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Industrie 4.0
Industrie 4.0 bezeichnet die vierte industrielle Revolution, die durch die informatisierte Fertigungstechnik und die Entwicklung intelligenter Fabriken im Kontext der deutschen Hightech-Strategie gekennzeichnet ist. Es umfasst Konzepte wie Cyber-physische Systeme und das Internet der Dinge, die zur Automatisierung und Selbstorganisation von Produktionsprozessen führen. Projekte wie Smart Vortex zeigen, wie moderne Technologien massenhaft Daten verwalten und analysieren können, um Effizienz und Leistung in der Industrie zu verbessern.
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Industrie 4.0
- 1. Industrie 4.0 Dr. PhilippMayr philippmayr@gmail.com 1
- 2. Agenda • Industrie 4.0 –Einführung – Beispielprojekt SMART VORTEX – im Zusammenhang mit Informationswissenschaft? 2
- 3. Einleitung: Industrie 4.0 •Was versteht man unter Industrie 4.0? • Begriff existiert seit der Hannovermesse 2011 • Die vierte industrielle Revolution? „Industrie 4.0 ist ein Zukunftsprojekt in der Hightech-Strategie der deutschen Bundesregierung, mit dem in erster Linie die Informatisierung der Fertigungstechnik vorangetrieben werden soll. Das Ziel ist die intelligente Fabrik (Smart Factory), die sich durch Wandlungsfähigkeit, Ressourceneffizienz und Ergonomie sowie die Integration von Kunden und Geschäftspartnern in Geschäfts- und Wertschöpfungsprozesse auszeichnet. Technologische Grundlage sind Cyber-physische Systeme und das Internet der Dinge.“ 3 Quelle: Wikipedia, November 2014
- 4. Industrie 1.0 4 Erste IndustrielleRevolution • Ende 18. Jhdt. • Einführung mechanischer Produktionsanlagen • Mechanisierung mit Wasser- und Dampfkraft
- 5. Industrie 2.0 5 chemische IndustrieElektrotechnik Massenfertigung Zweite Industrielle Revolution • Beginn 20. Jhdt. • Einführung arbeitsteiliger Massenproduktion • Mit elektr. Energie
- 6. Industrie 3.0 Digitale Revolution 6 IT DritteIndustrielle Revolution • Beginn 70er Jahre d. 20 Jhdt. • Durch Einsatz von Elektronik und IT • Weitere Automatisierung der Produktion
- 7. Industrie 4.0 • Schlagworte:Smart Factory, Internet der Dinge, Cyber- Physical Systems Annäherung an die Idee: • Weitgehend vollständige Automatisierung und Selbstorganisation • Veränderung der Produktionslogik – Intelligente Maschinen und Produkte – Verzahnte Lagersysteme mittels ITK – entlang der gesamten Wertschöpfungskette: von der Logistik über Produktion und Marketing bis zum Service 7
- 8. Beispiel Ein Bauteil imAuto ist künftig so ausgestattet, dass es kontinuierlich Daten über seinen Zustand sammelt und mitteilen kann, ... Das Produkt sendet selbstständig eine Mitteilung an den Hersteller, dass Ersatz gefertigt werden muss. Die Bestellung enthält neben genauen Angaben zum Fahrzeugtypen auch die Information, wohin das Bauteil anschließend versandt werden muss. In der Fabrik wird der Auftrag bearbeitet, die Maschinen konfigurieren sich selbst so, dass das passende Teil gefertigt wird und schicken es schließlich auf die Reise an den richtigen Zielort. Der Termin in der Werkstatt ist dann bereits vereinbart – auch darum hat sich das Auto gekümmert. 8http://www.plattform-i40.de/
- 9. Cyber-Physical Systems (CPS) •CPS umfassen eingebettete Systeme, Produktions-, Logistik-, Engineering-, Koordinations- und Managementprozesse sowie Internetdienste, – die mittels Sensoren unmittelbar physikalische Daten erfassen und mittels Aktoren auf physikalische Vorgänge einwirken (z.B. mittels RFID), – mittels digitaler Netze untereinander verbunden sind, weltweit verfügbare Daten und Dienste nutzen und über multimodale Mensch-Maschine- Schnittstellen verfügen. 9 Quelle: Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0 vom April 2013, S. 84-7 http://www.plattform-i40.de/
