FAQs

Sie haben Fragen zum Thema Digitalisierung, Industrie 4.0 und den Lösungen von KEBA? Hier haben wir Antworten auf die häufigsten Fragen für Sie zusammengestellt.

Was versteht man unter Industrie 4.0?

Industrie 4.0 meint die intelligente Vernetzung und autonome Steuerung der Produktionsressourcen und der Planungs- und Steuerungssysteme in der produzierenden Industrie.
Die Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH) hat in Zusammenarbeit mit namhaften Partnern ein Industrie 4.0 Reifegradmodell entwickelt. Es soll Unternehmen als Unterstützung dienen, ihren aktuellen Status zu verorten und auf Basis dessen Zielformulierungen für ihren eigenen Entwicklungspfad Richtung Industrie 4.0 ableiten zu können. Das Reifegradmodell umfasst vier Stufen und betrachtet ganzheiltich den gesamten Wertschöpfungsprozess im Unternehmen von Entwicklung, Logistik, Produktion bis hin zu Service und Vertrieb.

Was versteht man unter Cloud?

Eine Cloud ist ein Netzwerk von Computersystemen, die über das Internet verbunden sind und gemeinsam Ressourcen und Dienste bereitstellen. Diese Ressourcen und Dienste können von Benutzern über das Internet auf Anfrage genutzt werden, anstatt dass diese Ressourcen und Dienste auf dem eigenen Computer oder einem lokalen Netzwerk bereitgestellt werden. Cloud-Dienste können unter anderem Speicherplatz, Datenbanken, Anwendungen und Rechenleistung umfassen. Es gibt viele Anbieter von Cloud-Diensten, darunter einige der größten und bekanntesten Unternehmen der IT-Branche. Diese Anbieter bieten eine Vielzahl von Diensten an, wie z.B. virtuelle Maschinen, Speicher, Datenbanken, Netzwerk- und Sicherheitsfunktionen, Entwicklungs- und Analysewerkzeuge und vieles mehr. Es gibt auch viele kleinere Anbieter, die spezialisierte Dienste anbieten, wie Lösungen für die Industrie.

Wird OPC UA EtherCat als Kommunikationsstandard ablösen?

Es ist unwahrscheinlich, dass OPC UA EtherCAT vollständig ablösen wird. Beide Technologien haben ihre eigenen Stärken und Einsatzbereiche.EtherCAT ist ein Ethernet-basiertes Feldbussystem, das sich auf die schnelle und zuverlässige Übertragung von Daten in der Automatisierungstechnik spezialisiert hat. Es eignet sich besonders für Anwendungen mit hohen Anforderungen an die Echtzeitfähigkeit und ist weit verbreitet in der industriellen Automatisierung.OPC UA (Unified Architecture) ist ein offener Standard für die Kommunikation von Geräten und Systemen in der Automatisierungstechnik. Es kann sowohl über Ethernet als auch andere Netzwerke wie z.B. über WLAN, Zigbee oder Bluetooth arbeiten und bietet eine erweiterte Sicherheits- und Datenmodellierungsfähigkeiten. OPC UA ist vielseitiger und kann in einer breiteren Palette von Anwendungen eingesetzt werden, einschließlich der Cloud-Integration und der Verbindung von IT- und OT-Systemen.Daher wird es wahrscheinlich ist, dass OPC UA und EtherCAT nebeneinander weiter verwendet werden, je nach Anforderungen der spezifischen Anwendungen.

Was ist der Unterschied zwischen Condition Monitoring und Predictive Maintenance?

Condition Monitoring (CM) meint die Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen. Solche Lösungen erkennen kritische Ereignisse und visualisieren sie in geeigneter Weise.
Predictive Maintenance (PdM) baut gewissermaßen auf eine Zustandsüberwachung auf und prognostiziert Risiken basierend auf den gewonnenen Erfahrungswerten und ermöglicht so eine optimierte Planung von Wartungsaktivitäten, auch vorausschauende Instandhaltung genannt. Der Unterschied liegt also in der Interpretation. Aus der Datengrundlage (CM) wird eine Vorhersage (PdM) abgeleitet.

Was bedeutet die "Digitale Transformation" für Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau in Europa?

Kurz gesagt: Digitalisierung bringt neue Marktchancen und Differenzierung, setzt aber gleichzeitig eine weitreichende Weiterentwicklung der eigenen Organisation in vielen Aspekten voraus.

Der Maschinen- und Anlagenbau in Europa hat es zunehmend schwerer: Preisdruck durch asiatische Mitbewerber, der sich verstärkende Mangel an Fachkräften und Personalressourcen, neue Normen, die erfüllt werden müssen. Das alles beschäftigt die Branche und stellt vor allem kleine und mittelständische Unternehmen vor große Herausforderungen. Durch digitale Technologien können theoretisch viele der Probleme gemildert werden. Marktseitig können Preisnachteile durch herausragenden Service und Kundennutzen, die unter anderem auf digitalen Geschäftsmodellen aufbauen, kompensiert werden. Allerdings sind auch die Beschleunigung unternehmerischer Entscheidungs- und Anpassungsprozesse eine Voraussetzung dafür, sich schnell genug auf den sich ändernden Markt einstellen zu können.

