Industrie 4.0

Der Erfolg von Technologien hängt nicht nur von ihrer Innovationskraft und Akzeptanz ab, sondern auch vom Management. Entscheidungsträger bewerten Faktoren wie technische Rahmenbedingungen und organisatorische Voraussetzungen, wobei die Forderung nach Flexibilität die Komplexität zusätzlich erhöht. Industrie 4.0 adressiert dies durch Vernetzung, Transparenz und dezentrale Entscheidungen. Digitale Zwillinge, realisierbar mit Open Source Software, spielen dabei eine Schlüsselrolle.

Im Zuge der Digitalisierung ist die Kollaboration von Mensch und Maschine unausweichlich. Das sollte bei der Aus- und Weiterbildung möglichst früh berücksichtigt werden. Im Maschinenbau gibt es ein großes Hindernis: der Mangel an Zugang zu erfolgskritischem Wissen, der die Akzeptanz digitalisierter Abläufe negativ beeinflussen kann. Eine praxisnahe Lehr- und Lernplattform, die Digitalisierungsthemen an realen Maschinen und Komponenten vermittelt, leistet hierbei wichtige Arbeit.

Der Fachkräftemangel setzt weltweit viele Fertigungsunternehmen unter Druck. Während in klassischen Industrieländern Fachkräfte knapper werden, besteht in Ländern mit hoher Arbeitslosigkeit dringender Qualifizierungsbedarf. Wie aber lässt sich diese Herausforderung lösen? In der vorliegenden Ausgabe von Industry 4.0 Science erfahren Sie, was Lernfabriken in diesem Kontext so erfolgreich macht – praxisnah, innovationsstark, modular.

Um die wachsenden Kundenanforderungen und die damit verbundene Komplexitätssteigerung zu bewältigen, öffnen Unternehmen ihre Wertschöpfungsketten, reduzieren ihre Fertigungstiefe und gehen zunehmend Kooperationen ein. Der unternehmensübergreifende Datenaustausch entlang der Supply Chain wird damit zu einer Schlüsselkomponente für die Wettbewerbsfähigkeit und die Realisierung kundenspezifischer Lösungen. Aus diesem Grund hat die Europäische Union das Projekt GAIA-X ins Leben gerufen, dessen Ziel es ist, die nächste Generation der Dateninfrastruktur für Europa und seine Unternehmen zu schaffen. Das GAIA-X-Reifegradmodell bietet einen Ansatz zur Einordnung von Unternehmen in verschiedene Entwicklungsstufen und liefert konkrete Anforderungen für die Weiterentwicklung entlang eines vorgegebenen Entwicklungspfades hin zu einem vollwertigen Teilnehmer an der föderierten GAIA-X-Dateninfrastruktur.

Das fachgerechte Recycling von ausgedienten Kühlgeräten spielt eine wichtige Rolle beim Schutz der Umwelt und des Klimas. Recyclinganlagen unterliegen regelmäßigen Audits, um die Einhaltung strenger Umweltvorschriften zu gewährleisten. Die Erhebung von prüfungsrelevanten Daten stellt jedoch eine anspruchsvolle und zeitaufwändige Aufgabe dar, da sie überwiegend manuell erfolgt und fehleranfällig ist. Ein Lösungsansatz für eine nachhaltigere und effizientere Überwachung ist die automatisierte digitale Datenerfassung mithilfe von Sensoren und Künstlicher Intelligenz. Dies ermöglicht eine direkte Schätzung vom erwarteten Umfang der enthaltenen Schadstoffe. Damit ebnet sie den Weg für eine kontinuierliche Leistungsüberwachung und ein effizientes Management von Kühlgeräte-Recyclinganlagen.

Industrie 4.0 und die zugehörigen Technologien werden für Unternehmen immer wichtiger - nicht nur, um Produktivitäts- und Umsatzwachstum realisieren zu können [1]. Eine der Schlüsseltechnologien, die Industrie 4.0 vorantreiben, ist das Industrial Internet of Things (IIoT) [1-3]. Die zugehörigen Software-Plattformen und -lösungen sind von entscheidender Bedeutung, um physische Anlagen miteinander zu vernetzen und Daten zu übermitteln, zu überwachen, zu kombinieren und zu verarbeiten [2, 4]. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sind zunehmend auf solche Softwarelösungen angewiesen; ihnen mangelt es aber häufig an Fähigkeiten, Wissen und anderen Ressourcen [5]. Um eine effiziente Aufwands-Nutzenabschätzung treffen zu können, werden in diesem Beitrag gängige IIoT-Anwendungen unter diesem Gesichtspunkt in einer praxisnahen Forschungsumgebung analysiert.