Was bedeutet Industrie 4.0?

Industrie 4.0 ist eine Reihe technologischer Veränderungen zur Schaffung eines kohärenten Rahmens, der in den Herstellungsprozess eingeführt werden soll. Natürlich bezieht sich das Rückgrat von Industrie 4.0 darauf, wie Produkte hergestellt werden, das Phänomen wird höchstwahrscheinlich jeden Teil unserer Welt betreffen und Auswirkungen auf alle Arten von Unternehmen haben. Eine vereinfachte Definition von Industrie 4.0 ist die „Anwendung des IoT, des Cloud Computings, der cyberphysikalischen Systeme (CPS) und des kognitiven Computings in die Fertigungs- und Serviceumgebung“. Automatisierung und Konnektivität in der Fertigungswelt ist nicht neu. Physisch zu digital (physische Maßnahmen ergreifen und in digitale Aufzeichnungen umwandeln) und digital zu digital (Erkenntnisse mit KI teilen) sind seit Jahren ebenfalls Teil der Fertigung. Mit der Einführung der oben genannten Wegbereiter und der Robotik kann die Fertigung jedoch nun auf ein vollständig vernetztes und flexibles Niveau verlaufen, um sowohl innerhalb der Fabrik selbst als auch über die gesamte Lieferkette einen höheren Wert zu erzielen. Es ist im Wesentlichen der Übergang von digital zu physisch (die Anwendung von Algorithmen zur Übersetzung digitaler Weltentscheidungen, um Veränderungen in der physischen Welt zu bewirken) der wichtigste Teil von Industrie 4.0 ist.

Es wird als Industrie 4.0 eingestuft, weil es der dritten industriellen Revolution des Zeitalters der Computer folgt und diese einen Schritt weiter voran bringt und sich auf selbstlaufende Computer bezieht, die durch Daten und maschinelles Lernen angetrieben werden. Wenn Fabriken intelligenter werden und aus einer wachsenden Datenmenge aus all ihren Systemen lernen, werden sie produktiver und weniger verschwenderisch. „Industrie 4.0“ wurde ursprünglich 2013 von der Bundesregierung geprägt und ist Teil seiner Hightech-Strategie mit der Absicht, industrielle Vorteile gegenüber anderen Ländern aufrechtzuerhalten und deren Verlust zu vermeiden.

Bei Industrie 4.0 geht es um viel mehr als nur Erfassen und Lernen - es ist die Bereitstellung miteinander verbundener automatisierter globaler Workflows, die Prozesse automatisieren, um die Qualität zu verbessern und die Maschinenverfügbarkeit zu erhöhen. Es ist die Kombination von physischen und digitalen Welten, die die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen, Partnern und Menschen ermöglicht. Es ist die Weiterentwicklung der Fabriken zu selbstheilenden, selbstlaufenden Ökosystemen mit Automatisierung, Datenvirtualisierung und drahtloser Konnektivität und IoT-Sensoren. Mit Industrie 4.0 ist der Herstellungsprozess schneller und effizienter als in der Vergangenheit, da eine große Menge an Produktionsdaten analysiert und maschinelles Lernen und künstlicher Intelligenz angewendet wird.

Mit der Verfügbarkeit von kostengünstigen Sensoren, die auf ältere Maschinen, Datenspeicher, Big Data-Analytik, intelligente Geräte und Cloud-Technologie nachgerüstet werden können, können Hersteller jetzt feinkörnige Einblicke in die Fertigungsprozesse über Geräte, Personen, Lieferanten und Verarbeitungslinien in Echtzeit und Produktionsstandorte erhalten. Ohne die Analyse einer große Datenmenge und Ergreifen von Maßnahmen in Echtzeit, wenn man auf kritische Bedingungen stößt, gibt es wenig Verbesserungspotenzial für das Produkt.

Viele Branchenexperten sind sich einig, dass derzeit nur rund 5 % aller verfügbaren Datenquellen in einem Werk erfasst werden. Die meisten Unternehmen sammeln nur Prozessdaten und verwenden sie normalerweise nur zu Protokollierungszwecken und nicht als Grundlage für die Verbesserung des Betriebs. Hersteller stehen heute viele Herausforderungen vor, die eine Veränderung fordern. Erstens gibt es eine Proliferation von Produkten. Es gibt mehr Optionen für Verbraucher, die die Differenzierung der Produzenten erschweren. Kürzere Produktlebenszyklen erfordern, dass sich die Fertigungsprozesse ständig ändern und aktualisieren. Produkte, die auf den Markt kommen, werden komplizierter und erfordern, dass mehr Aspekte des Unternehmens zusammenarbeiten, um erfolgreich zu sein. Und es ist heutzutage schwieriger, ein wettbewerbsfähiges Produkt auf den Markt zu bringen. Produkte kommen jetzt viel schneller auf den Markt, der Markt hat mehr Wettbewerb und es gibt mehr Möglichkeiten denn je.

