Industrie 4.0 - Die nächste Revolution?

Was ist das Internet der Dinge?

Das Internet der Dinge ("Internet of Things", kurz IoT) bildet die zentrale Basis für Industrie 4.0. Der Begriff ist in Zusammenhang mit RFID und Sensortechnologien im Jahr 1999 entstanden und beschreibt die Vernetzung von und mit Alltagsgegenständen.

IoT wurde im Grunde bereits oben beschrieben: Maschinen, Werkstücke, Transportmittel und Produkte (= die "Dinge") enthalten winzige Rechner, Sensoren und Aktoren, die es ihnen ermöglichen, sich miteinander und mit dem Internet zu vernetzen. Ausgangspunkt ist die eindeutige Identifizierung industrieller Objekte wie Produkte oder Werkstücke. Dieses Zuweisen einer Identität kann etwa über RFID-Chips oder QR- und Barcodes erfolgen.

Mit Hilfe eines Proxies wird die Brücke ins Internet geschlagen. Damit lassen sich die realen Gegenstände um virtuelle Informationen und Services anreichern. Smarte, reale Objekte verfügen über eigene Intelligenz beziehungsweise IT- und Kommunikationstechnik. Druckpatronen beispielsweise werden heute bereits mittels Chiptechnologie identifiziert und der Füllstand überwacht. Unterschreitet der Füllstand eine gewisse Grenze, erfolgt eine Aufforderung zur Nachbestellung über die Herstellerwebseite.

Nutzt Industrie 4.0 auch Big Data?

Die Nutzung der riesigen Datenmengen ("Big Data") zur Optimierung der Fertigung ist ein weiteres Charakteristikum von Industrie 4.0. Aus diesen Datensätzen, die dank intelligenter Produktionsanlagen entstehen, soll ein zusätzlicher Mehrwehrt geschaffen werden.

Dies wird bei der vorausschauenden Instandhaltung ("Predictive Maintenance") besonders deutlich. Die Basis bilden Anlagen, die mit Sensoren und vernetzten, eingebetteten Systemen ausgestattet sind.

Die Sensoren erfassen den Verschleiß kritischer Bauteile einer Maschine und übertragen die Informationen an eine Software-Plattform. In weitgehend automatisierten Prozessen analysiert die Software die bereitgestellten Daten oft in Echtzeit, erkennt schnell spezifische Fehlermuster und ermittelt die Ursachen des Problems. Nur wirklich notwendige Inspektionen oder Wartungsmaßnahmen werden dadurch angezeigt.

Beim Autohersteller Daimler wird Predictive Maintenance beispielsweise in der Leichtmetallgießerei eingesetzt. Das Unternehmen produziert dort täglich circa 10.000 Zylinderköpfe, die aufwändig rund um die Uhr gefertigt werden. In der Vergangenheit hat sich die Herstellung der Köpfe als hochproblematisch erwiesen. Das Hauptproblem: Halten die fertigen Zylinderköpfe die vorab festgelegten, sehr engen Toleranzen nicht vollständig ein, müssen sie eingeschmolzen werden - Ausschuss, der Daimler viel Geld kostet.