Industrie 4.0
Produktion optimieren!
Die Digitalisierung hält Einzug in immer mehr Bereichen, die digitale Vernetzung schreitet voran.
Nun steht die Entwicklung vor dem nächsten Schritt, der direkten Kommunikation zwischen Geräten. Das Thema „Internet of Things“ (Internet der Dinge) oder kurz IoT macht die Runde. Industrial Internet of Things (IIoT) und Industrie 4.0 lassen großes Potential erkennen. Denn IIoT ist ein wesentlicher Bestandteil moderner Industrie 4.0 Lösungen.
Die Integration von IoT-Sensoren in der Produktion und Logistik ermöglicht die Erfassung großer Datenmengen, die zur Produktionssteuerung und -optimierung herangezogen werden. Warenlager, die sich selbst befüllen oder Maschinen die sich selbst warten sind Teil dieser Zukunftsvision. Viele innovative Ideen zur Optimierung der Produktion und Logistik sind schon heute greifbar.
Industrie Integration
Industrie 4.0 bezeichnet die Verschmelzung von Fabrikanlagen, den dort hergestellten Produkten mit dem Internet sowie die digitale Vernetzung entlang der Wertschöpfungskette. Intelligente Geräte, Maschinen sowie Produktionsmittel sind dauerhaft mit dem Internet verbunden und kommunizieren miteinander über den Produktionsstatus. Diesen Verbund aus intelligenten Geräten nennt man das Internet der Dinge (Internet of Things, kurz: IoT).
In diesem Zusammenhang spricht man von der vierten industriellen Revolution. Sie ist eine gewaltige wirtschaftliche Chance für Deutschland und Europa. Politik, Wirtschaft und Gesellschaft stehen an einem Scheideweg, der dauerhaft über die Wirtschaftlichkeit des Landes bestimmen wird. Auf den führenden Industrieunternehmen lastet enormer Druck. Zum einen wird von ihnen kurzfristig funktionierende Innovation erwartet zum anderen ist es für diese Unternehmen – genau wie für jeden Mittelständler – enorm wichtig den Anschluss nicht zu verlieren. Das heißt es muss herausgefunden werden welche individuellen Investitionsschritte für Ihr Unternehmen am besten geeignet sind.
Office Floor Integration
Produktzentrierte Integration
Der Digitale Zwilling
Shop Floor Integration
Industrial Analytics
Predictive Analytics
Vorhersage über Zuverlässigkeit und Auslastung von Industrie- und Produktionsanlagen
Condition Monitoring
Permanente Zustandserfassung
Wissens-demokratisierung
Schnelle und transparente Wissensverteilung anhand von Daten
Wissensmanagement in der Fertigung
Neue User Intefaces und Steuerungsmechanismen
Data Science
Machine Learning
Eigenständiger Wissensaufbau und autonomes Handeln von Maschinen
Anomalieerkennung
Erkennung von Unregelmäßigkeiten und Störungen für Diagnose-, Warn-, und automatisierte Prozessfunktionen
Deep Learning
Mit künstlichen neuronale Netzen erschließen sich Maschinen eigenständig Zusammenhänge und evaluieren diese
Natural Langugage Processing
Spracherkennung, -verarbeitung und -auswertung sowie Sprachsteuerung
Bilderkennung
Klassifikation und Sortierung von Bild- und Videomaterial
Industrial Internet of Things (IIoT)
Edge Computing
Dezentrale Datenverarbeitung
Neue Datentypen
Erfassung neuer Datentypen wie Sound-, Foto und Videoformaten
Wissenserfassung
Mit Natural Language Processing und Deep Learning und neuen Datentypen
Kollaboration
Cloud und unstrukturierte Datenspeicherung
IIoT-pervasive Sensing
Umwandlung von Daten in Informationen (allgegenwärtige Sensorik)
Ist schon etwas dabei, das sie interessiert? Schreiben Sie uns an, damit wir zusammen etwas passendes für Sie finden!
Use Cases im Bereich Industrie 4.0
Energieversorger – Geräte-Identifizierung
Zur Identifizierung der meist genutzen Haushaltsgeräte anhand des Stromverbrauchs werden Zeitreihendaten in künstliche Neuronale Netzwerke zur Geräte-Identifizierung eingespeist. Zudem kommen genetische Algorithmen basierend auf Bayes zum Tragen.
Tools und Technologien: Tensorflow, Keras, Python, C++
Telekommunikationsunternehmen – Sprachverarbeitung
Algorithmus Entwicklung im Bereich Natural Language Processing, damit Maschinen gesprochene Inhalte besser verstehen und antworten. Zur Lösung des Problems werden Natural Language Understanding und Processing Algorithmen sowie skalierbare und hochverfügbare Cluster-Infrastruktur für Machine Learning Services bereitgestellt, um Sprachdaten zu verarbeiten.
Tools und Technologien: Python, Docker, Kubernetes, Java, Kafka, Elasticsearch
Staatliche Ölfirma – Wahrscheinlichkeitsvorhersagen
Die Wahrscheinlichkeitsvorhersagen von Ölvorkommen im Meer werden durch die Verarbeitung von nummerischen Sensordaten und deren Klassifikation unter anderem mit k-nearest neighbour. Zudem kommt Explorative Datenanalyse in MATLAB zum Einsatz. Vorhersagen werden in einem eigens entwickelten Visualisierungstool dargestellt.
Tools und Technologien: MATLAB, Weka 3, C++
Privates Medienunternehmen – Video-Klassifikation
Eine großer deutscher Fernsehsender will Videoszenen automatisch markieren (taggen) lassen. Dies dient zur Anzeige kontextueller Werbung auf SmartTVs, Erkennung von Jugendschutz und jugendgefährdenden Inhalten sowie der Erkennung und Klassifizierung von Personen, Handlungen und Objekten in Videosequenzen. Die Erkennung und Klassifikation erfolgt mit Machine Learning Methoden.
Tools und Technologien: Python, Docker, TensorFlow, Caffe, OpenCV, ProstgressSQL
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Ausgewählte Tools und Technologien
Gamma ist die Middleware im Testumfeld von RST Industrie Automation und ist die technologische Basis für die Integration von Daten, Hardwareplattformen, I/O Funktionen und Werkzeugen.
Grundsätzlich ist Gamma in allen Industriebereichen für SIL, MIL und HIL einsetzbar. Die Integrations Plattform ist für Shop-Floor Anwendungen konzipiert und unterstützt mehr als 100 Industrie Protokolle sowie Millionen Daten pro Sekunde.
Bereitstellung von Schnittstellen für die Datenintegration von Sensor- und Maschinendaten, Legacy- sowie Geschäftsdaten. Gestützt durch künstliche Intelligenz werden Daten in Service Management Anwendungen und Atlassian JIRA überführt.
Das Aufgabenmanagement System Atlassian JIRA bildet eine Grundlage für die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen.
Kollaborations- und Wissensmanagement-Tool für den Aufbau, der Verwaltung und Verteilung von Wissen in einem Unternehmen.
Die Prozessmanagement-Engine von Camunda stellt die Basis für die Automatisierung aller Geschäftsprozesse
Big Data / Hadoop
Skalierbare und hochverfügbares Datenintegrations-Framework für zukunftsfähige datengetriebene Geschäftsmodelle. Bietet zahlreiche Open Source Erweiterungen wie Hbase, Hive und Spark.