Ein weiterer Trend ist die Nachfrage der Kunden nach stark personalisierten Produkten. Es gibt eine Verschiebung von Massenproduktionen hin zur Massenanpassung. Brillen, Schuhhersteller und viele andere ermöglichen es ihren Kunden, ihr Produkt vollständig zu personalisieren und direkt auf ihren Websites zwischen mehreren Auswahlmöglichkeiten auszuwählen. Sobald die Anpassung abgeschlossen ist, wird nur für diesen einzelnen Artikel ein neuer Produktionsauftrag generiert.

Industrie 4.0 Technologie-Wegbereiter

Die Hauptmerkmale der vorgeschlagenen Richtlinien für die neuen Hightech-Strategien sind:

Interoperabilität: Cyberphysikalische Systeme (in Hardware eingebettete Software wie Sensoren, Prozessoren und Kommunikationstechnologien), mit denen Menschen und Werke sich miteinander verbinden und miteinander kommunizieren können.

Virtualisierung: Erstellung einer virtuellen Kopie des Werks durch Verknüpfung von Sensordaten mit virtuellen Anlagenmodellen und Simulationsmodellen; bekannt als digitaler Zwilling des Werks.

Dezentralisierung: Fähigkeit von cyberphysikalischen Systemen, selbst Entscheidungen zu treffen und lokal zu produzieren, dank Technologien wie dem 3D-Druck.

Echtzeit-Fähigkeit: Die Fähigkeit, Daten zu sammeln und zu analysieren und die abgeleiteten Erkenntnisse sofort bereitzustellen.

Serviceorientierung: Die Services sind über das Internet der Dienste (iOS) verfügbar und können von anderen Teilnehmern genutzt werden. Wir bezeichnen iOS als APIs, um Informationen zwischen B2C und B2B auszutauschen.

Modularisierung: Flexible Anpassung der Werke an sich ändernde Anforderungen durch Ersetzen oder Erweitern einzelner Module.

Um erfolgreich zu sein, müssen in der Vergangenheit erzeugte Informationen im Datensilo aufgeschlüsselt werden. Die Verbindung zu mehreren verschiedenen Datenquellen, die Vereinheitlichung der zugrunde liegenden Daten und die Vermeidung redundanter Informationen ermöglichen es Herstellern, mehrere Abteilungen und Unternehmen miteinander zu verbinden, um mit werksweiten Daten zu arbeiten.

Die IT wird immer integraler für den Herstellungsprozess. In der Vergangenheit hatte die IT die Aufgabe, den Herstellungsprozess zu unterstützen, der sich jetzt geändert hat. Die IT unterstützt nicht nur, sondern spielt auch eine primäre und allgegenwärtige Rolle im gesamten Herstellungsprozess.

Die wichtigsten Anwendungsszenarien von Industrie 4.0

Prädiktive Analysen

McKinsey-Studie bestätigt das Versprechen: „Ein Big Data-Ansatz/Ansatz der erweiterten Analytik kann zu einem Anstieg des Produktionsvolumens um 20 bis 25 Prozent und einer Verringerung der Ausfallzeiten um bis zu 45 Prozent führen.“ Ausfallzeiten sind teuer und senken Ihren OEE-KPI. Der Wechsel von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz wird entscheidend für einen starken Wettbewerb sein.

Maschinelles Lernen

Fortschritte im maschinellen Lernen haben zur zunehmenden Einführung von Lean Manufacturing und Six-Sigma-Praktiken geführt. Techniken des maschinellen Lernens verwenden eine aufkommende Klasse von Algorithmen, die tatsächlich aus den ihnen präsentierten Daten lernen und automatisch das bestmögliche Modell für jeden Datensatz erstellen. Daher ermöglicht es Analysten, die wenig Fachwissen in Statistik und Modellierung haben, komplexe Probleme zu lösen, die sonst außerhalb ihrer Reichweite liegen. Diese Entwicklungen haben direkt zu Verbesserungen der Produktqualität und zu reduzierten Abfall- oder Produktnacharbeiten geführt. Die Anwendung von Datenanalysen auf eine Vielzahl von Produktionsparametern hilft dabei, die beste Einrichtung von Maschinen für eine bestimmte Bestellung zu verstehen oder Maschineneinstellungen zu vermeiden, die tatsächlich zu einer schlechten Qualität führen und zu Verschwendung führen können.

