Digitalisierung der Produktion - das ist der zunehmende Einsatz vernetzter, digitaler Technologien in Produktionsprozessen. Maschinen und Güter werden mit Sensoren ausgestattet, um Daten auszutauschen und intelligent zu interagieren, während Produktion, Vertrieb, Entwicklung, Kunden oder Lieferanten in diese vernetzte Welt integriert werden.

Cloud-Technologien und das Internet der Dinge bereiten der Industrie 4.0 den Weg. Aber erst cyberphysische Systeme füllen das Ganze mit Leben, während Edge Computing für Beschleunigung sorgt.

Das Kapitel enthält Informationen zum ISO/OSI-Schichtenmodell und weiterhin zu Codierung, Physical Layer, Leitungen, Transceiver, Sicherheit, Topologien, Synchronisation, MAC, Medienzugriff, sowie zu Protokollen der höheren Schichten.

Großes Ziel der Künstlichen Intelligenz ist die Nachbildung menschlicher Intelligenz. Hierzu muss zunächst definiert werden, was Intelligenz überhaupt ist. Leider gibt es für eine solch einfache Frage keine universell verbindliche Antwort.

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich aus Produktionsdaten Mehrwerte extrahieren. Das Fraunhofer IPA stellt „Quick Checks“ vor, mit denen sich die Machbarkeit von KI-Anwendungsfälle in der industriellen Produktion untersuchen lassen. Schwerpunkte sich Robotik, Bildverarbeitung, Signalanalyse und vertrauenswürdige KI.

Das Voranschreiten der Robotik in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz bietet neue Möglichkeiten, das langjährige Problem der Skalierbarkeit von Produktionslinien anzugehen, insbesondere vor dem Hintergrund von Personalmangel und Gesundheitsschäden durch monotone Tätigkeiten. Relevant ist das besonders für mittelständige Unternehmen.

Die Robotik ist eine Schlüsselanwendung der Künstlichen Intelligenz, insbesondere für KI-basierte autonome Systeme. Sie sind die Aktoren der KI, die Hände, die in der realen Welt Manipulationen, also Bewegungen durchführen können. Dabei wird bei KI-Anwendungen der Begriff Roboter zumeist weiter gefasst als üblich: Neben  klassischen Robotertypen wie Industrierobotern oder humanoiden Robotern gelten auch Drohnen oder sich autonom bewegende Schöpfungen gemeinhin als Roboter.

Die Verwertung von gemessenen Daten, die Datenverarbeitung sowie die Steuerung und Regelung der Stellsysteme, zusammengefasst als Automatisierungstechnik, werden in diesem allgemeinen Kapitel über Automatisierungskonzepte und -strukturen eingeführt. Die technischen Details der Steuerungs- und Regelungstechnik werden in den folgenden Kapiteln genauer erläutert werden.

Die Mensch-Roboter-Kollaboration in der Montage erfordert neuartige Robotersysteme, die sicher und effizient manuelle Tätigkeiten als Assistenzsysteme unterstützen. Am Beispiel eines Getriebeherstellers wird die Applikation eines solchen Systems für die Kleinserienmontage betrachtet. Für Herausforderungen wie die Schnittstellenkonzeption einer Integrationsplattform und die sichere Interaktion zwischen Mensch und Roboter werden Auslegungskriterien und -empfehlungen abgeleitet.

Immer mehr Betriebe setzen in der Produktion auf den digitalen Zwilling. Doch bei komplexen Maschinen und Anlagen ist das Konzept limitiert. Das zeigt sich insbesondere bei modularen und rekonfigurierbaren Systemen.

Hoch automatisierte Produktionsanlagen müssen den heutigen Anforderungen an kurze Produktentwicklungszyklen und intensiven Wettbewerb gerecht werden, was den Einsatz komplexer Steuerungssysteme erfordert. Deren Funktionalität lässt sich vorab mithilfe von Hardware-in-the-Loop Simulation (HiLS) testen.

Mit 154 Aufrufmethoden und zahlreichen Ereignismeldungen stellt FORCE Bridge API Anwendungsentwicklern ein vollständiges digitales Abbild der Produktion zur Verfügung. Dieses spiegelt nicht nur die aktuell vorliegende Situation wider, sondern umfasst darüber hinaus sowohl die in der Vergangenheit aufgezeichneten Daten als auch die Planung und Prognose der zukünftigen Auftragsabwicklung.

Die Automobilindustrie steht vor großen Veränderungen aufgrund steigender Variantenzahlen, kürzerer Produktlebenszyklen, strengerer regulatorischer Anforderungen und dem Wunsch nach individualisierten Fahrzeugen. Modulare Ansätze versprechen hierbei erhebliche Produktivitätssteigerungen und mehr Flexibilität, was am Beispiel der Komponentenfertigung in der Automobilindustrie dargestellt wird.

Die Matrixproduktion vereint Produktivität mit Flexibilität. Neue Technologien in der Mensch-Roboter-Kollaboration, in der KI-basierten Anlagensteuerung und für komplexe Montageoperationen werden sie prägen. Halbleiter-, Elektronik- und Automobilindustrie schreiten bei der Umsetzung voran. Wie auch KMU der Einstieg gelingt und warum die Matrixproduktion gerade für die deutsche Industrie ideale Perspektiven bietet, erläutert Prof. Thomas Bauernhansl im Interview.

Industrie 4.0 strebt die Entwicklung autonomer Produktionssysteme an, die vernetzt, situationsadaptiv, selbstlernend und vorausschauend sind, wobei der Mensch vorwiegend als Prozessdirigent agiert und Kontrollaufgaben nur selten übernimmt; dieser Beitrag präsentiert wissenschaftliche Modelle zur Charakterisierung autonomer Produktion sowie eine Methodik für das Technologiemanagement in diesem Kontext.

Im Industrial Metaverse interagiert der Mensch mit digitalen Zwillingen und steuert so Prozesse in der realen Welt. Die Potenziale für Entwicklung, Fabrikplanung und Wartung sind groß, die Herausforderungen aber auch.

Visualisierungs- und Interaktionsmethoden der Mixed Reality bieten im Maschinen- und Anlagenbau neue Anwendungsmöglichkeiten, wie in diesem Beitrag anhand von Mehrwerten und praxisnahen Anwendungsszenarien der Maschinenbauunternehmen topex und Schuler Pressen dargestellt wird.

Erweiterte Realität (XR) wie VR und AR hält Einzug in Entwicklung und Produktion. Ein Interview mit Thomas Dexmier von HTC Vive über die Entwicklung von Fertigungsstraßen, den Nutzen für KMUs und tragbare 5G-Netze.

Automatisiertes Fahren ist ohne künstliche Intelligenz kaum denkbar. Aber auch in der Automobilproduktion selbst kommt es darauf an, die Eintrittswahrscheinlichkeit künftiger Ereignisse frühzeitig zu erkennen: etwa die Produktion von Bauteilen minderer Qualität oder Wartungsnotwendigkeiten der Maschinen in den Produktionsstraßen. Zur Automobilproduktion mit Weitblick gehört nicht zuletzt das intelligente Zusammenspiel der OEMs mit den Zulieferern.

Automobilhersteller, Zulieferer aller Größenordnungen und die Logistikunternehmen bewegen sich alle auf eine Ära zu, in der Elektromotoren den Verbrennungsmotor ersetzen und Software ein elementarer Faktor ist. Software ist ein zentraler Differenzierungspunkt für Fahrzeuge sowie Hersteller. Inmitten dieses tiefgreifenden Wandels der Automobilindustrie stehen die Lieferketten und Stoffkreisläufe, deren Transparenz und Resilienz, im Mittelpunkt der Wettbewerbsfähigkeit der Automobilhersteller.

Industrie 4.0 und die Künstliche Intelligenz durchdringen immer mehr Abläufe in produzierenden Unternehmen. So hat Mercedes-Benz im September 2020 mit der Eröffnung seiner Factory 56 Maßstäbe in der Digitalisierung, aber auch bezüglich Effizienz und Nachhaltigkeit gesetzt. Die smarte Fabrik soll bei der Montage der S-Klasse um 25 % effizienter sein und im Sinne der Daimler-Strategie Ambition 2039 mit deutlich reduziertem Energiebedarf zur Zero-Carbon-Fabrik, also vollständig CO2-neutral werden.