- 10. Internet der Dinge •Verknüpfung physischer Objekte (Dinge) mit einer virtuellen Repräsentation im Internet • Dienstleistungen miteinander integrierbar, orchestrierbar • Internet entwickelt sich so zum Dienstebaukasten für IKT-Anwendungen, -Infrastrukturen und –Dienste • Ziel: Dienstplattformen, auf denen Kunden ein bedarfs- beziehungsweise prozessorientiertes Komplettangebot finden, statt Einzelangebote suchen, vergleichen und zusammenstellen zu müssen. 10 Quelle: Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0 vom April 2013, S. 84-7 http://www.plattform-i40.de/
- 11. EU-Projekt: SMART VORTEX SMARTVORTEX = EU gefördertes Projekt • Entwicklung einer technologischen Infrastruktur in der interoperable Tools, Services und Methoden integriert werden um Massendaten und hochfrequente (bis zu 10 GB/sec) Datenströme managen, validieren und analysieren zu können. • Unterschiedliche Use Cases 11http://www.smartvortex.eu/
- 12. Use Case 1 •Fleet management of construction machines “Wheel-loader get equipped with sensors and on-board data stream management systems connected over the CAN-bus. The on-board unit validates continuous queries of generated data streams in real time, and connects to central monitoring centres in the case of malfunctions or upcoming maintenance needs. As demonstrated in the Volvo construction machine control use case, in collaborative stream visualization processes, failures can be identified and best methods to eliminate the misbehaviour can be discussed and a common decision and action can be brought about.” 12http://www.smartvortex.eu/
- 13. 13 Folie: D. Heutelbeck:Mock-up eines Kollaborationsportals
- 14. Use Case 2 •Tool and machine design with tool model optimization The design of new milling tools requires simulation models for the virtual tool design to get the best performance in the production stage. In the Sandvik design model optimization use case, sensor generated data streams from the milling machine are captured to feedback on R&D. The output is used in two ways: to verify the prototypes of virtual models in order to have the best designs for future developments; and to generate the calculated stream libraries for numerical control parameters in order to get optimal results in the milling process and trigger only accurate alerts. 14http://www.smartvortex.eu/
- 15.
- 16.
- 17. Zusammenfassung: Industrie 4.0 •Welche Rolle kann die Informationswissenschaft spielen? – Qualitative Metadaten als Baustein – Organisation und Kuratierung von Daten – Ontologieentwicklung – Optimierung der Mensch-Maschine Schnittstelle bzw. Kommunikation – … 17
- 18. Danke für IhreAufmerksamkeit 18
Hinweis der Redaktion
- #8 SF bezeichnet die Vision einer Produktionsumgebung, in der sich Fertigungsanlagen und Logistiksysteme ohne menschliche Eingriffe weitgehend selbst organisieren.
- #13 Wheel-loader get equipped with sensors and on-board data stream management systems connected over the CAN-bus. The on-board unit validates continuous queries of generated data streams in real time, and connects to central monitoring centres in the case of malfunctions or upcoming maintenance needs. As demonstrated in the Volvo construction machine control use case, in collaborative stream visualization processes, failures can be identified and best methods to eliminate the misbehaviour can be discussed and a common decision and action can be brought about.
- #15 The design of new milling tools requires simulation models for the virtual tool design to get the best performance in the production stage. In the Sandvik design model optimization use case, sensor generated data streams from the milling machine are captured to feedback on R&D. The output is used in two ways: to verify the prototypes of virtual models in order to have the best designs for future developments; and to generate the calculated stream libraries for numerical control parameters in order to get optimal results in the milling process and trigger only accurate alerts.