Interoperabilität und künstliche Intelligenz

Durch die Reife von cyberphysikalischen Systemen können Menschen, das Produkt selbst und Smart-Factory-Maschinen, sich miteinander verbinden und miteinander kommunizieren und Erkenntnisse in Echtzeit ableiten. Es gibt nicht nur Interaktionen zwischen Mensch und Maschine, sondern mit dezentralen cyberphysikalischen Systemen können Maschinen selbst Entscheidungen treffen. Ein gutes Beispiel für die Interaktion von Mensch zu Maschine stammt aus der Automobilindustrie. Hochspezialisierte Mitarbeiter tragen Armbänder, die ihre Bewegung verfolgen und sie warnen können, wenn eine Bewegung in eine falsche Richtung stattfindet oder während der Montage, wenn ein Drehmoment ausreicht. Dies erhöht nicht nur die Sicherheitszwecke, sondern vermeidet auch wiederholte falsche Bewegungen, die zu Arbeitsverletzungen führen und sich im Laufe der Zeit verschlechtern können.

Die wichtigsten Anwendungsbereiche der Industrie 4.0-Prinzipien sind:

• Fertigungsvorgänge
• Gesamtanlagenkapazität und Werkproduktivität
• Vorausschauende Wartung
• Echtzeit-Ausrüstung und Prozessüberwachung
• Prozessoptimierung
• Qualitätsüberwachung in Echtzeit
• Produktivität und Analyse der Grundursache
• Zuverlässigkeit und Garantie

Durch die Einführung von Daten-Analytik, Machine Learning und KI-Funktionen wird eine Industrie 4.0-fähige Fabrik oft als Smart Factory definiert oder als Intelligente Fertigung bezeichnet. In einer Smart Factory „lernen“ die Geräte, Anomalien vorherzusagen und dezentrale Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, um auf Ereignisse zu reagieren. Viele Hersteller verwenden bereits Komponenten einer Smart Factory wie Augmented Reality, um Maschinen zu reparieren, aber eine echte Smart Factory ist ein ganzheitlicheres Unterfangen.

Unter Verwendung eines Smart Factory-Systems werden alle relevanten Daten aggregiert, analysiert und man befasst sich damit. Innerhalb der modular strukturierten Smart Factories überwachen cyberphysische Systeme physische Prozesse, erstellen eine virtuelle Kopie der physischen Welt und treffen dezentrale Entscheidungen. Über das Internet der Dinge kommunizieren cyberphysische Systeme in Echtzeit und über das Internet der Dienste miteinander und mit Menschen. Sensoren, Geräte, Menschen und Prozesse sind Teil eines vernetzten Ökosystems, das Folgendes bietet:

• Geringere Ausfallzeiten
• Weniger Überschuss und Fehler
• Wertvolle Erkenntnisse
• Durchgängige Visibilität in Echtzeit
• Digitaler Zwilling der Werks

Hersteller, die in der Lage sind, Prozesse, Geräte, Menschen und Lieferanten kontinuierlich zu überwachen und automatisierte prädiktive Entscheidungen zu treffen, verbessern die Produktivität und verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber denjenigen, die einen isolierten Ansatz verfolgen. Der Bedarf an „intelligenten“ Maschinen wird nur weiter wachsen, und Unternehmen müssen eine Lösung implementieren, die Daten-Analytik zur Unterstützung des Betriebs umfasst, prädiktive oder präventive Analysen, Big-Data-Integration mit großen Datenquellen, Echtzeit-Analytik und -aktionen sowie IoT-Echtzeitintegration.

Die Ziele von Smart Manufacturing, Fertigungsressourcen (Maschinen, Geräte, Personen und Fabriken) und die von ihnen durchgeführten Prozesse sind besser, wenn sie automatisiert, integriert, überwacht und kontinuierlich bewertet werden, damit Menschen intelligenter arbeiten, rechtzeitig fundierte Entscheidungen treffen und Operationen ausführen können, die effizienter sind.

