Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Design und Engineering - Cheatsheet

Definition und Grundprinzipien von Industrie 4.0

Definition:

Industrie 4.0 bezeichnet die Digitalisierung und Vernetzung in der industriellen Produktion.

Details:

• Integrative Digitalisierung und Vernetzung
• Einsatz von Cyber-Physikalischen Systemen (CPS)
• Internet der Dinge (IoT) & Internet der Dienste
• Echtzeitfähige Datenverarbeitung
• Dezentrale Entscheidungsfindung
• Automatisierung & Selbstoptimierung
• Vernetzung von Menschen, Maschinen und Produkten
• Datenanalyse und maschinelles Lernen

Cyber-Physische Systeme (CPS)

Definition:

Kombination von physischen und digitalen Komponenten, die durch Netzwerke verbunden sind und miteinander kommunizieren.

Details:

• Integrierte Smart-Sensoren und Aktoren
• Echtzeit-Datenverarbeitung und -Anpassung
• Interaktion und Kommunikation über IoT
• Anwendungsbereich: Automatisierung, Gesundheitswesen, Verkehr
• Nutzung von Algorithmen und Verfahren für Selbstoptimierung und autonome Entscheidungen
• Teil von Industrie 4.0

Additive Fertigung (3D-Druck)

Definition:

Additive Fertigung (3D-Druck). Verfahren zur Herstellung von dreidimensionalen Objekten durch schichtweises Hinzufügen von Material.

Details:

• Technologien: FDM, SLA, SLS
• Materialien: Kunststoffe, Metalle, Harze
• Schlüsselkonzepte: CAD-Design, Schichtaufbau, Nachbearbeitung
• Anwendungen: Prototyping, Werkzeugbau, medizinische Implantate
• Vorteile: Hohe Designfreiheit, reduzierte Produktionszeiten, geringe Materialverschwendung
• Herausforderungen: Materialkosten, Druckgeschwindigkeit, Oberflächenqualität
• Relevanz in Industrie 4.0: Personalisierte Produktion, dezentrale Fertigung, digitale Zwillinge

Digitale Zwillinge im Design

Definition:

Virtuelle Nachbildungen physischer Objekte oder Systeme zur Optimierung und Analyse im Designprozess.

Details:

• Verbindung physisches Objekt und digitaler Zwilling durch Sensoren und Daten
• Echtzeitüberwachung und -steuerung möglich
• Verbesserung von Prototypen- und Entwicklungsphasen
• Ermöglicht Simulationen und Tests ohne physische Prototypen
• Wichtige Technologien: IoT, KI, Big Data
• Beispielanwendungen: Maschinenbau, Automobilindustrie, Smart Cities

Predictive Maintenance und Zustandsüberwachung

Definition:

Vorherige Abschätzung und Überwachung des Zustands von Maschinen zur Vermeidung ungeplanter Ausfälle und Optimierung der Wartungsintervallen.

Details:

• Nutzen von Sensordaten, Maschinenlernalgorithmen, und historischen Daten.
• Hauptziele: Kostenreduktion, Erhöhung der Zuverlässigkeit, Minimierung der Ausfallzeiten und der Wartungskosten.
• Schlüsseltechnologien: IoT, Big Data, KI, und Industrie 4.0 Plattformen.
• Verfahren:
  • Konditionsbasierte Überwachung (CBM): Echtzeitüberwachung zur Identifizierung abnormaler Betriebsbedingungen.
  • Predictive Maintenance: Verwendung von statistischen Modellen und maschinellem Lernen zur Vorhersage des optimalen Wartungszeitpunkts.
  • Fehlermodi- und Effektanalyse (FMEA): Systematische Methode zur Identifizierung potenzieller Fehler und deren Quellen.
• Metriken: Ausfallwahrscheinlichkeit, verbleibende Nutzungsdauer (RUL)
• Formeln: Ausfallrate \( \lambda(t) = \frac{d}{dt}F(t) \), Verfügbarkeit \( A = \frac{MTBF}{MTBF + MTTR} \)

Automatisierte Qualitätskontrollen

Definition:

Automatisierte Prüfprozesse zur Sicherstellung der Produktqualität in industriellen Fertigungen.

Details:

• Verwendung von Sensoren und Kameras für Echtzeit-Überwachung
• Integration in Produktionslinien zur sofortigen Fehlererkennung
• Datenanalysen mittels maschinellem Lernen zur Mustererkennung
• Reduktion von Fehlerquoten und Ausschuss
• Beispiele: Bildverarbeitung, Ultraschalltests, Laservermessung
• Vorteile: Höhere Präzision, Zeit- und Kosteneffizienz

Strategien zur schrittweisen Implementierung

Definition:

Strategien zur schrittweisen Implementierung - Methoden und Ansätze zur Einführung von Industrie 4.0-Technologien in mehreren kleinen, überschaubaren Schritten anstelle einer vollständigen Umstellung auf einmal.

Details:

• Iterative Vorgehensweise: schrittweise Anpassung und Verbesserung
• Proof of Concept (PoC): erst Pilotprojekte starten
• Agile Methoden: flexible Anpassung an Veränderungen
• Schulungen und Weiterbildung: Mitarbeiter fortlaufend qualifizieren
• Modulare Systeme: leichte Integrierbarkeit und Skalierbarkeit
• Monitoring und Feedback: fortlaufende Überwachung und Anpassung

Trends in der Automatisierung und Digitalisierung

Definition:

Aktuelle Entwicklungen im Bereich der Automatisierung und Digitalisierung, insbesondere im Kontext von Industrie 4.0.

Details:

• Vernetzung von Maschinen und Systemen durch das Internet der Dinge (IoT)
• Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen zur Optimierung von Prozessen
• Verwendung von Cyber-Physischen Systemen (CPS) für Echtzeitüberwachung und -steuerung
• Automatisierte Datenanalyse und Entscheidungsfindung
• Robotik und autonome Systeme in der Fertigung
• Integration von Blockchain-Technologien für sichere und transparente Transaktionen