5G in der Industrie

Der 5G-Mobilfunkstandard ermöglicht schnelle und stabile Datenübertragung, die für die Echtzeitkommunikation in der Maschinenvernetzung unverzichtbar ist. 5G unterstützt die massive Maschinendatenerfassung und bietet die notwendige Bandbreite für datenintensive Anwendungen wie Edge Computing und Predictive Maintenance.

Additive Manufacturing

In der additiven Fertigung, wie dem 3D-Druck, ermöglicht die Maschinendatenerfassung eine präzise Steuerung des Druckprozesses durch das Erfassen von Echtzeitdaten. Durch Maschinenvernetzung werden Maschinen und Drucker miteinander verbunden, um den Produktionsprozess effizient zu überwachen und zu steuern.

Automatisierungspyramide

Die Automatisierungspyramide stellt die hierarchische Struktur der verschiedenen Ebenen eines Produktionssystems dar, von der Feldebene (Sensoren, Aktoren) über die Steuerungsebene (SPS, DCS) bis hin zur Unternehmensleitebene (ERP). Die Maschinendatenerfassung spielt auf allen Ebenen eine Rolle, um Daten effizient auszutauschen.

API (Application Programming Interface)

Eine API ermöglicht die Kommunikation zwischen Softwareanwendungen und erleichtert den Datenaustausch und die Integration von Systemen um Informationen aus der Maschinendatenerfassung leichter verarbeiten zu können.

APS (Asset Performance Management)

APS ist eine Strategie zur Optimierung der Leistung von physischen Anlagen durch Überwachung, Analyse und Wartung. In Verbindung mit Maschinendatenerfassung und Maschinenvernetzung ermöglicht APS die Erfassung und Analyse von Echtzeitdaten aus Maschinen und Anlagen, um den Betriebszustand zu überwachen, potenzielle Ausfälle vorherzusagen und Wartungsmaßnahmen zu optimieren. Durch diese Datenintegration werden Produktionsausfälle minimiert und die Gesamtproduktivität gesteigert, indem eine präzise Steuerung und proaktive Instandhaltung der Anlagen möglich wird.

Big Data

In der Smart Factory werden durch Maschinendatenerfassung riesige Datenmengen gesammelt, die unter dem Begriff Big Data zusammengefasst werden. Diese Datenmengen werden genutzt, um Produktionsprozesse zu optimieren, Kosten zu senken und Innovationen zu fördern.

Cloud Computing

Bereitstellung von IT-Ressourcen über das Internet, wie Speicher, Rechenleistung und Software. Es erlaubt der Smart Factory den Zugang zu skalierbaren Rechenkapazitäten und Datenverarbeitung aus der Maschinendatenerfassung.

Condition Monitoring

Condition Monitoring nutzt die Maschinendatenerfassung, um den Zustand von Maschinen in Echtzeit zu überwachen. In Kombination mit Maschinenvernetzung können Maschineninformationen nahtlos ausgetauscht und Ausfälle frühzeitig erkannt werden.

Dashboard

Ein visuelles Interface, das Echtzeitdaten und wichtige Kennzahlen (KPIs) aus der Produktion anzeigt. Dashboards nutzen Maschinendatenerfassung, um aktuelle Leistungsdaten zu präsentieren und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Datenschnittstelle

Eine Datenschnittstelle ermöglicht den Austausch von Daten zwischen verschiedenen Systemen oder Maschinen und ist essenziell für die Maschinenvernetzung und Maschinendatenerfassung.

Deep Learning

Ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der auf neuronalen Netzwerken basiert. In der Industrie 4.0 wird Deep Learning verwendet, um große Mengen an Maschinendaten zu analysieren und Muster zur Optimierung von Produktionsprozessen zu erkennen.

Digitalisierung

Die Digitalisierung umfasst die Umwandlung analoger Prozesse und Daten in digitale Formate. In der Industrie 4.0 spielt die Digitalisierung eine zentrale Rolle, da sie die Grundlage für die Maschinendatenerfassung, Maschinenvernetzung und Automatisierung in der Smart Factory schafft.

Digitale Fabrik

Die digitale Fabrik umfasst die digitale Planung, Simulation und Optimierung von Produktionsprozessen, oft in Verbindung mit Maschinendatenerfassung, Cloud Computing und Maschinenvernetzung.

Digital Supply Chain (Digitale Lieferkette)

Die digitale Lieferkette nutzt Technologien der Industrie 4.0 und Maschinenvernetzung, um den Materialfluss und die Produktionsplanung effizient zu steuern. Durch die Integration von Echtzeitdaten aus der Maschinendatenerfassung kann die Lieferkette flexibler und transparenter gestaltet werden.

Digitaler Zwilling

Ein digitales Abbild einer physischen Maschine oder eines Systems, das in Echtzeit mit Maschinendatenerfassung und Maschinenvernetzung verbunden ist. Der digitale Zwilling simuliert, überwacht und optimiert Produktionsprozesse.

