Industrie 4.0 steht für die vierte industrielle Revolution, die durch den Einsatz von digitalen und vernetzten Technologien gekennzeichnet ist. Unter anderem künstliche Intelligenz (KI) und as Internet der Dinge ermöglichen es Produktionssystemen, autonome Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren. Autonome Wandelbarkeit beschreibt die Fähigkeit dieser Systeme, sich an neue Anforderungen anzupassen und selbstständig Veränderungen vorzunehmen. Diese Eigenschaft ist entscheidend, um die Resilienz und Effizienz moderner Produktionsanlagen zu steigern. Um zum Zielbild zu gelangen, müssen Fachleute mit spezifischen Kompetenzen in diesen Bereichen (siehe Abbildung) intensiv zusammenarbeiten. Autonomie und Wandelbarkeit müssen in den gesamten Entwicklungsprozess integriert werden, da sie Auswirkungen auf das komplexe Gesamtsystem haben und umfangreiche Informationen aus vor- und nachgelagerten Prozessen benötigen. Aktuell mangelt es an Ansätzen, die Wechselwirkungen und Abhängigkeiten frühzeitig berücksichtigen, Alternativen aufzeigen und so transparente Entscheidungen fördern.
Systems Engineering gefragt
Die Entwicklung autonom wandelbarer Industrie 4.0-Systeme erfordert deshalb ein neues Engineering-Verständnis. Systems Engineering bietet einen interdisziplinären Ansatz, um die Komplexität solcher Systeme zu managen. Systems Engineering betrachtet das gesamte System als eine Einheit, die sowohl das Produkt als auch das Produktionssystem umfasst. Dabei werden verschiedene Fachdisziplinen integriert, um die Vernetzung und Integration der Systeme sicherzustellen. Eine gemeinsame Sprache und ein Systemmodell fördern die Kommunikation und Kooperation zwischen den Disziplinen, erleichtern den Informationsaustausch und führen zu besseren Problemlösungen.
Standards und Interoperabilität
Die Etablierung von Standards ist entscheidend, um die Interoperabilität verschiedener Systeme und Technologien sicherzustellen. Standardisierte Schnittstellen und Protokolle erleichtern den Austausch von Daten und ermöglichen die Integration unterschiedlicher Systeme in einer vernetzten Produktionsumgebung.
Best Practices in der Industrie
Es bleibt zu fragen, wie die Industrie heute aufgestellt ist. Die Expertise des von Acatech koordinierten Forschungsbeirats Industrie 4.0 präsentiert Best Practices aus der Industrie, die verdeutlichen, wie führende Unternehmen moderne Produktionssysteme erfolgreich implementieren. Beispiele aus der Automobilindustrie und dem Maschinenbau zeigen, wie durch den Einsatz von Industrie 4.0-Technologien effizientere und flexiblere Produktionsprozesse realisiert werden können. Ein herausragendes Beispiel für die erfolgreiche Umsetzung von Industrie 4.0-Technologien findet sich in der Automobilindustrie. Das Unternehmen hat in seiner Fertigung ein hochmodernes, vernetztes Produktionssystem eingeführt, das digitale Zwillinge und fortschrittliche Robotik nutzt, um die Effizienz und Flexibilität der Produktionsprozesse erheblich zu steigern. Die Fallstudien unterstreichen die Bedeutung von Innovation und Anpassungsfähigkeit im Hinblick auf die Art und Weise, wie diese entwickelt werden und geben Einblicke in der heutigen Produktionswelt.
Von Hindernissen und Chancen
Autonom wandelbare Industrie 4.0-Systeme bieten erhebliche Chancen für Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen, jedoch stehen Unternehmen auch vor Herausforderungen. Der Bedarf an qualifiziertem Personal und die Anpassung bestehender Strukturen sind zentrale Themen, die adressiert werden müssen. Datenschutz und Datensicherheit sind kritische Aspekte, die besondere Aufmerksamkeit erfordern. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sensible Produktionsdaten geschützt sind und nur autorisierte Personen Zugriff haben. Forschung und Entwicklung spielen eine entscheidende Rolle, um Barrieren zu überwinden und die Potenziale von Industrie 4.0 auszuschöpfen.
