternehmen soll eine IoT-Lösung zur Überwachung der Maschinenraumtemperatur entwickelt werden.

• Welcher Sensortyp wäre hierfür am besten geeignet und warum?
• Erläutere eine geeignete Konnektivitätsmethode, um die Daten vom Sensor zur Zentrale zu übertragen. Begründe deine Wahl.
• Welche Sicherheitsmaßnahmen sollten getroffen werden, um die Integrität und Vertraulichkeit der gesammelten Daten sicherzustellen?

• Geeigneter Sensortyp:Für die Überwachung der Maschinenraumtemperatur ist ein Temperatursensor am besten geeignet. Dieser Sensortyp kann präzise die Temperatur messen und eignet sich speziell für eine Umgebung, in der Temperaturüberwachung kritisch ist, um die ordnungsgemäße Funktion der Maschinen sicherzustellen.
• Konnektivitätsmethode:Eine geeignete Konnektivitätsmethode wäre WLAN. Gründe für diese Wahl sind:
  • WLAN ist weit verbreitet und bietet eine stabile und schnelle Datenübertragungsrate, besonders in einem unternehmensinternen Umfeld.
  • Es ermöglicht eine einfache Integration in bestehende Netzwerkinfrastrukturen ohne die Notwendigkeit zusätzlicher Hardware.
  • WLAN hat eine ausreichende Reichweite, um die Entfernung zwischen Sensoren und der zentralen Sammelstelle zu überbrücken.
• Sicherheitsmaßnahmen:Um die Integrität und Vertraulichkeit der gesammelten Daten sicherzustellen, sollten folgende Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden:
  • Datenverschlüsselung: Alle übertragenen Daten sollten mittels AES (Advanced Encryption Standard) verschlüsselt werden, um sicherzustellen, dass die Daten nicht von Unbefugten gelesen werden können.
  • Authentifizierung: Eine starke Authentifizierungsmethode (wie beispielsweise Zwei-Faktor-Authentifizierung) sollte implementiert werden, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Geräte und Benutzer Zugriff auf die Daten haben.
  • Netzwerksicherheit: Das Unternehmensnetzwerk sollte durch Firewalls und regelmäßige Sicherheitsupdates geschützt werden, um potenzielle Bedrohungen abzuwehren.
  • Überwachung und Protokollierung: Die Aktivitäten im Netzwerk sollten kontinuierlich überwacht und protokolliert werden, um verdächtige Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und notwendige Maßnahmen ergreifen zu können.

Aufgabe 4)

Angenommen, Du bist der Leiter eines Fertigungsbetriebs, der in den nächsten fünf Jahren zu einer Smart Factory transformiert werden soll. Dabei müssen sowohl aktuelle Prozesse als auch zukünftige Möglichkeiten gründlich analysiert und geplant werden, um die vorhandenen Potenziale für Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen zu nutzen. Beachte dabei die Konzepte und Definitionen einer Smart Factory wie Integrative Systeme (IoT, CPS), Echtzeitfähigkeit, autonome Produktion, adaptive Prozesse, vertikale und horizontale Integration, Big Data und Analytik sowie Nachhaltigkeit.

a)

Teilaufgabe 1: Beschreibe am Beispiel eines Cyber-Physischen Systems (CPS) innerhalb einer Smart Factory, wie die horizontale und vertikale Integration umgesetzt werden kann. Gehe dabei speziell auf die Kommunikation zwischen den verschiedenen Produktionsebenen und der Lieferkette sowie auf die Vorteile der Echtzeitdatenverarbeitung und -analytik ein.

Lösung:

Teilaufgabe 1: Beschreibe am Beispiel eines Cyber-Physischen Systems (CPS) innerhalb einer Smart Factory, wie die horizontale und vertikale Integration umgesetzt werden kann. Gehe dabei speziell auf die Kommunikation zwischen den verschiedenen Produktionsebenen und der Lieferkette sowie auf die Vorteile der Echtzeitdatenverarbeitung und -analytik ein.

Beispiel eines Cyber-Physischen Systems (CPS) in einer Smart Factory

• Horizontale Integration:
  • Definition: Horizontale Integration bezieht sich auf die Verbindung und den Datenaustausch zwischen verschiedenen Organisationen innerhalb derselben Produktionsstufe. Dies ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit und einen effizienten Informationsaustausch.
  • Umsetzung: Ein Beispiel dafür wäre die Integration eines CPS in der Produktionslinie, das mit den CPS-Systemen von Lieferanten und Distributoren kommuniziert. Dies könnte durch Industrie 4.0-fähige Kommunikationstechnologien wie OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) erfolgen, die es ermöglichen, Produktionsdaten in Echtzeit zu teilen und zu analysieren.
  • Kommunikation: Horizontale Integration ermöglicht es den CPS-Systemen verschiedener Partner in der Lieferkette, kontinuierlich und autonom Informationen auszutauschen. Dies könnte beinhalten:
    • Aktuelle Lagerbestände
    • Lieferzeiten und -pläne
    • Qualitätskontrollen
    • Produktionsanforderungen
• Vertikale Integration:
  • Definition: Vertikale Integration bezieht sich auf die Verbindung und den Datenaustausch zwischen unterschiedlichen Ebenen innerhalb derselben Organisation. Dies umfasst die Verbindung zwischen der Produktions- und Managementebene.
  • Umsetzung: Ein CPS kann Daten von physischen Produktionsanlagen erfassen und diese in Echtzeit an MES (Manufacturing Execution Systems) und ERP (Enterprise Resource Planning) Systeme weiterleiten. Diese Systeme analysieren dann die Daten, um die Produktionsplanung, -steuerung und -optimierung zu unterstützen.
  • Kommunikation: Vertikale Integration ermöglicht eine bidirektionale Kommunikation zwischen verschiedenen Ebenen einer Organisation, z.B.:
    • Sensordaten von Maschinen werden an das MES-System gesendet.
    • Das MES-System analysiert die Daten und gibt Anweisungen an die Maschinen zurück.
    • Das ERP-System erhält aggregierte Daten zur Planung und Ressourcenverwaltung.

