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Vor einigen Jahrzehnten bestand die Aufgabe eines Bedieners darin, den Durchsatz und die Menge des verbrauchten Materials innerhalb der Arbeitsstation zu erfassen, während ein Vorgesetzter von Station zu Station ging, um den Produktionsprozess zu überwachen und Notizen zu machen. Die manuellen Aufzeichnungen der Bediener und die halbinformellen Notizen der Werksleiter waren alle verfügbaren Daten, mit denen die Entscheidungsträger arbeiten mussten, um schwierige Entscheidungen in komplexen Fertigungsanlagen zu treffen. Wie erwartet, war der Durchsatz gering und die Fehlerquote hoch, während eine ordnungsgemäße Bestandsverwaltung ein Mythos war. Mit der Einführung der Digitaltechnologie und der Digitalisierung der Fabrik sollte sich das alles ändern.
Die kurze Definition der Digitalisierung ist der Prozess der Erfassung von Daten aus datenproduzierenden Quellen und der Umwandlung von Informationen in ein digitales Format, das von Computern verarbeitet werden kann. Bei diesen Informationen kann es sich um physische Arbeitsunterlagen, Objekte, Bild- und Audiodateien handeln, die in digitale Darstellungen umgewandelt werden können, mit denen ein Computer arbeiten kann.
Die Digitalisierung ist ein entscheidender Schritt für die Verarbeitung von Daten jeglicher Form, da sie die Integration von Informationen aus verschiedenen Quellen in eine digitale Plattform oder Umgebung ermöglicht, in der die Verarbeitung stattfindet. Digitalisierte Informationen behalten außerdem ihre Qualität, wenn die Daten - unabhängig davon, wie lange sie gespeichert oder weitergegeben wurden - in einem stabilen Format erstellt wurden. Die Langlebigkeit digitalisierter Daten ist einer der Gründe, warum die Digitalisierung traditioneller Industrieprozesse den Weg zur Industrie 4.0 anführen soll.
Die Anwendung digitaler Technologie, die aus Hardware- und Softwarelösungen innerhalb des industriellen Sektors besteht, unterstützt derzeit die Initiativen zur digitalen Transformation innerhalb des besagten Sektors. Zu diesen digitalen Technologien gehören Tools zur Datenerfassung wie Edge Computing und IoT-Lösungen, Tools zur Datenübertragung und -speicherung wie industrielle Cloud-Plattformen sowie Tools zur Datenanalyse wie Simulationsmodellierung und Lösungen mit digitalen Zwillingen.
Visualisierungstechnologien sind ebenfalls ein entscheidender Aspekt des digitalen Transformationsprozesses. Während der Computer mit Binärzahlen und KI-Telemetrie arbeitet, müssen die analysierten Informationen in einem Format wiedergegeben werden, das menschliche Bediener verstehen. Visualisierungstechnologien, wie z. B. webbasierte HMIs oder intelligente Geräte, können den Zugriff auf die analysierten Informationen durch Diagramme und benutzerdefinierte Bilder ermöglichen.
So wie die digitale Technologie für die Umsetzung von Initiativen zur digitalen Transformation in der Fabrikhalle entscheidend ist, so ist die digitale Transformation auch für die Umsetzung von Industrie 4.0-Geschäftsmodellen entscheidend. Das Endziel jedes industriellen Digitalisierungsprozesses ist daher die Unterstützung von Industrie 4.0-Initiativen, in deren Mittelpunkt die Vernetzung und der Austausch von Daten stehen.
Die laufende Industrie 4.0-Revolution, die traditionelle industrielle Prozesse durch Maschine-zu-Maschine-, Maschine-zu-Cloud- und Maschine-zu-Mensch-Kommunikation automatisieren will, lebt von der Fähigkeit, Daten aus dem Fertigungsbereich zu erfassen und zu verarbeiten. Die Industrie 4.0 ist ein datengesteuerter Prozess, der die Verwendung von Faustregeln und Stammeswissen ersetzt, um zu bestimmen, was im Fertigungsbereich funktioniert. Der erste Schritt zur Verwirklichung der Industrie 4.0 ist die Digitalisierung des Fertigungsbereichs mit dem Ziel, Daten auch aus dem unübersichtlichsten Bereich des Produktionszyklus zu erfassen.
Eine digital transformierte Fabrik schafft die Voraussetzung für die Umsetzung von Industrie 4.0-Geschäftsmodellen wie einer datengesteuerten Anlagenoptimierung oder einer vorausschauenden Wartungsstrategie. Ein Beispiel, wie die Digitalisierung die Industrie 4.0 unterstützt, lässt sich anhand der Ermittlung des Maschinennutzungsgrads aufzeigen. Digitale Technologien wie z. B. ein Edge-Gerät können verwendet werden, um Daten von Geräten zu erfassen. Die erfassten Daten wie Durchsatz, Maschinennutzungszeit und Bedienerarbeitszeit können dann zur Berechnung des Gesamtwirkungsgrads einer Maschine herangezogen werden.
Die industrielle Automatisierung lebt auch vom Austausch von Daten von Maschine zu Maschine und zu einer zentralen Automatisierungsplattform. Digitalisierungslösungen stellen die erforderlichen Tools für diverse Automatisierungsanwendungen bereit, wie z. B. die Nutzung des IoT zur Überwachung des großflächigen Einsatzes von Geräten und zur Unterstützung der Übertragung von Daten in beide Richtungen, um industrielle Prozesse zu automatisieren.
Die Digitalisierung der traditionellen Industrieanlage führt zu optimierten Prozessen und verbesserter Kapazitätsplanung. Digitale Technologien wie der digitale Zwilling und Simulationsplanungssoftware sind hervorragende Tools, um die verschiedenen Planungsszenarien vor der Umsetzung zu evaluieren. Der digitale Zwilling lebt vom Austausch von Daten in Echtzeit, wenn die Vorgänge im Fertigungsbereich in der virtuellen Umgebung dargestellt werden. So haben die Entscheidungsträger die Möglichkeit, die Aktivitäten im Fertigungsbereich einzusehen und aus der Ferne zu überwachen.
Die Digitalisierung des Fertigungsbereichs ermöglicht es, Daten zu erfassen und komplexe betriebliche Abläufe virtuell nachzubilden. Die virtuelle Darstellung dieser Prozesse wird als Schulungs- und Validierungswerkzeug genutzt, um die Mitarbeiter mit neuen Richtlinien vertraut zu machen. Schulung und Validierung sind ebenfalls wichtige Industrie 4.0-Konzepte und die Digitalisierung des Fertigungsbereiches macht die Integration beider Prozesse möglich.
Optimierte industrielle Prozesse führen zu leistungsstarken Service-Levels und erhöhter Kundenzufriedenheit. Die Digitalisierung des Fertigungsbereichs macht dies möglich, denn sie ermöglicht es den Managern in den Fabriken, datengesteuerte Ansätze bei der Entscheidungsfindung oder der Bewertung neuer Ideen anzuwenden.