Der Begriff Industrie 4.0<\/a> ist in aller Munde. Er fasst e<\/span>inen grundlegenden Innovations- und Transformationsprozess industrieller Wertsch\u00f6pfung<\/span>\u00a0zusammen<\/span>.<\/span> Lassen Sie mich den Kerngedanken von Industrie 4.0<\/a> zusammenfassen: F<\/span>lexible, hochdynamische sowie weltweit vernetzte Wertsch\u00f6pfungsnetzwerke mit neuen Arten von Partnerschaften zu schaffen. Klingt ph\u00e4nomenal, oder? <\/span>Dank datengetriebener Gesch\u00e4ftsmodelle k\u00f6nnen<\/span>\u00a0tats\u00e4chlich l\u00f6sungsorientierte Angebote\u00a0<\/span>erstellt werden, die f\u00fcr Sie und Ihre Kunden hilfreich sind<\/span>.<\/span>\u00a0 Um <\/span>in der vernetzten \u00d6konomie wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben, sind <\/span>Flexibilit\u00e4t, Energieeffizienz, <\/span>Verf\u00fcgbarkeit <\/span>und\u00a0<\/span>Transparenz unabdingbar.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n Smart Manufacturing<\/a> setzt Industrie 4.0 faktisch in die Praxis um, und sch\u00f6pft damit das volle Potential der gigantischen wirtschaftlichen und sozialen Effekte der Industrie 4.0 aus. Das Hauptaugenmerk von Smart Manufacturing liegt auf der kontinuierlichen Automatisierung von Prozessen. Fortgesetzt wird es in der autonomen Fertigung und der Nutzung von Datenanalysen auf dem h\u00f6chsten Niveau. Das Ziel liegt darin, die Produktionsleistung ebenfalls fortw\u00e4hrend zu verbessern.<\/p>\n Durch die taktische Kombination von Smart Manufacturing und Smart Maintenance entsteht ein Dreamteam, wie es im Buche steht. Dank der Kontrolle durch innovative Technologien wie zum Beispiel smarten Sensoren, Edge Computing, Big Data und k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI, Englisch: Artificial Intelligence oder AI)<\/em> arbeiten Assets in der Produktion mit einhundertprozentiger Effizienz.<\/p>\n Ein praktisches Beispiel: Assets sind mit industrietauglichen smarten Sensoren<\/a> zur Datenerfassung ausgestattet. Diese IIoT-Sensoren \u00fcbertragen die Daten an computergest\u00fctzte Instandhaltungsmanagementsysteme. Diese Systeme eruieren mittels erweiterter Analysem\u00f6glichkeiten, Stichwort KI oder cloudbasiertes Machine Learning, den kompletten Datenpool, um jederzeit abrufbare Echtzeit-Ergebnisse zu liefern. Somit k\u00f6nnen Anomalien schnell erkannt und den Operators augenblicklich mitgeteilt werden.<\/p>\n KI ist eines der hei\u00df diskutiertesten Themen in Gesellschaft und Wirtschaft<\/span>.<\/span>\u00a0<\/span>L<\/span>aut<\/span>\u00a0der \u201aGartner Top 10 Strategic Technology Trends\u00a0for\u00a02020<\/span>\u201d<\/span>\u00a0z\u00e4hlt KI zu den\u00a0<\/span>Top<\/span>\u00a0Ten<\/span>\u00a0<\/span>der\u00a0<\/span>strategischen Technologietrends<\/a>, welche in den <\/span>kommenden\u00a0<\/span>f\u00fcnf bis zehn Jahren zu\u00a0<\/span>einem positiven Wirtschaftswachstum f\u00fchren werden.<\/span><\/p>\n Mit der weiteren Entwicklung der KI werden weitere Effizienzsteigerungen und neue Interaktionsformen erm\u00f6glicht. Aktuell steht im Fokus von KI-Anwendungen in der Smart Maintenance die bedarfsgerechte Optimierung von Wartungsintervallen \u2013 Condition Monitoring. Durch die permanente Erfassung und Bewertung des Asset-Zustandes wird sowohl der aktuelle Zustand als auch die voraussichtliche Zustandsentwicklung individuell ermittelt. Anstatt den Zeitpunkt f\u00fcr die n\u00e4chste Wartung nach festen Intervallen zu planen, kann die Wartung in Abh\u00e4ngigkeit des realen Asset-Zustands weit im Voraus und bedarfsgenau geplant werden.<\/p>\nSmart Manufacturing- Industrie 4.0 in der Praxis<\/h2>\n
Die Kombination aus Smart Manufacturing und Smart Maintenance<\/h2>\n
K\u00fcnstliche Intelligenz als Wachstumstreiber<\/h2>\n