Vorhersehbare Revolutionen: Industrie 4.0 – zehn Jahre im Voraus
Heute setzen wir unsere Reihe zum Thema Industrie 4.0 fort mit einem Eintrag zu der Rolle, die algorithmica technologies im Zeitalter dieser industriellen Revolution spielt. Wenn Sie die vorherigen Einträge dieser Blogreihe noch nicht gelesen haben, können Sie das nachholen, indem Sie nachfolgende Links aufrufen:eine allgemeine Einführung zu Industrie 4.0, die Faktoren, die das Aufkommen von Industrie 4.0 beeinflusst haben, was Kunden von Industrie-4.0-Lösungen erwarten; wie der 3D-Druck die Herstellungsindustrie verändern wird, sowie zwei Einträge zu den Herausforderungen, denen sich Industrie 4.0 konfrontiert sieht.
algorithmica technologies ist ein Pionier im Bereich der modernen rechnerischen Datenanalyse für die Industrie. Dank unserer diversen akademischen Ausbildungen erkannten wir schon früh, dass es eine große Kluft gibt zwischen dem, was heute mit industriellen Daten möglich ist, und dem, was tatsächlich genutzt wird. In der mathematischen Wissenschaft gab es bereits fortgeschrittene Algorithmen des maschinellen Lernens, mit deren Hilfe große Datenmengen bearbeitet werden konnten, um allein aufgrund der darin enthaltenen Informationen neue Modelle von komplexen Systeme zu erstellen. Es handelte sich um riesige Datensätze etwa von modernen Fertigungsanlagen, die aber nur ansatzweise genutzt wurden – beispielsweise, um einen Alarm auszulösen, wenn eine Parametermessung zu hoch oder zu niedrig war, usw. Der Grund für die Unterauslastung der vorhandenen Möglichkeiten lag nur teilweise an einer unzureichenden Rechnerleistung; vor allem fehlte es der Industrie noch an intelligenten Algorithmen, die in der Lage gewesen wären, die riesigen Datenmengen zu verarbeiten. Zwar gab es diese Algorithmen schon, aber sie beschränkten sich weitgehend auf die klinisch sauberen Theoriesysteme, wie sie an den Universitäten modelliert wurden. Der Wissens- und Expertisentransfer hatte jedoch noch nicht stattgefunden.
Wir haben darin die Gelegenheit gesehen, für die Industrie nicht nur einen echten und spürbaren Unterschied zu machen, sondern auch realitätsnahe Testläufe durchzuführen, von denen Wissenschaftler meist nur träumen konnten. Solche Algorithmen waren für die Forschung im universitären Elfenbeinturm zwar hochinteressant, würden aber – wenn erst einmal in der Fertigung eingesetzt – zu einem schlagkräftigen und die Industrie radikal transformierenden Instrument werden können. Und wir hatten die Gelegenheit, dies tatsächlich zu verwirklichen.
Wir geben aber auch gerne zu, dass wir damit vielleicht zu früh waren. Ein Trendsetter zu sein, ist kein leichter Weg. Die Kluft, die wir sahen, war groß und sie war real, aber die Einsicht, dass es echte, machbare und höchst nützliche Lösungen für die Verbesserung der Fertigungsindustrie gab, war keine, die leicht auf der Hand lag. In den ersten Jahren wurden unsere Behauptungen mit Neugierde, vor allem aber mit Skeptizismus bedacht. Viele Werksleiter waren zwar von der Theorie fasziniert, aber auch überzeugt, dass ihre Werksdaten zu wenig umfangreich, nicht eindeutig genug oder sonstwie fehlerhaft wären. Andere meinten, ihre Produktionsanlagen seien zu komplex, um sie in einem algorithmischen Modell abzubilden. Wiederum andere glaubten zwar an die neuen Möglichkeiten, waren aber noch nicht bereit oder in der Lage, das entsprechende Budget oder das Personal zur Verfügung zu stellen, um es einem solchen Projekt zuzuordnen – nicht zuletzt auch deshalb, weil ihnen die Notwendigkeit bzw. der Nutzen nicht konkret genug erschien. Es ist ein wiederkehrender Refrain, der sich in dieser Reihe von Blogeinträgen oft mals wiederholt, weil wir ihn aus erster Hand erfahren haben: Die Welt der Industrie ist konservativ und stimmt nur widerwillig Veränderungen zu. Wir haben jedoch an diese Veränderungen geglaubt und haben sie mit gestaltet, weil wir darin die Zukunft der modernen Fertigung sahen. Und über die Jahre hat sich die Wende langsam vollzogen.
Aus diesem Grund stehen wir der Industrie 4.0 positiv gegenüber. Wir haben die intelligente, vernetzte Produktion schon lange kommen sehen. Wir freuen uns sehr darüber, dass ihre potenziellen Vorteile endlich anerkannt und akzeptiert werden. Wir freuen uns auch darüber, dass jetzt viel darüber gesprochen und viel davon umgesetzt wird, und wir freuen uns, dass neue Lösungen und neue Geschäftsmodelle auftauchen. Wir freuen uns auch darüber, dass sich die Industrie endlich so verändert, wie wir es erwartet und erhofft hatten. Das Potenzial ist real, die Nutzeneffekte sind real, die Technologie ist real, und sie funktioniert.
Was unsere eigene Rolle in der Fertigungswelt von Industrie 4.0 angeht, werden wir weiterhin das tun, was wir am besten können – moderne, intelligente Analysen durchführen. Wir bieten ein umfassendes, stets sich ausweitendes Portfolio von Lösungen im Bereich des maschinellen Lernens an, um den Bedürfnissen der modernen Fertigungsindustrie zu entsprechen. Unser Sortiment an modernen Produkten besteht aus höchst anpassungsfähigen Rundum-Lösungen, die hochkomplexe Aufgaben erfüllen – wie etwa: eine komplette Werksoptimierung (APO); ein Produktionsmonitor, der abnormales Maschinenverhalten in Echtzeit markiert (APM); ein Kontrollsystem des maschinellen Lernens, das Ausschussproduktion und Ausschusskosten minimiert (AQC); sowie eine vorhersagende Analyse-Lösung, die Betriebsausfälle schon Tage vorher ankündigt, bevor sie tatsächlich eintreten (AFP). Zusätzlich dazu haben wir unsere leicht installierbaren vorhersagenden Analyse-Lösungen im Rahmen unseres intelligenten Familiensortiments IHM – IHM, unsere Antwort auf das Problem der Zustandsüberwachung, mit dessen Hilfe wir unzuverlässige statische Messbegrenzungen mit intelligenten dynamischen Begrenzungen ersetzen. Außerdem gibt es noch unser ISS-Produkt, das in der Lage ist, modellgenerierte Messungen dort vorzunehmen, wo es keinen Sensor gibt. Schließlich ist da noch unser IPC, mit dem Sie gewünschte Parameter konstant halten können. Unser Portfolio fortschrittlicher Industrie-4.0-Lösungen wird abgerundet durch eine Reihe von voll anpassungsfähigen Datennanalysen und Design-of-Experiment-Lösungen.
In unserem nächsten Blogeintrag werden wir noch einmal die Lernbotschaften dieser Reihe Revue passieren lassen und unseren Ausflug in die Welt der Industrie 4.0 zum Abschluss bringen.
