Big-Data und KI-Analytik: Die Industrie 4.0 bringt die Erfassung riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen mit sich, wie z. B. IoT-Geräte Die Daten werden in Echtzeit mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen analysiert. Diese Daten werden mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in Echtzeit analysiert, was zu einer verbesserten Entscheidungsfindung und Automatisierung in allen Bereichen des Lieferkettenmanagements führt, einschließlich Beschaffung, F&E und Engineering, Enterprise Asset Management (EAM), Logistikmanagement, Fertigung und Lieferkettenplanung.
Horizontale und vertikale Integration: Die Industrie 4.0 basiert auf der horizontalen und vertikalen Integration. Die horizontale Integration verbindet Prozesse auf breiterer Ebene, auch über mehrere Standorte und die gesamte Lieferkette hinweg. Die vertikale Integration hingegen vereinheitlicht alle Ebenen des Unternehmens, so dass Daten nahtlos von der obersten Etage in die Produktion und umgekehrt fließen können. Das Ergebnis ist ein eng integriertes System, in dem die Produktion dicht mit anderen Geschäftsprozessen wie F&E, Vertrieb und Marketing, Qualitätssicherung und anderen Abteilungen verbunden ist und die Barrieren von Daten- und Wissenssilos überwunden werden.
Cloud-Computing: Cloud Computing ist ein entscheidendes Element der Industrie 4.0 und der digitalen Transformation und ermöglicht eine Vielzahl von Fortschritten. Heute geht die Cloud-Technologie weit über ihre traditionellen Vorteile wie Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Speicherung hinaus. Sie dient als Eckpfeiler für Spitzentechnologien wie KI und das Internet der Dinge und ermöglicht es Unternehmen, Innovationen voranzutreiben. Die Cloud dient als Heimat für die Daten, die die Industrie-4.0-Technologien antreiben, und die cyber-physischen Systeme, die das Herzstück der Industrie 4.0 bilden, nutzen die Cloud für die Kommunikation und Koordination.
Erweiterte Realität (AR): Die Integration von Augmented Reality, einer Technologie, die digitale Inhalte mit der physischen Umgebung verschmilzt, ist ein zentraler Aspekt von Industrie 4.0. Mit AR können Mitarbeiter über Smart Glasses oder Mobilgeräte auf IoT-Daten in Echtzeit, digitalisierte Teile, Schulungsinhalte, Reparatur- oder Montageanleitungen und vieles mehr zugreifen, indem sie einfach ein physisches Objekt wie eine Anlage oder ein Produkt betrachten. Obwohl sie sich noch im Anfangsstadium befindet, hat AR erhebliche Auswirkungen auf Wartung, Service und Qualitätssicherung sowie auf die Schulung und Sicherheit von Technikern.
Industrielles Internet der Dinge (IIoT): Die industrielle Internet der Dinge in der Industrie 4.0 ist für diese so wichtig, dass die beiden Begriffe häufig synonym verwendet werden. Die Mehrheit der physischen Objekte in angeschlossene Fabriken, einschließlich Geräte, Anlagen, Maschinen, Roboter und Produkte, sind mit Sensoren und RFID-Etiketten ausgestattet, die Echtzeitdaten über ihren Zustand, ihre Leistung und ihren Standort liefern. Diese Technologie ermöglicht Industrie 4.0-Unternehmen die Optimierung ihrer Lieferketten und verschafft Möglichkeiten, Produkte schnell zu entwerfen und zu ändern, Ausfallzeiten von Geräten zu vermeiden, Verbrauchertrends voraus zu sein, Produkte und Bestände zu überwachen und vieles mehr.
Additive Fertigung/3D-Druck: Die additive Fertigung, auch bekannt als 3D-Druck, ist eine wichtige Technologie für die Industrie 4.0. Ursprünglich als Werkzeug für das Rapid Prototyping eingesetzt, hat der 3D-Druck sein Anwendungsspektrum inzwischen auf die Massenanpassung und dezentrale Fertigung erweitert. Mit dieser Technologie können Teile und Produkte als Konstruktionsdateien in virtuellen Beständen gespeichert und bei Bedarf am Ort der Verwendung hergestellt werden, wodurch sich sowohl die Transportwege als auch die Kosten verringern.
Autonome Roboter: Die Industrie 4.0 läutet eine neue Ära autonomer Roboter ein. Diese Roboter sind darauf ausgelegt, Aufgaben mit begrenzter menschlicher Beteiligung auszuführen, und es gibt sie in verschiedenen Größen und Funktionen, von Drohnen zum Scannen von Beständen bis hin zu autonomen mobilen Robotern für Pick-and-Place-Vorgänge. Ausgestattet mit fortschrittlicher Software, künstlicher Intelligenz, Sensoren und maschinellem Sehen sind diese Roboter in der Lage, komplexe und heikle Aufgaben zu bewältigen und die von ihrer Umgebung erhaltenen Informationen zu verarbeiten, zu analysieren und darauf zu reagieren.
Simulation/Digitale Zwillinge: Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Darstellung einer physischen Maschine, eines Produkts, eines Prozesses oder eines Systems, die auf Daten basiert, die von IoT-Sensoren gesammelt wurden. Als zentraler Aspekt von Industrie 4.0 ermöglicht er Unternehmen, bessere Einblicke zu gewinnen, die Effizienz und Instandhaltung von industriellen Systemen und Produkten zu bewerten und zu optimieren. Beispielsweise kann ein Anlagenbetreiber einen digitalen Zwilling nutzen, um eine problematische Komponente zu lokalisieren, potenzielle Probleme vorherzusehen und die Verfügbarkeit zu verbessern.
Cybersicherheit: Im Zeitalter von Industrie 4.0, in dem die Konnektivität und die Nutzung von Big Data zunehmen, sind starke Cybersicherheitsmaßnahmen von entscheidender Bedeutung. Durch die Einführung eines Zero-Trust-Ansatzes und die Nutzung innovativer Technologien wie maschinelles Lernen und Blockchain können Unternehmen die Erkennung, Vorbeugung und Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen optimieren und so das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern und einen nahtlosen Betrieb über ihre Netzwerke hinweg sicherstellen.
Edge-Computing: Da in der Produktion eine sofortige Reaktion erforderlich ist, muss ein Teil der Datenanalyse an der Quelle, dem so genannten "Edge", durchgeführt werden. Dadurch wird die Zeitspanne zwischen der Datengenerierung und der erforderlichen Reaktion verkürzt. Beispielsweise kann die Identifizierung eines Sicherheits- oder Qualitätsproblems ein schnelles Handeln an der Anlage erfordern, und das Senden der Daten an die Unternehmens-Cloud und zurück in die Fabrikhalle kann zu lange dauern und hängt von der Zuverlässigkeit des Netzwerks ab. Edge Computing sorgt auch dafür, dass die Daten in der Nähe ihres Ursprungs bleiben, was das Risiko von Sicherheitsverletzungen verringert.