Edge Computing

Edge Computing beschreibt die Verarbeitung von Daten direkt an der Quelle, z.B. an der Maschine selbst. Diese Technologie ist für die Maschinendatenerfassung und die Maschinenvernetzung entscheidend, da sie die Latenzzeit verringert und die Verarbeitung in Echtzeit ermöglicht.

Edge Gateway

Ein Edge Gateway ist eine Brückentechnologie, die Daten aus der Maschinendatenerfassung sammelt und in die Cloud oder ein lokales Netzwerk überträgt. Es ermöglicht die lokale Datenverarbeitung und reduziert die Latenz, was für Echtzeitanalysen in der Smart Factory entscheidend ist.

Feldebene

Die Feldebene ist die unterste Ebene in der Automatisierungspyramide und umfasst Sensoren, Aktoren und andere Geräte, die physische Prozesse messen und steuern. Hier werden die Rohdaten für die Maschinendatenerfassung erfasst, die dann auf höheren Ebenen verarbeitet werden.

HMI (Human-Machine Interface)

Ein HMI ist eine Schnittstelle, die es Menschen ermöglicht, mit Maschinen zu interagieren und sie zu steuern. Die HMI visualisiert Daten aus der Maschinendatenerfassung, um dem Bedienpersonal Einblicke in den Maschinenstatus und laufende Prozesse zu geben.

Internet of Things (IoT)

Das Internet der Dinge (IoT) spielt eine Schlüsselrolle in der Maschinenvernetzung. IoT-Technologien ermöglichen es Maschinen, Sensoren und Geräte miteinander zu verbinden, um Informationen auszutauschen und zu analysieren. Dies verbessert die Transparenz und Kontrolle über Produktionsprozesse.

Kaizen

Eine japanische Managementphilosophie, die auf kontinuierliche Verbesserung abzielt. In der Smart Factory wird Kaizen oft mit Maschinendatenerfassung und Predictive Analytics kombiniert, um kontinuierlich Prozesse zu optimieren.

Kollaborative Roboter (Cobots)

Cobots sind Roboter, die direkt mit Menschen in der Produktion zusammenarbeiten. Sie nutzen Daten aus der Maschinendatenerfassung und sind oft in die Maschinenvernetzung eingebunden, um flexibel auf Veränderungen im Produktionsumfeld zu reagieren und Arbeitsprozesse zu unterstützen.

Kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP)

Ein fortlaufender Prozess zur Verbesserung von Produkten, Prozessen und Dienstleistungen. Maschinendatenerfassung liefert die Grundlage, um Engpässe zu erkennen und Verbesserungen zu initiieren.

Künstliche Intelligenz (KI)

KI-Technologien analysieren die Maschinendaten und erkennen Muster und Anomalien. In der Smart Factory hilft KI dabei, Maschinenvernetzung und Predictive Maintenance effizient umzusetzen und den Produktionsfluss zu optimieren.

Maschinendatenerfassung

Die Maschinendatenerfassung (MDE) ist ein zentraler Bestandteil der Industrie 4.0. Dabei werden wichtige Betriebs- und Produktionsdaten von Maschinen und Anlagen in Echtzeit gesammelt und analysiert. Ziel ist es, durch die präzise Datenerhebung und -analyse die Produktivität zu steigern, Fehler frühzeitig zu erkennen und Stillstandszeiten zu reduzieren.

Relevante MDE-Daten:

– Betriebszustände: Informationen über den aktuellen Status einer Maschine, z.B. aktiv, in Wartung oder im Leerlauf.

– Leistungskennzahlen (KPIs): Daten zur Maschinenleistung, z.B. Auslastung, Durchsatz und Energieverbrauch.

– Fehlermeldungen: Automatische Erfassung von Störungen und Ausfällen.

Maschinenvernetzung

Maschinenvernetzung bezeichnet die Verbindung und Kommunikation von Maschinen innerhalb einer Smart Factory oder eines Industrie 4.0-Umfelds. Diese Vernetzung ermöglicht es Maschinen, untereinander Daten auszutauschen, koordiniert zu arbeiten und Prozesse autonom zu steuern.

Vorteile der Maschinenvernetzung:

– Effizienzsteigerung: Durch den kontinuierlichen Datenaustausch können Maschinen auf Veränderungen in Echtzeit reagieren.

– Fehlerprävention: Vernetzte Maschinen ermöglichen vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), da sie frühzeitig auf Probleme aufmerksam machen.

– Skalierbarkeit: Produktionsprozesse können flexibel an veränderte Anforderungen angepasst werden.

Machine-to-Machine (M2M) Kommunikation

M2M-Kommunikation bezeichnet den direkten Datenaustausch zwischen Maschinen und Anlagen ohne menschliches Eingreifen. Diese Art der Kommunikation ist grundlegend für die Maschinenvernetzung in der Smart Factory und ermöglicht die Automatisierung komplexer Produktionsprozesse.

