Managing industry 4.0 - Cheatsheet

Grundlagen der vierten industriellen Revolution

Definition:

Grundlagen der vierten industriellen Revolution - Fokus auf Vernetzung, Automatisierung, maschinelles Lernen, Echtzeitanalyse.

Details:

• Cyber-physische Systeme
• Das Internet der Dinge (IoT)
• Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen
• Big Data und Datenanalyse
• Smart Factory: Selbstoptimierung, Selbstkonfiguration
• Reale Produkte und virtuelle Umgebungen konvergieren
• Autonome Roboter
• 5G und industrielle Kommunikation
• Cloud Computing

Schlüsseltechnologien: IoT, Cyber-physische Systeme

Definition:

Schlüsseltechnologien für Industrie 4.0 umfassen IoT und Cyber-physische Systeme.

Details:

• IoT (Internet of Things): Vernetzung physischer Objekte mit dem Internet zur Datenübertragung und Analyse.
• Cyber-physische Systeme (CPS): Integration von Computeralgorithmen und physischer Welt zur Steuerung und Überwachung.
• Anwendungen: Smart Manufacturing, Predictive Maintenance, Autonome Systeme.
• Technische Aspekte: Sensoren, Aktoren, Vernetzung, Datenanalyse.
• Herausforderungen: Sicherheit, Standardisierung, Interoperabilität.

Intelligente Produktionstechniken

Definition:

Moderne Fertigungsmethoden unter Einsatz von fortschrittlichen Technologien wie künstlicher Intelligenz, Cyber-physische Systeme und IoT zur Steigerung der Effizienz und Flexibilität in der Produktion.

Details:

• Integration von KI zur Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung
• Cyber-physische Systeme für Echtzeitüberwachung und -steuerung
• IoT zur Vernetzung und Kommunikation zwischen Maschinen
• Datenanalyse zur vorausschauenden Wartung und Qualitätskontrolle
• Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Produktionslinien an Marktschwankungen
• Einsatz von Robotern und autonomen Systemen für wiederholbare Aufgaben

Echtzeitüberwachung und -steuerung

Definition:

Echtzeitüberwachung und -steuerung ermöglichen die sofortige Erkennung und Korrektur von Abweichungen im Produktionsprozess in der Industrie 4.0.

Details:

• Nutzen von Sensoren und IoT-Geräten zur Datenerfassung in Echtzeit
• Einbindung von Big Data und KI zur Analyse und Entscheidungsfindung
• Automatisierte Anpassung von Prozessen basierend auf Echtzeitdaten
• Verbesserung der Flexibilität und Effizienz der Produktion
• Integration in bestehende ERP- und MES-Systeme

Maschinelles Lernen und seine Anwendungen

Definition:

Maschinelles Lernen: Teilgebiet der KI, bei dem Algorithmen Muster in Daten erkennen und Vorhersagen daraus ableiten. Wichtig für Industrie 4.0 zur Optimierung und Automatisierung.

Details:

• Überwachtes Lernen: Algorithmen lernen aus markierten Daten (\textit{labeled data}), z.B. Klassifizierung, Regression.
• Unüberwachtes Lernen: Mustererkennung in unmarkierten Daten, z.B. Clusteranalyse.
• Verstärkendes Lernen: Algorithmen lernen durch Belohnung und Bestrafung, z.B. Optimierung von Produktionsprozessen.
• Neurale Netzwerke und Deep Learning: Verwenden mehrerer Schichten zur Mustererkennung, effektiv in komplexen Anwendungen.
• Anwendungen: Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle, Supply Chain Optimierung, Produktionsüberwachung, Robotik.

Nachhaltigkeitszertifikate und Standards

Definition:

Nachhaltigkeitszertifikate und Standards dienen der Bewertung und Sicherstellung von Nachhaltigkeitsleistungen in Unternehmen und Produkten.

Details:

• Sicherstellung ökologischer, sozialer und wirtschaftlicher Standards
• Bsp.: ISO 14001 (Umweltmanagement), EMAS (Eco-Management and Audit Scheme)
• Förderung Transparenz und Glaubwürdigkeit
• wichtiger Aspekt in Supply Chain Management und Corporate Social Responsibility (CSR)
• Sicherstellung Produktsicherheit und Umweltverträglichkeit

Projektmanagement für Industrie 4.0

Definition:

Projektmanagement für Industrie 4.0 bezieht sich auf die Planung, Überwachung und Steuerung moderner industrieller Projekte, die mit Technologien der vierten industriellen Revolution arbeiten, wie IoT, KI, und Robotik.

Details:

• Integration von Cyber-Physical Systems (CPS)
• Datenanalyse und -management
• Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
• Integration von IT und OT
• Agile Methoden und Scrum
• Risikomanagement bei technologischen Innovationen
• Nutzung von Advanced Analytics und Big Data
• Effizienzsteigerung durch Automatisierung
• Kollaborative Plattformen und digitale Netzwerke

Risikomanagement und Sicherheitsstrategien

Definition:

Identifikation, Bewertung und Steuerung von Risiken in Industrie 4.0; Entwicklung von Maßnahmen zur Sicherstellung der IT- und Datensicherheit.

Details:

• Risikobewertung: Wahrscheinlichkeit und Auswirkungen identifizieren und analysieren.
• Risikosteuerung: Vermeidung, Reduktion, Übertragung oder Akzeptanz von Risiken.
• Sicherheitsstrategien: Technische (z.B. Verschlüsselung), organisatorische (z.B. Schulungen) und physische Maßnahmen.
• ISO/IEC 27001: Standard für Informationssicherheitsmanagement.
• Business Continuity Planning (BCP): Planung zur Aufrechterhaltung der Betriebsabläufe im Krisenfall.
• Incident Response: Pläne und Prozesse für die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle.