Industrie 4.0 ganzheitlich gedacht

Industrie 4.0 braucht Interoperabilität auf allen Ebenen und über das Unternehmen hinaus

Das produzierende Gewerbe in Deutschland muss sich verändern, um langfristig die globale Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. Ein vielversprechender Ansatz ist dabei eine automatisierte Produktion im Sinne der Industrie 4.0.
Zwei Männer am Reden mit Warnweste und Schutzhelm - helle Farben

Industrie 4.0 ganzheitlich gedacht

Industrie 4.0 braucht Interoperabilität auf allen Ebenen und über das Unternehmen hinaus

GULP Redaktion
Das produzierende Gewerbe in Deutschland muss sich verändern, um langfristig die globale Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. Ein vielversprechender Ansatz ist dabei eine automatisierte Produktion im Sinne der Industrie 4.0.

Eine vollautomatisierte Produktion ist längst keine Science-Fiction mehr. Intelligente Maschinen, die miteinander vernetzt sind, wissen, wann sie gewartet oder repariert werden müssen und Produktionsprozesse, die sich selbstständig optimieren, sind vielerorts bereits Realität. Das ist auch nicht weiter verwunderlich, wenn man an die vielen Vorteile einer Smart Factory denkt.

Das produzierende Gewerbe hat nach wie vor einen sehr hohen Stellenwert in Deutschland und liegt bei knapp einem Viertel der Bruttowertschöpfung im Jahr 2021. Damit die globale Wettbewerbsfähigkeit erhalten bleibt, sind jetzt die nächsten Schritte nötig, um nachhaltig die Ressourcennutzung zu optimieren, Kosten zu reduzieren und den gesamten Betrieb resilienter zu machen.

In diesem Artikel lesen Sie, wie Sie von weiteren Schritten der Industrie 4.0 profitieren können und wie Sie Projekte erfolgreich umsetzen.

Gestiegene Produktivität und Produktionseffizienz

Eine automatisierte Produktion sorgt für eine gesteigerte Prozesseffizienz. Die installierte Sensorik kann den Output im Betrieb in Echtzeit beobachten und mit Hilfe künstlicher Intelligenz schnell und selbstständig auf Probleme reagieren. Zwar muss eine künstliche Intelligenz erst angelernt werden, doch einmal richtig aufgesetzt, kann die KI selbstständig neue Maschinen anlernen, Probleme in Echtzeit identifizieren und Störungen präventiv bekämpfen.

Darüber hinaus wird der Rohstoffverbrauch optimiert. Anhand der Analysedaten erkennt die künstliche Intelligenz, ob die vorhandenen Ressourcen optimal genutzt werden oder eine effizientere Gestaltung möglich ist. So könnte es zum Beispiel sein, dass mit minimalen Anpassungen mehr Werksstücke als vorher aus einem Rohling gestanzt werden können. Das optimiert nicht nur den Materialverbrauch und verbessert die Gewinnspanne, sondern senkt auch den CO2-Ausstoß.

Aus Wertschöpfungsketten werden Wertschöpfungsnetzwerke

Natürlich stehen zunächst die Vernetzung und der Datenaustausch zwischen den verschiedenen Wertschöpfungsketten im eigenen Unternehmen im Mittelpunkt. Idealerweise wird dabei der gesamte Produktzyklus von der Entwicklung über die Materialwirtschaft und Produktion bis hin zum Recycling abgedeckt. Das sind Unmengen an Daten, die es gilt mit Hilfe von Business Intelligence- oder Business Analytics-Tools intelligent auszuwerten, um einen vollständigen Überblick zu erhalten. Probleme werden frühzeitig identifiziert und Schwachstellen aufgezeigt, sodass Entscheidungsträger darauf reagieren können.

Wertschöpfungsnetzwerke gehen über die Grenzen der Organisation hinaus. Sie werden mit bestehenden und potenziellen Lieferanten verknüpft, was Abhängigkeiten und Kosten minimieren kann. Kooperationen mit anderen Produktionsstätten, das Teilen von Ressourcen und Maschinenparks erhöhen die Flexibilität und verbessern die Time-to-Market.

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Qualität 4.0

Mit Hilfe neuester Technologie können Unternehmen die Qualitätssicherung über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg optimieren. Dabei ermöglichen künstliche Intelligenz und Big Data umfangreiche Qualitätsanalysen. In Verbindung mit modernsten Softwareanwendungen können kurzfristig mögliche Fehler oder Engpässe identifiziert und entsprechend darauf reagiert werden.

Flexibilisierung

Eine automatisierte Produktion ist im Vergleich wesentlich flexibler. Produktionsprozesse können schneller an veränderte Bedingungen angepasst werden. Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) reduziert den Zeitaufwand für Instandhaltungsmaßnahmen erheblich. Wird beispielsweise ein Fehler außerhalb des Regelturnus aufgedeckt, können sofort entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden, um eine Maschine, aber auch Produkte vor Schäden zu bewahren. So lassen sich Reparaturzeiten und somit Ausfälle verkürzen, wodurch die Produktionssicherheit gesteigert wird.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Die Automatisierung der Produktion lässt sich nicht über Nacht realisieren. Zu umfangreich sind die Einflüsse auf das Tagesgeschäft und damit letztlich auf die Wettbewerbsfähigkeit. Die folgenden Punkte stellen dabei die größten Herausforderungen für Unternehmen dar:

Hier bietet sich die Zusammenarbeit mit externen Spezialist:innen an. So erhalten Sie genau das Know-how, dass für die erfolgreiche Umsetzung benötigt wird, während die Kosten dafür transparent und kalkulierbar bleiben.