Digitalisierung

Standardisierung für Industrie 4.0 in KMU - Welche Herausforderungen werden von kleinen und mittleren Unternehmen durch Standardisierung hinsichtlich Industrie 4.0 gesehen? Ein Branchenvergleich.

Julian Müller, Kai-Ingo Voigt

Industrie 4.0 erfordert hinsichtlich der Standardisierung zahlreiche Anstrengungen für alle in einer Wertschöpfungskette beteiligten Unternehmen. Der Begriff Standardisierung wird dabei in unterschiedlichen Zusammenhängen verwendet. So lassen sich notwendige Maßnahmen zur Standardisierung beispielsweise hinsichtlich Daten und deren Austausch, technischen Standards, rechtlichen oder auch organisatorischen Standards finden. Auch stellt sich die Frage, in welchen Hierarchieebenen Standardisierung erforderlich ist. Hierzu gehören die Standardisierung im eigenen Unternehmen, die Standardisierung der Schnittstellen zu anderen Unternehmen oder die Schaffung einheitlicher Standards im gesamten Unternehmensumfeld. Die Anzahl erforderlicher Maßnahmen der drei Hierarchieebenen ist dabei sehr umfangreich. Dieser Beitrag befasst sich mit der grundsätzlichen Frage, in welchen Hierarchieebenen die größten Anstrengungen zur Standardisierung im Branchenvergleich erforderlich sind und gibt kurze Handlungsempfehlungen.

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Digitalisierung

Digitalisierung im Engineering - Ein Ansatz für ein Vorgehensmodell zur durchgehenden, arbeitsteiligen Modellierung am Beispiel von AutomationML

Eike Schäffer, Lars Penczek, Andreas Mayr, Jupiter Bakakeu, Jörg Franke und Bernd Kuhlenkötter

Die Digitalisierung im Engineering verspricht automatisierte Arbeitsabläufe, höhere Geschwindigkeiten und sinkende Kosten bei der Entwicklung von Automatisierungslösungen. Voraussetzung hierfür ist nicht nur die Modularisierung auf Basis einer strukturierten Beschreibungssprache, sondern auch eine einheitliche, aufeinander aufbauende Modellierung, welche einen automatisierbaren Datenaustausch über die Systemgrenzen hinweg ermöglicht. Um eine breite Anwendung zu erzielen, sollte die zugrundeliegende Ontologie auf bestehenden Normen und Standards aufbauen und in Open-Source-Anwendungen zur Verfügung stehen. Für die kollaborative und konsistente Entwicklung einer solchen Ontologie bedarf es eines strukturierten, methodischen Vorgehens sowie einer damit verbundenen Modellierungslandkarte, welche als Orientierung zur standardisierten, arbeitsteiligen Modellierung dient. Ein möglicher Ansatz für das benötigte Vorgehensmodell sowie der zugehörigen Landkarte wird im Rahmen dieses Beitrags vorgestellt und unter Verwendung von AutomationML validiert. Der vorgestellte Ansatz soll eine mögliche Richtung aufzeigen und weitere prozessgesteuerte Modellierungsbestrebungen von Ontologien anregen.

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Industrial Big Data: Tieferes Prozessverständnis durch Daten - Modernes Informationsmanagement in der Produktion

Thomas Thiele, Max Hoffmann und Tobias Meisen

Längst hat die digitale Transformation auch die industrielle Produktion erreicht. Insbesondere getrieben durch die Erfolge und Fortschritte der vorwiegend amerikanischen IT-Unternehmen ist diese vierte industrielle Revolution, oder Industrie 4.0, wie sie in der Hightech-Strategie der Bundesregierung heißt, in vollem Gange. Eine Vielzahl von Begriffen und Technologien wie Internet der Dinge, Cyber-Physische Systeme und Big Data bilden das Rahmenwerk dieses Wandels. Im vorliegenden Beitrag wird insbesondere der Big Data Begriff adressiert und eine Abgrenzung dieses umfassenden Konzepts hinsichtlich der Definition von Industrial Big Data unternommen. Zudem wird anhand von Fallbeispielen exemplarisch erläutert, welche Mehrwerte die Anwendung dieser Methoden in der Produktion generiert.

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