Industrie 4.0 für Ingenieure - Cheatsheet

Komponenten und Architektur von Cyber-Physischen Systemen (CPS)

Definition:

Kernkomponenten und Struktur von Cyber-Physischen Systemen (CPS) für Industrie 4.0 Implementierungen.

Details:

• Sensornetzwerke: Erfassen physikalischer Daten
• Aktoren: Umsetzung digitaler Befehle in physikalische Aktionen
• Kommunikation: Drahtlose und drahtgebundene Netzwerke für Datenaustausch
• Datenverarbeitung und Steuerung: Echtzeit-Analyse und Steuerung basierend auf gesammelten Daten
• Softwareplattformen: Betriebssysteme und Anwendungssoftware für CPS
• Sicherheit: Implementierung von Mechanismen zum Schutz vor Cyberbedrohungen
• Systemarchitektur: Integrierte End-to-End-Lösungen

Protokolle und Echtzeitdatenübertragung in CPS

Definition:

Protokolle für die Kommunikation und Echtzeitdatenübertragung in Cyber-Physischen Systemen (CPS)

Details:

• Protokolle: MQTT, CoAP, OPC UA für Kommunikation zwischen IoT-Geräten und CPS.
• Echtzeitanforderungen: Latenz, Bandbreite, Zuverlässigkeit (RTOS, deterministische Netzwerke).
• Zeitgenaue Steuerung: Verwendung von Zeitstempeln, synchronisierten Uhren (NTP, PTP).
• Sicherheitsaspekte: Verschlüsselung, Authentifizierung.

Sicherheits- und Datenschutzaspekte im Internet der Dinge (IoT)

Definition:

Sicherheits- und Datenschutzaspekte im IoT umfassen Maßnahmen und Herausforderungen zum Schutz der Daten und Systeme, die in vernetzten Geräten genutzt werden.

Details:

• Endpunkt-Sicherheit: Schutz der Geräte vor unbefugtem Zugriff.
• Netzwerksicherheit: Sicherstellung der sicheren Kommunikation zwischen Geräten.
• Datenverschlüsselung: Schutz sensibler Daten während der Übertragung und Speicherung.
• Authentifizierung und Autorisierung: Sicherstellung, dass nur berechtigte Benutzer und Geräte Zugang haben.
• Sicherheitsupdates: Regelmäßige Aktualisierungen zur Schließung von Sicherheitslücken.
• Datenschutzrichtlinien: Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Best Practices zum Schutz der Privatsphäre.

Echtzeit- und Batch-Verarbeitung von Big Data

Definition:

Echtzeitverarbeitung und Batch-Verarbeitung sind zwei Ansätze zur Verarbeitung großer Datenmengen in Industrie 4.0.

Details:

• Echtzeitverarbeitung: Datenanalyse sofort nach Eingang der Daten.
• Batch-Verarbeitung: Periodische Verarbeitung großer Datenmengen.
• Wichtig in Industrie 4.0 für IoT-Sensoren, Produktionsüberwachung und Predictive Maintenance.
• Technologien: Apache Kafka (Echtzeit), Apache Hadoop (Batch).
• Vor-/Nachteile: Echtzeit -> geringere Latenz, komplexer; Batch -> einfacher, höhere Latenz.
• Mathematische Modelle: Datenstrommodelle, MapReduce-Paradigma.

Automatisierungs- und Fertigungstechnologien in Smart Factories

Definition:

Automatisierungs- und Fertigungstechnologien integrieren sich in Smart Factories, um Prozesse effizienter, flexibler und datengesteuert zu gestalten.

Details:

• Einbindung von IoT-Geräten zur Datensammlung und -analyse
• Nutzung von KI zur Produktionsoptimierung und Fehlerprognose
• Einsatz von Robotik für präzise und konstante Fertigungsschritte
• Implementierung von MES für Echtzeitüberwachung und -steuerung
• Einführung von CPS für die Vernetzung und Zusammenarbeit von physischen und digitalen Systemen
• Verwendung von ERP-Systemen zur Integration von Geschäftsprozessen
• Förderung der Mensch-Maschine-Kollaboration
• Anpassungsfähigkeit durch modulare Produktionslinien

Rolle von Robotik und KI in der Smart Factory

Definition:

Integration von Robotik und Künstlicher Intelligenz (KI) zur Automatisierung und Optimierung von Produktionsprozessen in einer smarten Fabrikumgebung. Ziel: Effizienz, Flexibilität und Produktivitätssteigerung.

Details:

• Robotik übernimmt repetitive, präzise und gefährliche Aufgaben.
• KI für Verarbeitung großer Datenmengen und maschinelles Lernen.
• Adaptive Systeme zur selbstoptimierenden Produktion.
• Interaktion zwischen Mensch und Maschine: Cobots.
• Vernetzung und Kommunikation über IoT.
• Echtzeit-Analysen und prädiktive Wartung.
• Flexibilität bei der Massenproduktion und Individualisierung.

Überwachtes und unüberwachtes Lernen im Maschinenlernen

Definition:

Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind zwei grundlegende Ansätze im Maschinenlernen zur Modellbildung aus Daten.

Details:

• Überwachtes Lernen: Modell wird mit gekennzeichneten Beispielen (Eingang-Ausgang) trainiert
• Unüberwachtes Lernen: Modell entdeckt Muster in unetikettierten Daten
• Beispiele überwacht: Klassifikation, Regression
• Beispiele unüberwacht: Clustering, Dimensionalitätsreduktion
• Wichtige Methoden: Lineare Regression, K-Means Clustering
• Formel überwacht (Regression): \(y = f(x) \) wobei z. B. \( y = mx + b \)
• Formel unüberwacht (K-Means): \( J = \sum_{i=1}^{K} \sum_{x \in C_i} || x - \mu_i ||^2 \)

Techniken der Datenvorbereitung und -bereinigung

Definition:

Methoden zur Sicherstellung der Datenqualität für industrielle Anwendungen.

Details:

• Datenbereinigung: Entfernen von Duplikaten, Korrektur von Fehlern
• Datenanreicherung: Hinzufügen fehlender Daten, Integration anderer Datenquellen
• Datenaggregation: Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen
• Datennormalisierung: Konvertierung von Daten in ein einheitliches Format
• Datenstandardisierung: Einhaltung von Normen und Standards bei der Datenverarbeitung
• Verwendung von Tools wie Python (Pandas), R, SQL für die Datenaufbereitung
• Automatisierung durch Skripte und Algorithmen zur Effizienzsteigerung