Reifegrad

Machine Learning bietet insbesondere im Produktionsumfeld eine Vielzahl an Potenzialen und gewinnt somit immer mehr an Bedeutung. Jedoch fehlte kleinen und mittleren Unternehmen ein Leitfaden, der spezifisch auf ihre individuellen Herausforderungen ausgelegt ist und sie Schritt für Schritt durch die Einführung leitet. Im Zusammenspiel mit einer Potenzialanalyse, der Ermittlung relevanter Voraussetzungen sowie einer Reifegraduntersuchung kann dieser Leitfaden Abhilfe leisten.

Es vergeht kaum ein Tag, an dem nicht in vielen Medien das Thema Digitalisierung und Industrie 4.0 sowie deren Notwendigkeit adressiert werden. Auch die Risiken durch Mängel in der IT-Sicherheit sind ein aktuelles Thema. Viele Entscheider in Unternehmen stehen vor der Frage, wo steht mein Unternehmen bezüglich IT-Sicherheit? Wie kann ich Licht in den Dschungel der Begrifflichkeiten bringen? Der vorliegende Beitrag entstand aus Forschungsaktivitäten an der Technischen Hochschule Mittelhessen. Er soll dabei helfen, anhand eines Reifegradmodells eine Einordnung des aktuellen Stands der IT-Sicherheit für ein Unternehmen mittels sechs Merkmalen mit jeweils fünf Ausprägungsmöglichkeiten vorzunehmen. Aus dem Einsatz können sich Defizite identifizieren lassen und Ansatzpunkte für Verbesserungsmöglichkeiten ergeben. (Im Text wird zur besseren Lesbarkeit die männliche Ausdrucksform verwendet. Sie steht stellvertretend für beide Geschlechter.)

Unternehmen tun sich häufig schwer, einzuschätzen, wo sie auf dem Weg zur digitalen Transformation stehen und welche Maßnahmen nötig sind, um ans Ziel zu kommen. Eine Einordnung erlaubt der Industrie 4.0 Maturity Index. Er bietet eine Hilfestellung, um bei der Digitalisierung nicht den internationalen Anschluss zu verlieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Anhand des multidimensionalen Reifegradmodells ist es möglich, den Status quo zu erfassen und eine Roadmap zu einer höheren Industrie-4.0-Reife zu entwickeln. Das Beispiel eines Zulieferers für Energie- und Signaltechnik zeigt, wie sich damit Kosten sparen und Produktivität steigern lassen.

Nach einem Spätstart hat die OT-Security in den letzten Jahren bedeutend gegenüber der IT-Security aufgeholt. Viele technische IT-Sicherheitsmaßnahmen sind auch für Maschinen und Anlagen verfügbar. Das Bild des Security-Reifegrads im OT-Feld ist jedoch komplexer und bruchstückhafter, wie der vorliegende Beitrag zu zeigen versucht. Bestimmte Grundfragen und Widersprüche der IT-Security werden hier besonders deutlich und müssen daher möglicherweise in der OT-Security selbst gelöst werden.

Der Lehrstuhl für Produktionssysteme (LPS) an der Ruhr-Universität Bochum beschäftigt sich mit den Themengebieten Produktionsmanagement, Produktionsautomatisierung, Produktionsdienstleistung und industrielle Robotik in der Grundlagen- und Anwendungsforschung. Der Lehrstuhlinhaber Prof. Dr.-Ing. Bernd Kuhlenkötter weist hierbei langjährige Erfahrung und Expertise in den Bereichen der Anwendungsoptimierung der Mensch-Roboter-Kollaboration, der Planung und Entwicklung von automatisierten Produktionsanlagen einschließlich der virtuellen Inbetriebnahme, der industriellen Montage sowie Cyber-Physischen Systemen (CPS) auf. Aufgrund zahlreicher Projekte wie ADAPTION, SOPHIE, Cyber System Connector, APPsist, DigiLernPro etc. verfügt der LPS über ein tiefgreifendes Verständnis im Bereich Industrie 4.0. Darüber hinaus ist der LPS an Standardisierungs-Initiativen wie AutomationML oder RRS (Realistic Robot Simulation) aktiv beteiligt.

Wissenschaft und Wirtschaft sind sich über die Zielstellung Industrie 4.0 einig. Doch anders als suggeriert, wird eine Revolution auf Knopfdruck aufgrund der Problemvielfalt und den damit zusammenhängenden Herausforderungen, z. B. Komplexität, Big Data, Sicherheit etc., schwer möglich sein. Dennoch besteht Handlungsbedarf, wollen die Akteure den Sprung zur digitalisierten Wertschöpfungskette nicht verpassen.

Produktionssysteme sind kein Selbstläufer, sondern bedürfen einer ständigen Weiterentwicklung, um auch in Zukunft einen Garant für die Wettbewerbsfähigkeit von produzierenden Unternehmen darzustellen. Die Auditierung von Produktionssystemen ermöglicht die spezifische Reifegradbestimmung der Systemelemente der Produktion und somit auch die Identifikation von Defiziten sowie Ansatzpunkte zur nachhaltigen Optimierung. Gegenstand dieses Beitrags ist die Erstellung eines Auditkonzepts zur reifegradbasierten Beurteilung der Entwicklungsfähigkeit von Produktionssystemen.