Digitalization of industrial value chains - Cheatsheet

Einfluss der Digitalisierung auf industrielle Wertschöpfungsketten

Definition:

Einfluss der Digitalisierung auf industrielle Wertschöpfungsketten: Optimierung durch Digitalisierung; Integration von IoT, KI, Big Data zur Effizienzsteigerung.

Details:

• Erhöhung der Transparenz und Kontrolle durch Echtzeitdatennutzung
• Verbesserung der Kommunikation und Vernetzung entlang der Wertschöpfungskette
• Ermöglichung flexibler und individualisierter Produktion
• Reduzierung von Kosten und Durchlaufzeiten
• Erhöhung der Produktqualität
• Neuausrichtung von Geschäftsmodellen
• Ermöglichung präventiver Wartung und Fehlerfrüherkennung
• Datensicherheit und Datenschutz als kritische Herausforderungen
• Förderung von Nachhaltigkeit durch Ressourceneffizienz

Rollen von Cyber-physischen Systemen in Industrie 4.0

Definition:

Cyber-physische Systeme (CPS) verbinden physische und digitale Welt zur Optimierung industrieller Abläufe in Industrie 4.0.

Details:

• Enge Verknüpfung von Produktionsanlagen und IT-Systemen.
• Bereitstellung und Nutzung von Echtzeit-Daten.
• Ermöglichung adaptiver und autonomer Prozesse.
• Grundlage für smarte Fabriken und intelligente Produktion.
• Integration mit Internet der Dinge (IoT) und Cloud-Computing.
• Fördert horizontale und vertikale Integration der Wertschöpfungsketten.

Werkzeuge für Big Data (z.B. Hadoop, Spark)

Definition:

Big Data Tools dienen der Verwaltung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

Details:

• Hadoop: Open-Source-Framework für die verteilte Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen. Komponenten: HDFS, MapReduce, YARN.
• Spark: Schnelle Cluster-Computing-Plattform für in-memory Verarbeitung. Bietet APIs für Java, Scala, Python, R.
• Vorteile: Skalierbarkeit, Flexibilität, Geschwindigkeit.
• Anwendungen: Data Analytics, Machine Learning, Echtzeit-Datenverarbeitung.

Komponenten eines IIoT-Systems

Definition:

Details:

• Sensors: Erfassung von Daten aus physischen Umgebungen
• Actuators: Umsetzen von Steuerbefehlen in physische Aktionen
• Gateways: Datenaggregation und Vorverarbeitung zur Weiterleitung
• Edge Devices: Datenverarbeitung in der Nähe der Datenquelle
• Cloud Infrastructure: Speicherung und Analyse großer Datenmengen
• IoT Platform: Verwaltung und Integration aller IIoT-Komponenten
• Security: Schutz vor Cyberangriffen und unbefugtem Zugriff
• Analytics Tools: Datenanalyse für Entscheidungsprozesse

Best Practices für die Sicherheit in IIoT- und Industrie 4.0-Anwendungen

Definition:

Best Practices für die Sicherheit in IIoT- und Industrie 4.0-Anwendungen umfassen Richtlinien und Maßnahmen, um industrielle Netzwerke und Geräte vor Cyberbedrohungen zu schützen und die Integrität und Verfügbarkeit von Daten sicherzustellen.

Details:

• Verwende sichere Kommunikationsprotokolle (z.B. TLS, HTTPS)
• Implementiere eine starke Zugriffskontrolle und Authentifizierungsmaßnahmen
• Regelmäßige Sicherheitsupdates und Patch-Management
• Netzwerksegmentierung, um kritische Anlagen zu isolieren
• Datenverschlüsselung sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand
• Überwachung und Protokollierung von Netzwerkaktivitäten
• Schulung der Mitarbeiter in Bezug auf Sicherheit und Bewusstsein

Unterschiede zwischen traditionellen und digitalen Prozessen

Definition:

Vergleich zwischen klassischen industriellen Abläufen und modernen, technologiebasierten Prozessen.

Details:

• Effizienz: Digitale Prozesse oft schneller und fehlerfrei.
• Flexibilität: Digitalisierung ermöglicht Anpassungen in Echtzeit.
• Datenverfügbarkeit: Erhöhte Transparenz und Datenanalyse in digitalen Prozessen.
• Kosten: Reduktion durch Automatisierung, aber initiale Investitionen höher.
• Komplexität: Digitale Prozesse erfordern spezialisierte Kenntnisse und Schulungen.
• Integration: Digitale Prozesse oft besser in bestehende IT-Systeme integrierbar.

Anwendungsbeispiele von Big Data in der Industrie

Definition:

Big Data bezieht sich auf große Mengen an Daten, die analysiert werden, um Muster, Trends und Assoziationen zu identifizieren

Details:

• Predictive Maintenance: Vorhersage von Maschinen- und Anlagenwartung zur Vermeidung von Ausfällen
• Qualitätskontrolle: Echtzeitanalysen zur Überwachung und Verbesserung der Produktqualität
• Supply Chain Management: Optimierung der Lieferketten durch Analyse von Lieferzeiten, Lagerbeständen und Transportwegen
• Produktionsoptimierung: Effizienzsteigerung durch Analyse von Produktionsdaten in Echtzeit
• Customer Insights: Analyse von Kundenverhalten zur Entwicklung besserer Produkte und Services
• Energie-Management: Reduzierung des Energieverbrauchs durch detaillierte Datenanalysen

Sicherheitsaspekte und Datenschutz in vernetzten Systemen

Definition:

Schutz von Daten und Systemen vor unautorisiertem Zugriff, Manipulation und Ausfall in vernetzten industriellen Umgebungen.

Details:

• Authentifizierung: Sicherstellung der Identität von Benutzern und Geräten.
• Verschlüsselung: Schutz von Daten während der Übertragung und Speicherung.
• Firewalls und Intrusion Detection Systeme (IDS): Schutz vor unbefugtem Netzwerkzugriff.
• Datensicherungsstrategien: Regelmäßige Backups und Notfallwiederherstellung.
• Regelmäßige Sicherheitsupdates und Patch-Management.
• Awareness-Programme und Schulungen für Mitarbeiter.
• Compliance mit gesetzlichen Anforderungen und Standards (z. B. DSGVO).
• Überwachung und Protokollierung: Erkennung und Analyse von Sicherheitsereignissen.