Was ist was?

Industrie 4.0, das Internet der Dinge und Big Data

Was ist was?

Industrie 4.0 ist in aller Munde, genauso wie das Internet der Dinge und das Schlagwort Big Data. Doch wie verwandt sind die Begriffe eigentlich und an welchen Stellen überdecken sie sich? Oder ist es im Grunde alles das Gleiche? Licht ins Dunkel versuchte Prof. Dr. Peter Liggesmeyer im Rahmen seines Vortrags auf der Cebit 2015 zu bringen.
Ein Fazit des Vortrags vorweg: Es gibt einige Gemeinsamkeiten bei den drei Schlagworten. Dennoch lohnt es sich, die Begriffe genauer zu betrachten, angefangen beim Internet der Dinge. Das Internet of Things (IoT) meint nichts anderes als: In Zukunft werden sich Alltagsgegenstände miteinander austauschen und dabei werden hohe Datenmengen zustande kommen. Kommunikation, Autonomie und eine ganze Menge an Daten seien hier die tragenden Aspekte und die Anbindung zu Big Data und Industrie 4.0, so Liggesmeyer.

Divergierende Meinungen

Der vierte verbindende Aspekt wird bei der Zielsetzung von Industrie 4.0 deutlich. Die alleinige Ausrichtung auf die drei genannten Punkte greife hier zu kurz. „Es geht letztlich darum, ein Paradigma aufzugeben, das seit Henry Ford in der Produktionstechnik gilt“, erklärt Liggesmeyer, „nämlich die des Massenprodukts.“ Stattdessen stehe Industrie 4.0 für massenindividualisierte Produkte. „Also ein Maßanzug zum Preis des Anzugs von der Stange“, bringt es Liggesmeyer auf den Punkt. Klar ist dann, dass die Produktionsumgebung nicht mehr komplett vorausgeplant sein kann. „Wenn ich die Produktion in immer die gleichen Schritte zerlege“, so Liggesmeyer weiter, „kommt am Ende auch immer das Gleiche heraus.“ Produktionsstraßen müssen also in der Lage sein, sich autonom zu rekonfigurieren. Entsprechend müssen beim Thema Autonomie Industrie 4.0 und das IoT zusammentreffen. Industrie-4.0-Anlagen müssen per se offen sein, damit individuelle Kundenwünsche überhaupt in die Fertigung gelangen. Auch die Aspekte Daten-Handling und Kommunikationsfähigkeit zeigen an dieser Stelle: Das Internet der Dinge und Industrie 4.0 liegen nicht so weit auseinander.

Informationen aus Massendaten

Wieder zurück zu Big Data: Laut Liggesmeyer sind nur ein Viertel der erfassten Daten für eine Analyse brauchbar, 75% seien Datenmüll. Diesen gilt es von vornherein auszusortieren. Denn sonst werden die Analysen zu teuer und entsprechende Geschäftsmodelle funktionieren nicht mehr. Wie bei Industrie 4.0 gehe es hier ebenfalls im Wesentlichen um Dienste, erläutert Liggesmeyer. „Nur eben bezogen auf Daten.“ Das gilt für die Industrie, aber auch für alle anderen Wirtschaftszweige. Die große Gefahr bei Big Data ist, dass das Datenvolumen schneller ansteigt als die Leistungssteigerung der Hardware durch das Moore’sche Gesetz. Liggesmeyer ist sich sicher: „Wenn man es nicht schafft, mittels Filtern gewisse Daten von vornherein auszusortieren, wird Big Data in der Industrie nicht fliegen.“

Plan B für die Fertigung

Fasst man Ausrichtung heutiger Produktionsanlagen zusammen, geht es primär um hohe Stückzahlen. Einmal installiert und abgenommen, ändert sich die Produktion nicht mehr großartig. Das ist das erklärte Ziel und es ist kein Plan B erforderlich. In der massenindividualisierten Produktion von Industrie 4.0 geht es genau in die andere Richtung: Es geht um Flexibilität, um Selbstoptimierung und Adaptionsfähigkeit. In Zukunft muss eine Maschine dazu befähigt sein, sich autonom umzuplanen und zu adaptieren, um bei sich ändernden Produktionsfaktoren quasi selbst einen Plan B zu entwickeln. „Viele Sachen, die vorher ein Ingenieur vorab gemacht hat, müssen dann zur Laufzeit durch die Umgebung selbst erledigt werden“, so Liggesmeyer. Das habe eine ganze Menge Implikationen, die man sich auf dem ersten Blick nicht klarmache. Zum Beispiel macht eine klassische Abnahme bei einer sich ständig ändernden Produktionsstraße keinen Sinn mehr.