Hebel im Engineering stellen
Die Zukunft der Industrie 4.0 erfordert verstärkte Kollaboration zwischen verschiedenen Ingenieursdisziplinen. Interdisziplinäre Zusammenarbeit ist entscheidend, um die komplexen Herausforderungen der modernen Produktion zu bewältigen. Unternehmen sollten Synergien nutzen und eine gemeinsame Vision entwickeln, während darauf abgezielt wird, die Disziplinen im Systems Engineering stärker zu vernetzen. Zur Anpassung an die Anforderungen von Industrie 4.0 ist die Weiterentwicklung von Engineering-Methoden notwendig. Neue Methoden sollten Wandelbarkeit und Autonomie bereits in der Produktentstehung berücksichtigen. Neuste Technologien, wie GenAI können dabei eine Schlüsseltechnologie spielen z.B. Durchgängigkeit der Daten im Engineering. Bildung und Weiterbildung sind entscheidend für die zukünftige Entwicklung. Es ist wichtig, Interdisziplinarität, Kreativität und systemisches Denken zu fördern. Unternehmen und Universitäten sollten zusammenarbeiten, um Studiengänge zu entwickeln und Fachkräfte auszubilden. Neben technischen Fähigkeiten sollten auch Softskills wie Teamfähigkeit und Neugier gestärkt werden. Die Expertise ‚Engineering autonom wandelbarer Industrie 4.0-Systeme‘ des Forschungsbeirats Industrie 4.0 finden Sie hinter dem QR-Code zum kostenlosen Download.
Dr. Björn Sautter von Festo im Kurzinterview zur aktuellen AcatechVeröffentlichung
Es fehlen Ansätzen, um die Wechselwirkungen und Abhängigkeiten früh zuberücksichtigen, steht im Acatech-Papier. Welche meinen Sie und wie könnten Lösungen aussehen?
Zum einen geht es um die Abhängigkeiten zwischen Produktentwicklung und Produktionsplanung. Beide bedingen sich einander, sind aber methodisch häufig kaum miteinander gekoppelt. Zum anderen geht es um die Wechselwirkungen zwischen den Teildisziplinen innerhalb des Produkt- bzw. Produktionsengineerings. Dabei gilt es, verschiedenste Akteure mit ihren jeweiligen Perspektiven und Fachkenntnissen einzubinden. Hier kann der integrative Ansatz des Systems Engineering einen wichtigen Beitrag leisten.
Was können Unternehmen konkret tun, um sich auf den Wechsel auf autonom wandelbare Systeme vorzubereiten?
Für mich ist der Faktor Mensch zentral. Die gemeinsame Entwicklung eines Zielbilds basierend auf Anforderungen des Kunden oder Nutzers und dem Lösungswissen der Fachexperten ist ein erster wichtiger Schritt. Ob dann zur Modellierung z.B. Systems Modelling Language oder eine andere Sprache zum Einsatz kommt, ist für mich sekundär. Die Umsetzung einer durchgehenden, interoperablen Digitalisierung ist ein weiterer wichtiger Schritt.
Sie fordern in der Veröffentlichung neue Studiengänge. Woran mangelt es heute?
Es wird ein ganzes Set von Personal-, Sozial-, Methoden- und Fachkompetenz benötigt. Zu wichtigen Kompetenzanforderungen zählen zum Beispiel System- und Lebenszyklusdenken, Kunden- und Lösungsorientierung und Fähigkeiten zu Schnittstellenmanagement und Systemmodellierung. Gleichzeitig sind fachliche Kenntnisse in Bereichen wie etwa Datenverarbeitung, Regelungstechnik oder Elektrotechnik unverzichtbar. Systems Engineering als Lehrfach, mehr Interdisziplinarität, Kreativität und Softskills in der Ingenieursausbildung sowie eine enge Abstimmung mit der industriellen Praxis sind wesentliche Forderungen für die zukünftige Aus- und Weiterbildung