MES (Manufacturing Execution System)

Ein MES ist eine Softwarelösung, die den Produktionsprozess überwacht, steuert und optimiert. Es greift auf Daten der Maschinendatenerfassung und Maschinenvernetzung zu, um die Fertigung in Echtzeit zu koordinieren, Auftragsstatus zu überwachen und Ressourcen zu optimieren.

Overall Equipment Effectiveness (OEE)

Eine Kennzahl zur Bewertung der Produktivität einer Maschine oder Anlage. OEE berücksichtigt Verfügbarkeit, Leistung und Qualität, basierend auf Daten, die durch die Maschinendatenerfassung gewonnen werden.

Plug & Play

Ein Konzept, bei dem Geräte oder Maschinen direkt nach dem Anschließen ohne zusätzliche Konfiguration genutzt werden können. In der Smart Factory erleichtert Plug & Play die Integration neuer Maschinen in bestehende Produktionssysteme.

Predictive Analytics

Analytische Verfahren, die auf Maschinendaten basieren, um zukünftige Ereignisse wie Ausfälle oder Wartungsbedarfe vorherzusagen. Diese Analysen sind zentral für Predictive Maintenance und die Verbesserung der Betriebszeiten.

Protokolle zur Maschinenvernetzung

Für die Maschinenvernetzung werden spezielle Protokolle verwendet, die den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen ermöglichen. Wichtige Protokolle sind:

– OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture): Ein plattformunabhängiges Protokoll zur sicheren Kommunikation zwischen Maschinen.

– MQTT (Message Queuing Telemetry Transport): Ein leichtgewichtiges Protokoll für die Übertragung von Daten über das IoT.

– Ethernet/IP: Ein Industriestandard, der häufig zur Vernetzung von Maschinen eingesetzt wird.

Prozessdatenerfassung

Erfassung und Analyse von Prozessdaten während der Produktion zur Optimierung der Arbeitsabläufe auf Basis von Maschinendaten.

Retrofit

Retrofit ermöglicht die Nachrüstung älterer Maschinen mit moderner Maschinendatenerfassung-Technologie. Durch Maschinenvernetzung können diese modernisierten Maschinen problemlos in digitale Produktionssysteme integriert werden, was die Effizienz erhöht.

Software as a Service (SaaS)

SaaS beschreibt die Bereitstellung von Software über das Internet. In der Smart Factory ermöglicht SaaS den Zugriff auf spezialisierte Produktionssoftware ohne lokale Installation.

SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition)

SCADA ist ein Steuerungssystem, das zur Überwachung und Steuerung industrieller Prozesse verwendet wird. Es ist eng mit der Maschinendatenerfassung verknüpft, da es Maschinen- und Sensordaten sammelt und in einer zentralen Steuerungseinheit verarbeitet.

SFM (Shop Floor Management)

SFM, auch bekannt als Shop Floor Management, bezeichnet das systematische Management von Produktionsprozessen direkt auf der Werksebene. Es konzentriert sich auf die kontinuierliche Verbesserung von Effizienz und Qualität in der Produktion. Durch den Einsatz von Maschinendatenerfassung und Maschinenvernetzung ermöglicht SFM die Echtzeitüberwachung und Optimierung von Maschinen und Arbeitsabläufen. Dabei werden Daten direkt aus den Maschinen gesammelt und analysiert, um Entscheidungen schneller und präziser treffen zu können, was zu einer flexibleren und produktiveren Fertigung führt.

Smart Factory

Eine Smart Factory ist eine digital vernetzte Produktionsumgebung, in der Maschinen und Systeme selbstständig miteinander kommunizieren und Arbeitsprozesse automatisieren. Sie ermöglicht eine hohe Flexibilität und Effizienz durch den Einsatz von intelligenten Produktionssystemen, die auf Echtzeitdaten basieren.

Smart Meter

Ein intelligentes Messgerät, das Echtzeitdaten über den Energieverbrauch liefert. In der Smart Factory kann ein Smart Meter dazu beitragen, den Energieverbrauch zu optimieren und Kosten zu senken.

Sensor

Ein Gerät, das physikalische Größen (wie Temperatur, Druck, Vibrationen) misst und in digitale Signale umwandelt. Sensoren spielen eine Schlüsselrolle in der Maschinendatenerfassung und in vernetzten Produktionsumgebungen.

Smart Data

Im Gegensatz zu Big Data fokussiert sich Smart Data auf die Verarbeitung und Analyse qualitativ hochwertiger, relevanter Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Produktion zu optimieren.

Smart Production

Ein Konzept der vernetzten und automatisierten Produktion, bei dem Maschinen, Sensoren und Systeme miteinander kommunizieren und Produktionsprozesse in Echtzeit optimiert werden. Smart Production basiert auf Maschinenvernetzung und Maschinendatenerfassung.

Total Productive Maintenance (TPM)

Ein Konzept zur Optimierung der Maschinenverfügbarkeit durch präventive Wartung und die Einbeziehung von Mitarbeitern in den Wartungsprozess. TPM nutzt Maschinendatenerfassung, um Wartungsbedarfe vorherzusehen und die Maschinenproduktivität zu maximieren.