Der nächste Schritt wird mit der Einführung der 5G-Mobilfunktechnologie einhergehen. Dies wird es den Herstellern aufgrund ihrer erhöhten Geschwindigkeit und geringeren Latenz immer mehr ermöglichen, sich auf Cloud-zentrierten Technologien zu bewegen. Eine Abnahme der Latenz bedeutet eine viel höhere Datenkapazität, damit Maschinen und Systeme umgehend in Echtzeit reagieren können. Das 5G-Netzwerk gewährleistet die Zuverlässigkeit der Verbindung. Bediener können überall in der Werkstatt mit Maschinensteuerungen arbeiten und sicher sein, dass Verbindungen nicht verloren gehen. Zum ersten Mal bietet 5G eine Datenrate und Zuverlässigkeit, die mit der kabelgebundenen Kommunikation vergleichbar ist.

Die Umstellung von traditionellen, linearen Methoden zum Empfangen von Informationen zu Echtzeit-Analytik und Intelligenz könnte die gesamte Art und Weise, wie Produkte hergestellt werden, ändern. Industrie 4.0 ist mehr als nur alle oben aufgeführten Technologien. Es geht darum, wie Unternehmen sie nutzen, zusammenbringen und Betrieb und Wachstum verbessern können. Unternehmen müssen herausfinden, wie diese neuen Technologien am besten eingesetzt werden können, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Bei Industrie 4.0 geht es um viel mehr als nur Erfassen und Lernen - es ist die Bereitstellung miteinander verbundener automatisierter globaler Workflows, die Prozesse automatisieren, um die Qualität zu verbessern und die Maschinenverfügbarkeit zu erhöhen. Es ist die Kombination von physischen und digitalen Welten, die die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen, Partnern und Menschen ermöglicht. Es ist die Weiterentwicklung der Fabriken zu selbstheilenden, selbstlaufenden Ökosystemen mit Automatisierung, Datenvirtualisierung und drahtloser Konnektivität und IoT-Sensoren. Mit Industrie 4.0 ist der Herstellungsprozess schneller und effizienter als in der Vergangenheit, da eine große Menge an Produktionsdaten analysiert und maschinelles Lernen und künstlicher Intelligenz angewendet wird.

Mit der Verfügbarkeit von kostengünstigen Sensoren, die auf ältere Maschinen, Datenspeicher, Big Data-Analytik, intelligente Geräte und Cloud-Technologie nachgerüstet werden können, können Hersteller jetzt feinkörnige Einblicke in die Fertigungsprozesse über Geräte, Personen, Lieferanten und Verarbeitungslinien in Echtzeit und Produktionsstandorte erhalten. Ohne die Analyse einer große Datenmenge und Ergreifen von Maßnahmen in Echtzeit, wenn man auf kritische Bedingungen stößt, gibt es wenig Verbesserungspotenzial für das Produkt.

Viele Branchenexperten sind sich einig, dass derzeit nur rund 5 % aller verfügbaren Datenquellen in einem Werk erfasst werden. Die meisten Unternehmen sammeln nur Prozessdaten und verwenden sie normalerweise nur zu Protokollierungszwecken und nicht als Grundlage für die Verbesserung des Betriebs. Hersteller stehen heute viele Herausforderungen vor, die eine Veränderung fordern. Erstens gibt es eine Proliferation von Produkten. Es gibt mehr Optionen für Verbraucher, die die Differenzierung der Produzenten erschweren. Kürzere Produktlebenszyklen erfordern, dass sich die Fertigungsprozesse ständig ändern und aktualisieren. Produkte, die auf den Markt kommen, werden komplizierter und erfordern, dass mehr Aspekte des Unternehmens zusammenarbeiten, um erfolgreich zu sein. Und es ist heutzutage schwieriger, ein wettbewerbsfähiges Produkt auf den Markt zu bringen. Produkte kommen jetzt viel schneller auf den Markt, der Markt hat mehr Wettbewerb und es gibt mehr Möglichkeiten denn je.

Ein weiterer Trend ist die Nachfrage der Kunden nach stark personalisierten Produkten. Es gibt eine Verschiebung von Massenproduktionen hin zur Massenanpassung. Brillen, Schuhhersteller und viele andere ermöglichen es ihren Kunden, ihr Produkt vollständig zu personalisieren und direkt auf ihren Websites zwischen mehreren Auswahlmöglichkeiten auszuwählen. Sobald die Anpassung abgeschlossen ist, wird nur für diesen einzelnen Artikel ein neuer Produktionsauftrag generiert.

