Alle 14 Tage aktuelle News aus der IT-Szene   >   
Florierender Markt für Access-as-a-Service-Cyberkriminalität 03. 12. 2021
Studie von Trend Micro: Der Cybercrime-Markt professionalisiert sich zusehends.
Positive Perspektiven 02. 12. 2021
Die rund 120 Teilnehmer zeigten sich auf dem Partnerevent 2021 von Cloud-ERP-Pionier myfactory guter Dinge.
Magenta kürte die innovativsten IoT-Lösungen 01. 12. 2021
Magenta IoT-Challenge honoriert nützliche und technisch reife Lösungen mit Markt- und Entwicklungspotential.
Veränderte Prioritäten in Zeiten einer Pandemie 30. 11. 2021
BARC veröffentlicht zweite Covid-Studie über die Auswirkungen der Krise auf Data & Analytics in Unternehmen.
"KI wird alternativlos werden" 29. 11. 2021
In der KI-gestützten Arbeitswelt der Zukunft steht der Mensch im Zentrum, prognostiziert die Kundenkonferenz.
UNO-148 Industrie PC für DIN-Rail Montage 24. 11. 2021
Robuster und leistungsstarker Industrie-PC (IPC) Automation Computer mit Intel Core i-Prozessor der 11. Generation.
Crate.io kündigt CrateOM an 23. 11. 2021
Die intelligente Lösung digitalisiert und optimiert Betriebsprozesse.
Arctic Wolf eröffnet Security Operations Center in Frankfurt 18. 11. 2021
Das IT-Security-Unternehmen baut seine Aktivitäten in der DACH-Region aus.
Neue Datacenter-Regionen 16. 11. 2021
hosttech erweitert sein virtual Datacenter mit neuen Serverstandorten in Wien und Appenzell.
SAP vergibt Quality Awards 2021 15. 11. 2021
Die Wiener Prinzhorn Holding, die Grazer Neuroth AG und Saatbau Linz wurden prämiert.
MP2 IT-Solutions baut IT-Kompetenz für den Gesundheitsbereich aus 12. 11. 2021
Der IT-Experte gründete kürzlich das Competence Center Digital Healthcare.
3G am Arbeitsplatz digital kontrollieren. 11. 11. 2021
Konica Minolta unterstützt Arbeitgeber mit „3G App“.
Nachhaltigkeit im Fokus 10. 11. 2021
SAP „Responsible Design and Production“ erleichtert den Umstieg auf Kreislaufwirtschaft.
Omega stellt sich neu auf 09. 11. 2021
Neuaufstellung der Vertriebskanäle bringt Änderungen im Top-Management.
Drei und SPL Tele bauen österreichweites LoRaWAN-Netz 08. 11. 2021
Die IoT-Technologie sorgt für die autonome Übertragung geringster Datenmengen, geringe Kosten und hohe Reichweiten.
LowPower-Sensorüberwachung mit großen Reichweiten 05. 11. 2021
BellEquip nimmt die innovativen Sensortechnologien von nke WATTECO ins Programm.
Ganzheitliche Kommunikationsplattform aus der Cloud 04. 11. 2021
NFON erweitert Cloudya um Funktionen für Videokonferenzen und CRM-Integration.
Smartes Informationsmanagement 03. 11. 2021
Optimal Systems verknüpft SharePoint, MS Teams und der ECM-Software enaio.
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AWS

10 Jahre „Industrie 4.0“

Gastbeitrag: „Für Industrie 4.0 ist es irrelevant, ob die Firmengründung gestern oder vor 100 Jahren stattgefunden hat“ – Gedanken zum Jubiläum eines epochemachenden Begriffs macht sich Jan Metzner.

Foto: AWS Der Autor Jan Metzner ist Specialist Solutions Architect für Manufacturing bei Amazon Web Services (AWS). Ein ganzes Jahrzehnt ist es inzwischen her, dass der Begriff „Industrie 4.0“ auf der Hannover Messe 2011 erstmals öffentlich diskutiert wurde. Seither setzen Industriekunden aus anlagenintensiven Branchen wie der Fertigung, Energie, Bergbau, Transport und Landwirtschaft vermehrt auf digitale Technologien, um fundierte Entscheidungen für ihre industriellen Prozesse treffen zu können. Oftmals sind ihre Anlagen jedoch in die Jahre gekommen und lassen sich nicht einfach so austauschen. Wie können Hersteller auf die moderne Produktion umstellen, wo sollen sie anfangen und wie behält man bei all den Möglichkeiten den Überblick?

Ob das Senken von Produktionskosten oder eine verbesserte Qualität, Sicherheit, Produktivität und Maschinenverfügbarkeit – nicht selten ist der Grund für die Einführung neuer Technologien in der Industrie auf eines dieser Ziele zurückzuführen. All das wird mit Cloud-Tools und Technologien wie Data Lakes, IoT, Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) möglich. Während einige Industriekunden schon über Know-how verfügen und eigene Lösungen mithilfe von Baukastenservices erstellen, sind andere noch auf branchenerfahrene Partner angewiesen, um ihre ersten Schritte zu setzen. Eines haben diese Unternehmen aber gemeinsam – sie verfügen bereits über das Wichtigste zum Erreichen ihrer Ziele: Daten. Dabei ist es irrelevant, ob die Firmengründung gestern oder schon vor 100 Jahren stattgefunden hat.