Der notwendige Wandel vom Hardware-Hersteller hin zum Service-orientierten Dienstleister bleibt also nicht in der Produktentwicklung stehen. Die notwendige Kombination aus Produkt, Service und kundenorientiertem Leistungsversprechen macht eine Weiterentwicklung nicht nur in den marktgerichteten Gestaltungsfeldern nötig, sondern auch bei den Wertschöpfungsprozessen, der Organisation, den Menschen, der Datenzusammenführung und der Unternehmenskultur.

Welche Vorteile bringt Digitalisierung in der industriellen Produktion?

Die Digitalisierung bietet zahlreiche Vorteile für die industrielle Produktion. Einige davon sind höhere Effizienz, Qualität, Flexibilität, Sicherheit und Kosteneinsparungen.

Effizienzsteigerung: Durch die Digitalisierung können Produktionsprozesse automatisiert und optimiert werden, was zu einer höheren Effizienz führt. Dadurch kann die Produktionszeit reduziert werden, was zu einer schnelleren Markteinführung von Produkten führt.
Verbesserte Qualität: Die Digitalisierung ermöglicht es, die Qualität der Produkte durch den Einsatz von Sensoren, automatisierten Prüfverfahren und Echtzeitdatenüberwachung zu verbessern. Dadurch können Fehler und Mängel in der Produktion schnell erkannt und korrigiert werden.

Kosteneinsparungen: Die Digitalisierung ermöglicht eine bessere Überwachung von Ressourcen und Energieverbrauch, was zu Kosteneinsparungen führen kann. Durch die Automatisierung von Prozessen können auch Personalkosten gesenkt werden. Hardware-Elemente können durch digitale ersetzt und so die Anschaffungs- und Wartungskosten vermindert werden. Auch Kosten in der Entwicklungsphase und der Inbetriebnahme können durch beispielsweise Simulation gesenkt werden.

Flexibilität: Die Digitalisierung ermöglicht eine höhere Flexibilität in der Produktion, da sie es ermöglicht, Produktionsprozesse schnell anzupassen und auf geänderte Anforderungen zu reagieren.

Erhöhte Sicherheit: Die Digitalisierung ermöglicht es, gefährliche oder unzugängliche Aufgaben durch Roboter oder Automatisierung zu erledigen. Dadurch wird das Risiko für Mitarbeiter verringert und die Arbeitssicherheit erhöht.

Bessere Planung: Durch die Digitalisierung können Produktionsprozesse besser geplant werden, was zu einer höheren Vorhersehbarkeit von Engpässen und Verzögerungen führt. Durch Maßnahmen wie Condition Monitoring und der darauf aufbauenden vorrauschauenden Instandhaltung können Anomalien in Produktionsanlagen rechtzeitig erkannt und Wartungen zeitlich passend geplant werden.

Was ist der Unterschied zwischen Automatisierung und der Autonomie in Industrie 4.0?

In heutigen Fertigungen ermöglichen speicherprogrammierte Steuerungen (SPS) die Automatisierung von Prozessen. Sich ständig wiederholende Arbeitsschritte können so selbstständig von Maschinen erledigt werden. Automatisierte Systeme setzen vorgegebene Handlungsabläufe um, „verstehen“ aber weder deren Konsequenzen, noch können sie diese ändern.

Die Industrie 4.0 Vision sieht eine vollautomatisierte und digital vernetzte Produktion (Smart Industry) vor, in der ohne menschliches Zutun Entscheidungen getroffen und umgesetzt werden. Handlungsabläufe werden so nicht nur automatisiert umgesetzt, sondern auch autonom gesteuert. Ohne Eingriff des Menschen und ohne auf eine detaillierte Programmierung zurückzugreifen, reagiert das System auf veränderte Bedingungen und passt sich selbstständig an. Dies umfasst auch die Fähigkeit, sich in der Interaktion von Mensch mit Maschine an das Verhalten der Menschen anzupassen.

Maschinelles Lernen als Anwendung der künstlichen Intelligenz wird häufig im Zusammenhang mit Industrie 4.0 genannt. Dabei werden Muster und Zusammenhänge aus Daten durch IT-Systeme erkannt, ohne dass diese explizit darauf programmiert wurden.

Stark vereinfacht ausgedrückt könnte man sagen, dass der Automatisierung ein starrer Algorithmus zu Grunde liegt wogegen der Industrie 4.0 Vision eine autonom agierende Form der künstlichen Intelligenz zu Grunde liegt, die - basierend auf vernetzten Datenströmen - selbstständig automatisierte Abläufe steuert.