IA2IA – Von der industriellen Automatisierung zur industriellen Autonomie
IA2IA ist das, was Yokogawa als den Übergang von der industriellen Automatisierung zur industriellen Autonomie sieht.
Yokogawa definiert industrielle Autonomie wie folgt: "Anlagenanlagen und -abläufe verfügen über Lern- und Anpassungsfähigkeiten, die Reaktionen mit minimaler menschlicher Interaktion ermöglichen und den Bedienern die Möglichkeit geben, Optimierungsaufgaben auf höherer Ebene durchzuführen".
Was bedeutet „industrielle Autonomie“?
Autonomie bedeutet Unabhängigkeit oder auch ein selbstbestimmtes Handeln bzw. eine selbstbestimmte Kontrolle. Damit unterscheidet sie sich bereits im Grundsatz von der Automatisierung, bei der eine Abfolge hochgradig strukturierter, vorprogrammierter Aufgaben ausgeführt wird, welche eine Beaufsichtigung und oftmals eine Intervention durch den Menschen erfordern. Bei der industriellen Autonomie verfügen Anlagen und Betriebsabläufe über Lern- und Anpassungsfähigkeiten, die eine Reaktion bei minimaler menschlicher Interaktion ermöglichen und die Bediener in die Lage versetzen, Optimierungsaufgaben auf höherer Ebene durchzuführen.
Was ist ein „Autonomer Betrieb“?
Ein autonomer Betrieb ist die höchste Ebene der industriellen Autonomie und stellt einen Idealzustand dar, in dem der Betrieb über eine gesamte Wertschöpfungskette vollständig autonom funktioniert. Der autonome Betrieb kann definiert werden als Anlagen und Betriebsabläufe, die über menschenähnliche Lern- und Anpassungsfähigkeiten verfügen, die es ihnen ermöglichen, ohne Eingreifen des Bedieners auf Situationen innerhalb eines sicheren, abgegrenzten Bereichs zu reagieren, die nicht vorprogrammiert oder bei der Konzeption vorweggenommen sind, und die für alle sicherheitskritischen Funktionen verantwortlich sind. In einem vollständig autonomen Betrieb (kein menschliches Eingreifen erforderlich) führt das kognitive (autonome) System alle Aspekte des Betriebs aus.
Details
Autonomieebenen – ein schrittweiser Übergang
In der Zukunft wird sich die Autonomie auf verschiedene Funktionsbereiche ausdehnen, darunter auf die Prozessregelung und den Betrieb, die Planung und Terminierung, auf das Supply Chain Management, Feldeinsätze sowie auf die Wartung und das Engineering. Ein direkter Sprung zum autonomen Betrieb ist nur sehr schwer zu erreichen. Aus diesem Grund hat Yokogawa ein Reifegradmodell entwickelt, um festzustellen, wo Unternehmen heute stehen und wo sie in Zukunft stehen müssen.
Ebene (Level) 0-1 MANUELL/TEILAUTOMATISIERT
Eine Produktionsanlage ist nur minimal instrumentiert und automatisiert. Viele Vorgänge werden manuell mit Anweisungen und Aufzeichnungen auf Papier durchgeführt. Das Automatisierungssystem führt bestimmte Produktionsabläufe durch, um fehleranfällige Vorgänge zu eliminieren und die Produktivität zu steigern.
Ebene (Level) 2 AUTOMATISIERT
Der Mensch ist für den sicheren Betrieb verantwortlich und wird dabei durch traditionelle Automatisierungssysteme unterstützt. Das Automatisierungssystem führt den Großteil der Produktionsabläufe durch und unterstützt Arbeitsabläufe sowie Wartungsaktivitäten, erfordert jedoch menschliche Beaufsichtigung und Eingriffe, um mit allem, was außerhalb des normalen Betriebs liegt, korrekt umzugehen.
Ebene (Level) 3 TEILAUTONOM
Diese Ebene ist gekennzeichnet durch eine Mischung aus autonomen Komponenten und automatisierten Anlagen unter menschlicher „Aufsicht“. Eine autonome Komponente unterscheidet sich von automatisierten Komponenten durch ihre Lern-, Anpassungs- und Selbstoptimierungsfähigkeiten in Bezug auf Situationen, die nicht vorprogrammiert sind. Unternehmen auf dieser Autonomieebene setzen eine Reihe von ausgewählten autonomen Komponenten oder Anwendungen ein, die vom Menschen beaufsichtigt und kontrolliert werden.
Ebene (Level) 4 KOORDINIERTE AUTONOMIE
Die meisten Anlagen arbeiten autonom und sind synchronisiert, um Produktion, Sicherheit und Wartung unter bestimmten Umständen oder Bedingungen zu optimieren. Diese Ebene führt autonome Komponenten mit entsprechenden Funktionalitäten zusammen, um als System zu agieren. Dennoch gibt es viele Aufgaben, die noch von Menschen ausgeführt werden, da nicht alle Betriebsbereiche auf dieser Ebene integriert sind. Zusätzlich müssen, wenn die jeweils nötigen Umstände und Bedingungen nicht gegeben sind, die Bediener die Kontrolle über den Betrieb übernehmen.