Beispiel autonome Landmaschine

Um zu verdeutlichen, wie weit die Begriffe Industrie 4.0, IoT und Big Data reichen, zieht Liggesmeyer das Beispiel einer Landmaschine heran. Heute sind Traktoren mechanisch und steuerungstechnisch über Bussysteme mit den Anhängegeräten verbunden. Diese Einheit wird sich auflösen. In Zukunft sollen beide Maschinen fahrerlos nebeneinander und miteinander arbeiten. Ein Landwirt muss im Zukunftsszenario dann immer mehr technologische Aspekte berücksichtigen, sei es Funkkommunikation oder Navigation. Darüber bekommen Punkte wie Wettervorhersagen und Erntepläne zunehmend Gewicht. Die Entwicklungen sind allesamt datengetrieben und man findet sie nicht nur in der klassischen Industrie, sondern praktisch in allen Lebensbereichen.

Smart Eco Systems

„Das Charakteristikum dahinter sind nach unserem Verständnis sogenannte Smart Eco Systems“, erklärt Liggesmeyer. „Früher waren Informationssysteme und Embedded Systems sauber getrennt.“ Große Datenbanken auf der einen und elektronische Komponenten auf der anderen Seite. Heute besteht die Tendenz, diese Bereiche unter Einbezug der Mobilität zusammenzuführen zu Embedded Mobile Systems – das Smartphone als bestes Beispiel. Diese interagieren als sogenannte Cyber Physical Systems über Sensorik und Aktorik mit ihrer Umgebung. „Auf der anderen Seite gibt es den Begriff der Emerging Software“, führt Liggesmeyer fort. Cyber Physical Systems seien eher embedded-getrieben, während Emerging Software mehr informationsgetrieben ist. Entsprechend wachsen diese Trends zu Smart Eco Systems zusammen. Das können sowohl Produktionssysteme, als auch Mobilitätslösungen, Medizingeräte oder Arbeitsmodelle sein. Allen gemein ist: Ohne Daten geht darin nichts. „Wenn wir die Charakteristika jetzt zusammenfassen“, so Liggesmeyer weiter, „dann ergibt sich daraus eine ganze Menge.“ Zunächst mal müssen die Smart Eco Systems offen sein. Das erfordert aber auch Standardisierung der Technologien bzw. der Interoperabilität zwischen Plattformen. Wie man eine solche Vereinheitlichung erreichen kann, wird momentan stark diskutiert. Weitere Folgerungen sind: Massenindividualisierung geht nicht ohne Datenintegration. Selbstorganisation erfordert eine Interaktion der Akteure. Re-Organisation erzeugt eine autonome Verhandlung der Abläufe und erfordert Selbstdiagnostik. Statt Ausfällen werden Maschinen von alleine auf die Idee kommt, dass und wie Dinge anders zu machen sind.

Fazit und Ausblick

„Es gibt vier gemeinsame Aspekte, die diese alle drei Begriffe – Industrie 4.0, das Internet der Dinge und Big Data – miteinander verbinden: Autonomie, Massenindividualisierung, Datenbasierung und Kommunikation“, fasst Liggesmeyer die Trends zusammen. „Es ist abzusehen, dass zukünftig Systeme Wertschöpfung betreiben, indem sie sich miteinander und auch autonom organisieren“. Das gelte für das Internet of Things genauso wie für Industrie 4.0 oder Big Data. Letztendlich seien es gewisse Eigenschaften, die im Kern all dieser Entwicklungen stehen und die auch ähnliche Fragen aufwerfen. Von wenigen Ausnahmen abgesehen, werden die Massenprodukte von heute durch massenindividualisierte Produkte ersetzt. Das ist laut Liggesmeyer der wesentliche Paradigmenwechsel. Dabei geht nichts ohne Internet und Datenverarbeitung. Daten werden zum zentralen Rohstoff und sind dementsprechend kontrolliert für die Nutzung freizugeben. (mby) n Zur Person:

Prof. Dr. Peter Liggesmeyer ist Hochschullehrer am Lehrstuhl für Software Engineering der TU Kaiserslautern, Leiter des Fraunhofer IESE und Präsident der Geschichte für Informatik (GI). Weiterhin ist er wissenschaftlicher Beirat der Plattform Industrie 4.0, Mitglied des Scientific Steering Boards von SafeTrans und Beirat des Cluster-Projekts ‚fast‘.
Fraunhofer- Institut ITWM
www.iese.fraunhofer.de

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