Vorteile der Echtzeitdatenverarbeitung und -analytik:

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Echtzeitdaten ermöglichen es Managern und Entscheidungsträgern, fundierte Entscheidungen auf Grundlage aktueller Informationen zu treffen.
• Erhöhung der Effizienz: Durch die sofortige Analyse von Produktionsdaten können Engpässe und Ineffizienzen schnell identifiziert und behoben werden.
• Proaktive Wartung: CPS-Systeme können Anlagen überwachen und vorausschauende Wartungsarbeiten anstoßen, bevor es zu Ausfällen kommt.
• Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Produktionssysteme können schneller auf Änderungen in der Nachfrage oder auf neue Produktionsanforderungen reagieren.

b)

Teilaufgabe 2: Nehmen wir an, Dein Betrieb erwägt die Einführung von Big Data Analysen zur Optimierung der Produktionsprozesse. Eine zentrale Kennzahl, die optimiert werden soll, ist die Maschinenlaufzeiteffizienz (MLE). Definiere die Maschinenlaufzeiteffizienz mathematisch als Verhältnis der tatsächlichen Laufzeit zur geplanten Laufzeit und gehe davon aus, dass durch die Einführung von Echtzeit-Datenanalyse eine Steigerung der MLE um 15% erwartet wird. Stelle die Berechnungen dar, wenn die aktuelle geplante Zeit pro Produktionseinheit 100 Minuten beträgt und dadurch die MLE von 70% auf 85% steigen soll. Wie viele Produktionseinheiten können so pro Tag zusätzlich produziert werden, angenommen es gibt 2 Schichten á 8 Stunden?

Lösung:

Teilaufgabe 2: Nehmen wir an, Dein Betrieb erwägt die Einführung von Big Data Analysen zur Optimierung der Produktionsprozesse. Eine zentrale Kennzahl, die optimiert werden soll, ist die Maschinenlaufzeiteffizienz (MLE). Definiere die Maschinenlaufzeiteffizienz mathematisch als Verhältnis der tatsächlichen Laufzeit zur geplanten Laufzeit und gehe davon aus, dass durch die Einführung von Echtzeit-Datenanalyse eine Steigerung der MLE um 15% erwartet wird. Stelle die Berechnungen dar, wenn die aktuelle geplante Zeit pro Produktionseinheit 100 Minuten beträgt und dadurch die MLE von 70% auf 85% steigen soll. Wie viele Produktionseinheiten können so pro Tag zusätzlich produziert werden, angenommen es gibt 2 Schichten á 8 Stunden?

Definition der Maschinenlaufzeiteffizienz (MLE):

• Die Maschinenlaufzeiteffizienz (MLE) wird definiert als das Verhältnis der tatsächlichen Laufzeit zur geplanten Laufzeit:

\[\text{MLE} = \frac{\text{tatsächliche Laufzeit}}{\text{geplante Laufzeit}} \times 100 \%\]

Aktuelle Situation:

• Geplante Zeit pro Produktionseinheit: 100 Minuten
• Aktuelle MLE: 70%, bedeutet tatsächliche Laufzeit = 70 Minuten (da 70% von 100 Minuten)

Durch die Einführung der Echtzeit-Datenanalyse soll die MLE von 70% auf 85% gesteigert werden.

Verbesserte Situation:

• Neue MLE: 85%, bedeutet tatsächliche Laufzeit = 85 Minuten (da 85% von 100 Minuten)

Berechnung der Effizienzsteigerung:

• Zeitersparnis pro Einheit: \[\text{Zeitersparnis} = 100 \text{ Minuten} - 85 \text{ Minuten} = 15 \text{ Minuten}\]
• Verfügbare Zeit pro Tag: 2 Schichten á 8 Stunden = 16 Stunden = 960 Minuten

Berechnung der Anzahl der Produktionseinheiten:

• Vor der Effizienzsteigerung:\[\text{Einheiten pro Tag} = \frac{960}{100} = 9.6 \text{ Einheiten}\]
• Da keine halben Einheiten produziert werden können, runden wir ab auf 9 Einheiten pro Tag.
• Nach der Effizienzsteigerung:\[\text{Neue Einheiten pro Tag} = \frac{960}{85} = 11.29 \text{ Einheiten}\]
• Da keine halben Einheiten produziert werden können, runden wir ab auf 11 Einheiten pro Tag.

Zusätzliche Einheiten pro Tag:\[\text{Zusätzliche Einheiten pro Tag} = 11 - 9 = 2 \text{ Einheiten}\]

Fazit:

• Durch die Einführung von Big Data Analysen und die Optimierung der Maschinenlaufzeiteffizienz von 70% auf 85% kann Dein Betrieb bei 2 Schichten á 8 Stunden pro Tag 2 zusätzliche Produktionseinheiten herstellen. Dies führt zu einer signifikanten Steigerung der Produktionskapazität und damit verbundenen Kosteneinsparungen und Effizienzgewinnen.