Ebene (Level) 5 AUTONOMER BETRIEB
Ein hochgradig idealisierter Zustand, in dem Anlagen autonom arbeiten und mit mehreren Betriebsbereichen integriert sind, die ebenfalls autonom arbeiten und sich auch auf Partner in der Lieferkette erstrecken. Der Betrieb läuft vollständig autonom ab und erfordert keinerlei menschliche Interaktion.
Enabler und Treiber der Industriellen Autonomie
Von Künstlicher Intelligenz über digitale Zwillinge bis hin zu Robotik – neue Technologien revolutionieren die industrielle Welt und verändern, wie Produktionsanlagen arbeiten. Sie treiben die digitale Transformation in der Industrie voran, indem sie physische Aufgaben und Entscheidungsprozesse zunehmend autonom gestalten. Das Ziel: höhere Produktivität, mehr Sicherheit und nachhaltige Effizienz. In einer Zeit, in der Resilienz und Flexibilität entscheidend für den Geschäftserfolg sind, gewinnt dieser Wandel immer mehr an Bedeutung.
Der Weg zur industriellen Autonomie erfordert ein breites Spektrum an Technologien aus den Bereichen Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT). Genau hier liegt die besondere Stärke von Yokogawa: in der nahtlosen IT/OT-Integration und in der tiefen Expertise beider Welten.
Doch der wahre Mehrwert dieser Technologien zeigt sich erst, wenn sie intelligent miteinander verknüpft werden – zu autonomen, lernfähigen und effizienten Arbeitsabläufen. Nur so entsteht ein wirklich vernetztes und selbstoptimierendes Produktionsumfeld.
Mit jahrzehntelanger Erfahrung begleitet Yokogawa Unternehmen auf ihrem Weg zur industriellen Autonomie – von der ersten Beratung über die Technologieauswahl bis hin zur vollständigen Implementierung. Dank fundiertem Branchenwissen versteht Yokogawa, welche zentralen Herausforderungen gelöst werden müssen und welche innovativen Lösungen den größten Mehrwert bieten.
KI und Robotik – die zentralen Enabler der industriellen Autonomie
Künstliche Intelligenz (KI) und Robotik stehen im Zentrum des Wandels von klassischer Automatisierung hin zu echter Autonomie.
KI ermöglicht fortschrittliche Datenanalysen, vorausschauende Analytik und autonome Entscheidungsprozesse – die Grundlage für Anwendungen wie Asset Health Monitoring, Prozessoptimierung und Qualitätsmanagement.
Ihr voller Mehrwert entfaltet sich jedoch erst, wenn KI mit tiefem Domänenwissen kombiniert wird – also mit dem Verständnis, welche Bedeutung die Daten im industriellen Kontext haben und wie daraus echte, geschäftsrelevante Erkenntnisse entstehen.
Auch die Robotik – von Drohnen über mobile Roboter bis hin zu fest installierten Automatisierungssystemen – verändert, wie physische Aufgaben ausgeführt werden. Ob Leckageerkennung, Korrosionsüberwachung, Unterwasserwartung von Pipelines oder automatisiertes Rohrhandling auf Bohrplattformen: Intelligente Robotersysteme erweitern kontinuierlich die Möglichkeiten industrieller Autonomie.
Mit zunehmender Einbettung von KI und Sensorik werden diese Systeme immer vielseitiger und übernehmen zunehmend komplexe Wartungs- und Betriebsaufgaben – selbst in herausfordernden und gefährlichen Umgebungen. Damit treiben sie die digitale Transformation der Industrie entscheidend voran.
Verschiedene Wege zur industriellen Autonomie
Der Weg zur industriellen Autonomie folgt keinem festen Muster – er verläuft in jedem Unternehmen und sogar innerhalb einzelner Betriebe unterschiedlich.
Einige Anlagen haben bereits das Stadium der autonomen Orchestrierung erreicht, in dem Systeme selbstständig Entscheidungen treffen. Die meisten industriellen Prozesse befinden sich jedoch noch auf einem automatisierten oder teilautonomen Niveau.
Wann, wo und wie Unternehmen industrielle Autonomie einführen, hängt stark von der jeweiligen Anlagenreife ab. Vor allem Brownfield-Anlagen – also bestehende Standorte – stellen besondere Herausforderungen dar, da sie ursprünglich nicht für autonome Abläufe oder reduzierte menschliche Eingriffe konzipiert wurden. Gleichzeitig bieten gerade diese Bestandsanlagen die größten Chancen: Ihr hoher Energieverbrauch, ihre eingeschränkte Effizienz und der erhöhte Wartungsaufwand machen sie zu idealen Ausgangspunkten für transformative Verbesserungen.
Greenfield-Anlagen hingegen werden zunehmend von Beginn an mit Blick auf autonome Betriebsweisen geplant. Technologien wie Robotik, Sensorik und KI-basierte Systeme werden dort von Anfang an integriert, um maximale Effizienz und Sicherheit zu gewährleisten.
Letztlich wird der Weg zur industriellen Autonomie bestimmt durch die Komplexität der Anwendung, die Bedingungen vor Ort und die Fähigkeit, Technologien effektiv zu vernetzen. Nur durch ein abgestimmtes Zusammenspiel dieser Faktoren lässt sich der volle Nutzen autonomer Systeme realisieren – für eine widerstandsfähigere, sicherere und nachhaltigere Industrie.
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