Industrie 4.0 Technologie-Wegbereiter

Die Hauptmerkmale der vorgeschlagenen Richtlinien für die neuen Hightech-Strategien sind:

Interoperabilität: Cyberphysikalische Systeme (in Hardware eingebettete Software wie Sensoren, Prozessoren und Kommunikationstechnologien), mit denen Menschen und Werke sich miteinander verbinden und miteinander kommunizieren können.

Virtualisierung: Erstellung einer virtuellen Kopie des Werks durch Verknüpfung von Sensordaten mit virtuellen Anlagenmodellen und Simulationsmodellen; bekannt als digitaler Zwilling des Werks.

Dezentralisierung: Fähigkeit von cyberphysikalischen Systemen, selbst Entscheidungen zu treffen und lokal zu produzieren, dank Technologien wie dem 3D-Druck.

Echtzeit-Fähigkeit: Die Fähigkeit, Daten zu sammeln und zu analysieren und die abgeleiteten Erkenntnisse sofort bereitzustellen.

Serviceorientierung: Die Services sind über das Internet der Dienste (iOS) verfügbar und können von anderen Teilnehmern genutzt werden. Wir bezeichnen iOS als APIs, um Informationen zwischen B2C und B2B auszutauschen.

Modularisierung: Flexible Anpassung der Werke an sich ändernde Anforderungen durch Ersetzen oder Erweitern einzelner Module.

Um erfolgreich zu sein, müssen in der Vergangenheit erzeugte Informationen im Datensilo aufgeschlüsselt werden. Die Verbindung zu mehreren verschiedenen Datenquellen, die Vereinheitlichung der zugrunde liegenden Daten und die Vermeidung redundanter Informationen ermöglichen es Herstellern, mehrere Abteilungen und Unternehmen miteinander zu verbinden, um mit werksweiten Daten zu arbeiten.

Die IT wird immer integraler für den Herstellungsprozess. In der Vergangenheit hatte die IT die Aufgabe, den Herstellungsprozess zu unterstützen, der sich jetzt geändert hat. Die IT unterstützt nicht nur, sondern spielt auch eine primäre und allgegenwärtige Rolle im gesamten Herstellungsprozess.

Die wichtigsten Anwendungsszenarien von Industrie 4.0

Prädiktive Analysen

McKinsey-Studie bestätigt das Versprechen: „Ein Big Data-Ansatz/Ansatz der erweiterten Analytik kann zu einem Anstieg des Produktionsvolumens um 20 bis 25 Prozent und einer Verringerung der Ausfallzeiten um bis zu 45 Prozent führen.“ Ausfallzeiten sind teuer und senken Ihren OEE-KPI. Der Wechsel von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz wird entscheidend für einen starken Wettbewerb sein.

Maschinelles Lernen

Fortschritte im maschinellen Lernen haben zur zunehmenden Einführung von Lean Manufacturing und Six-Sigma-Praktiken geführt. Techniken des maschinellen Lernens verwenden eine aufkommende Klasse von Algorithmen, die tatsächlich aus den ihnen präsentierten Daten lernen und automatisch das bestmögliche Modell für jeden Datensatz erstellen. Daher ermöglicht es Analysten, die wenig Fachwissen in Statistik und Modellierung haben, komplexe Probleme zu lösen, die sonst außerhalb ihrer Reichweite liegen. Diese Entwicklungen haben direkt zu Verbesserungen der Produktqualität und zu reduzierten Abfall- oder Produktnacharbeiten geführt. Die Anwendung von Datenanalysen auf eine Vielzahl von Produktionsparametern hilft dabei, die beste Einrichtung von Maschinen für eine bestimmte Bestellung zu verstehen oder Maschineneinstellungen zu vermeiden, die tatsächlich zu einer schlechten Qualität führen und zu Verschwendung führen können.

Interoperabilität und künstliche Intelligenz

Durch die Reife von cyberphysikalischen Systemen können Menschen, das Produkt selbst und Smart-Factory-Maschinen, sich miteinander verbinden und miteinander kommunizieren und Erkenntnisse in Echtzeit ableiten. Es gibt nicht nur Interaktionen zwischen Mensch und Maschine, sondern mit dezentralen cyberphysikalischen Systemen können Maschinen selbst Entscheidungen treffen. Ein gutes Beispiel für die Interaktion von Mensch zu Maschine stammt aus der Automobilindustrie. Hochspezialisierte Mitarbeiter tragen Armbänder, die ihre Bewegung verfolgen und sie warnen können, wenn eine Bewegung in eine falsche Richtung stattfindet oder während der Montage, wenn ein Drehmoment ausreicht. Dies erhöht nicht nur die Sicherheitszwecke, sondern vermeidet auch wiederholte falsche Bewegungen, die zu Arbeitsverletzungen führen und sich im Laufe der Zeit verschlechtern können.