Datenschatz heben

Daten sind für eine Fabrik, was der Sauerstoff für den Menschen ist. Wird Sauerstoff eingeatmet, kann der Körper mit ihm Energie freisetzen. Je mehr Energie ein Mensch besitzt, desto größer ist auch seine Leistungsfähigkeit. Etwa so ähnlich verhält es sich mit Daten in der Industrie. Der erste Schritt ist für die meisten Unternehmen, die Berge an ungenutzten Informationen, über die sie verfügen, zu erschließen. Diese Daten können in einer „Smart Factory“ dann mit ML und KI angezapft werden. Doch hier beginnt schon die Herausforderung, den viele der wertvollen Informationen befinden sich an schwer zugänglichen Orten – beispielsweise in veralteten Maschinen, isolierten Systemen, Tabellenkalkulationen und sogar an Klemmbrettern. Das erschwert das Erfassen, Vergleichen und Bearbeiten der Daten. Um essenzielle Metriken wie z.B. Produktivität, Anlagenverfügbarkeit und Ausgabequalität zwischen Fertigungslinien oder Fabrikstandorten vergleichen zu können, müssen die Informationen aus Legacy-Protokollen und Datenformaten der letzten Jahrzehnte aus sogenannten Silos befreit werden.

Einsatz der richtigen Tools

Zunächst sollten sich die Unternehmen nur auf das Sammeln der Daten konzentrieren. Dabei geht es darum, sämtliche Informationen – lokal, aus der Prozessdatenarchivierung und von IoT-Sensoren – in die Cloud zu verschieben. Dort können die Anwender die Informationen organisieren, analysieren und visualisieren. Dadurch ergeben sich fortschrittliche Möglichkeiten wie etwa das Trainieren eines ML-Modells, mit dem sich Prognosen über den Status einer Anlage erstellen lassen: Wann sollte die Wartung erfolgen oder wie lassen sich ungeplante Ausfallzeiten im Betrieb vermeiden?

Cloudanbieter können mit ihren Lösungen dabei unterstützen: Bei AWS IoT Site Wise handelt es sich beispielsweise um einen Service, der das Sammeln, Speichern, Organisieren und Überwachen von großen Informationsmengen aus Industrieanlagen erleichtert. Dieser Dienst hilft auch, die Daten in einen Kontext zu setzen. So kann beispielsweise ein Typ oder Standort hinzugefügt werden oder auch die Beziehungen der Anlagen und Maschinen untereinander für eine bessere Übersicht hierarchisch dargestellt werden. Mithilfe der mathematischen Funktionen in der integrierten Bibliothek werden dann Betriebszeit oder branchenübliche Leistungskennzahlen definiert – beispielsweise die Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE).

Die richtigen Werkzeuge sparen Zeit, weil Entwickler damit ohne aufwändige Programmentwicklung direkt Daten sammeln, organisieren und daraus Metriken erstellen können. Allerdings müssen die Endanwender – etwa Prozessingenieure und Arbeiter – in der Lage sein, alle ermittelten Informationen und Erkenntnisse unkompliziert zu teilen und zu visualisieren. Nur so lassen sich Korrektur- und Optimierungsmöglichkeiten identifizieren und umsetzen.

Datenseen als Grundlage für ML und KI

Der nächste Schritt auf dem Weg zu einer Smart Factory ist der Einsatz von ML, beispielsweise für eine vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance). Bei vielen Unternehmen dominieren heute noch manuelle Routinediagnosen und vorbeugende Wartungen (Preventive Maintainance) nach festen Zeitplänen. ML ermöglicht mit der vorausschauenden Wartung eine zuverlässigere Variante, bei der mithilfe von Sensordaten die Wahrscheinlichkeit eines Anlagenausfalls vorhergesagt und die Wartungspläne wiederum optimiert werden können. Das reduziert nicht nur Wartungskosten, sondern verhindert auch ungeplante Ausfallzeiten.

Damit ML-Modelle mit einer großen Menge an Daten trainiert werden können, sind die Datenaufbereitung und -verwaltung die ersten wichtigen Schritte für eine Umstellung. Viele Unternehmen setzen auf sogenannte Data Lakes, zentrale Auffangbecken, wo sich Daten in beliebigem Umfang speichern lassen. Der Data Lake bietet dank seiner großen und vielfältigen Datensätze eine gute Grundlage für ML und KI.

Die Industrie gilt seit jeher als Innovationstreiber: Schon seit der industriellen Revolution haben Unternehmen kontinuierlich neue Ansätze zur Steigerung von Qualität, Geschwindigkeit, Sicherheit und Effizienz bei gleichzeitiger Senkung von Kosten und Ausschuss entwickelt. Durch den Einsatz intelligenter Technologien in der Cloud entstehen branchenübergreifend neue Möglichkeiten, unabhängig von der Firmengröße.

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