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1.1.2 Industrie 4.0

Der Begriff „Industrie 4.0“ steht für die vierte industrielle Revolution, also die Verschmelzung der physischen mit der virtuellen Welt durch sogenannte „cyber-physische Systeme“ (Bauernhansl et al. 2014). Die Daten werden ohne Zeitverzug, ohne menschliches Zutun und viel detaillierter und exakter als zuvor erfasst. Maschinen werden internetfähig, übernehmen selbständig Aufgaben der Produktion und Datenverarbeitung, und die Daten, die bislang nur in der Fabrik verfügbar waren, sind dem gesamten Unternehmen und seinen Geschäftspartnern zugänglich (Abb. 1.3).

Abb. 1.3 Datenerfassung an der Schnittstelle zwischen virtueller und physischer Welt. (Fleisch

2010; Wahlster 2011, S. 5)

Abb. 1.4 Intelligenter Behälter „InBin“. (Fraunhofer IML 2015)

Industrie 4.0-Szenarien verändern den grundsätzlichen Umgang mit Daten in und zwischen Unternehmen. Das wird an drei Aspekten deutlich:

• Dezentralisierung des Datenmanagements: Die Dinge selbst werden „smart“, d. h. sie produzieren, nutzen und besitzen mehr und mehr Daten und sind zunehmend weniger auf zentrale Steuerungen angewiesen. Infolgedessen übernehmen die Dinge auch verstärkt Aufgaben der Datenverarbeitung, ohne dass es eines zentralen Rechners bedarf.

• Von der „Klasse zur Instanz“: Im Fokus der elektronischen Datenverarbeitung in der Industrie stehen traditionell „Klassen von Dingen“, also Artikel mit einer bestimmten GTIN, Produkte mit einer bestimmten Materialnummer. Industrie 4.0 bedeutet nun, dass auch jede Instanz (jedes Exemplar) einer Klasse von Produkten identifiziert werden kann, also der einzelne Hydraulikzylinder, die einzelne Flasche Hydraulikflüssigkeit (Österle und Otto 2014).

• Kontinuierliche Kopplung von Informationsund Güterfluss: Traditionell zielt die industrielle Datenverarbeitung darauf ab, Informationsund Güterfluss an bestimmten Kontrollpunkten, sogenannten i-Punkten zusammenzuführen. Ein Beispiel ist die Wareneingangsbuchung im Zentrallager bei Anlieferung von Waren. Industrie 4.0-Szenarien nutzen z. B. RFID-Technologie und ermöglichen zu jeder Zeit den Abruf von Statusund Lokationsinformationen einzelner Produkte (Österle und Otto 2014).

Ein Beispiel für eine Industrie-4.0-Anwendung ist der intelligente Behälter inBin, der von der Firma SICK[1] gemeinsam mit dem Fraunhofer Institut für Materialfluss und Logistik (Fraunhofer IML) entwickelt wurde. Der inBin kennt seine Lokation, erfasst die Temperatur seiner Umgebung und veranlasst selbständig seine Kommissionierung (Abb. 1.4).

Voraussetzung für den Erfolg von Industrie 4.0 in einzelnen Unternehmen sowie über Supply Chains hinweg ist ein leistungsfähiges Datenmanagement, das folgende Anforderungen erfüllt:

• Beherrschung der Datenvolumina: Das Datenmanagement im Unternehmen muss in der Lage sein, die Massen an Daten zu verarbeiten und sinnvoll auszuwerten (Wrobel et al. 2014).

• Dezentrale Datenverarbeitung: Wenn Maschinen, Behälter, Frachtstücke usw. „intelligent“ werden, bedeutet dies, dass sie Datenverarbeitungsaufgaben selbständig übernehmen. Funktionen der Datenanalyse, der Datenaggregation und Datenbereitstellung finden also nicht mehr zentral in Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen und Data-Warehousing-Systemen statt, sondern lokal vor Ort. Ein Netzwerk von dezentralen intelligenten Geräten ergänzt die zentrale Datenverarbeitung der Unternehmen (Aggarwal et al. 2013).

• Festlegung von Datenstandards: Zeit-, Kostenund Qualitätsvorteile durch den Einsatz cyber-physischer Systeme und der automatische Datenaustausch lassen sich nur dann realisieren, wenn sich für die Datenbeschreibungen und den Datenaustausch Standards etablieren. Diese Standards müssen mindestens innerbetrieblich, besser jedoch über ganze Supply Chains hinweg gelten (Otto et al. 2014). So entwickelt die MobiVoc-Initiative beispielsweise ein Datenvokabular für neue Mobilitätslösungen[2].

  • [1] Für einen besseren Lesefluss verzichten wir auf die Nennung der Rechtsformen der erwähnten Unternehmen
  • [2] Siehe hierzu auch mobivoc.org
 
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