Die wichtigsten Anwendungsbereiche der Industrie 4.0-Prinzipien sind:

• Fertigungsvorgänge
• Gesamtanlagenkapazität und Werkproduktivität
• Vorausschauende Wartung
• Echtzeit-Ausrüstung und Prozessüberwachung
• Prozessoptimierung
• Qualitätsüberwachung in Echtzeit
• Produktivität und Analyse der Grundursache
• Zuverlässigkeit und Garantie

Durch die Einführung von Daten-Analytik, Machine Learning und KI-Funktionen wird eine Industrie 4.0-fähige Fabrik oft als Smart Factory definiert oder als Intelligente Fertigung bezeichnet. In einer Smart Factory „lernen“ die Geräte, Anomalien vorherzusagen und dezentrale Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, um auf Ereignisse zu reagieren. Viele Hersteller verwenden bereits Komponenten einer Smart Factory wie Augmented Reality, um Maschinen zu reparieren, aber eine echte Smart Factory ist ein ganzheitlicheres Unterfangen.

Unter Verwendung eines Smart Factory-Systems werden alle relevanten Daten aggregiert, analysiert und man befasst sich damit. Innerhalb der modular strukturierten Smart Factories überwachen cyberphysische Systeme physische Prozesse, erstellen eine virtuelle Kopie der physischen Welt und treffen dezentrale Entscheidungen. Über das Internet der Dinge kommunizieren cyberphysische Systeme in Echtzeit und über das Internet der Dienste miteinander und mit Menschen. Sensoren, Geräte, Menschen und Prozesse sind Teil eines vernetzten Ökosystems, das Folgendes bietet:

• Geringere Ausfallzeiten
• Weniger Überschuss und Fehler
• Wertvolle Erkenntnisse
• Durchgängige Visibilität in Echtzeit
• Digitaler Zwilling der Werks

Hersteller, die in der Lage sind, Prozesse, Geräte, Menschen und Lieferanten kontinuierlich zu überwachen und automatisierte prädiktive Entscheidungen zu treffen, verbessern die Produktivität und verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber denjenigen, die einen isolierten Ansatz verfolgen. Der Bedarf an „intelligenten“ Maschinen wird nur weiter wachsen, und Unternehmen müssen eine Lösung implementieren, die Daten-Analytik zur Unterstützung des Betriebs umfasst, prädiktive oder präventive Analysen, Big-Data-Integration mit großen Datenquellen, Echtzeit-Analytik und -aktionen sowie IoT-Echtzeitintegration.

Die Ziele von Smart Manufacturing, Fertigungsressourcen (Maschinen, Geräte, Personen und Fabriken) und die von ihnen durchgeführten Prozesse sind besser, wenn sie automatisiert, integriert, überwacht und kontinuierlich bewertet werden, damit Menschen intelligenter arbeiten, rechtzeitig fundierte Entscheidungen treffen und Operationen ausführen können, die effizienter sind.

Der nächste Schritt wird mit der Einführung der 5G-Mobilfunktechnologie einhergehen. Dies wird es den Herstellern aufgrund ihrer erhöhten Geschwindigkeit und geringeren Latenz immer mehr ermöglichen, sich auf Cloud-zentrierten Technologien zu bewegen. Eine Abnahme der Latenz bedeutet eine viel höhere Datenkapazität, damit Maschinen und Systeme umgehend in Echtzeit reagieren können. Das 5G-Netzwerk gewährleistet die Zuverlässigkeit der Verbindung. Bediener können überall in der Werkstatt mit Maschinensteuerungen arbeiten und sicher sein, dass Verbindungen nicht verloren gehen. Zum ersten Mal bietet 5G eine Datenrate und Zuverlässigkeit, die mit der kabelgebundenen Kommunikation vergleichbar ist.

Die Umstellung von traditionellen, linearen Methoden zum Empfangen von Informationen zu Echtzeit-Analytik und Intelligenz könnte die gesamte Art und Weise, wie Produkte hergestellt werden, ändern. Industrie 4.0 ist mehr als nur alle oben aufgeführten Technologien. Es geht darum, wie Unternehmen sie nutzen, zusammenbringen und Betrieb und Wachstum verbessern können. Unternehmen müssen herausfinden, wie diese neuen Technologien am besten eingesetzt werden können, um wettbewerbsfähig zu bleiben.