Edge Computing und Industrie 4.0. Anwendungsbereiche in der Schweizer Fertigungsindustrie

Durch die industrielle, digitale Transformation, insbesondere durch die Vernetzung von Fertigungsanlagen, wird zusehends eine sehr große Datenmenge in der Schweizer Fertigungsindustrie generiert. Viele Daten bleiben dabei lokal (oft) ungenutzt oder werden über weite Transportwege an zentrale Rechenzentren zur Analyse gesendet. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie Daten so genutzt werden können, dass lange Transportwege entfallen und zeitgleich, durch die Verarbeitung dieser Daten, Wissen generiert werden kann. Dieser Beitrag liefert erste Antworten auf der Basis von empirischen Erkenntnissen, welche durch Befragungen von Anbietern, Beratungsunternehmen und Fertigungsunternehmen im Bereich Edge Computing durchgeführt wurden. Dabei liefert die vorliegende Studie Erkenntnisse in den Bereichen technisches Verständnis, Geschäftsmodelle und Anwendungsszenarien sowie praktische Umsetzungen im Sinne von Pilotierungen und Rollouts als Proof of Concept

Erfassung dynamischer menschlicher Parameter in kollaborativen Arbeitsprozessen mit Augmented Reality

Der Begriff "Industrie 4.0" fasst Technologien und Methoden zusammen, mit denen Produktionssysteme sich durch eine systematische Erfassung und Analyse von Daten selbstständig steuern und optimieren können. Insbesondere dort, wo Tätigkeiten innerhalb des Produktionsprozesses von Menschen ausgeführt werden, entsteht die Herausforderung, dass für die Erfassung menschlicher Daten in der Regel eine komplexe technische Infrastruktur notwendig ist. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Fragestellung, ob der Prozess, menschliche Daten zu erfassen, durch die Anwendung eines AR-Headsets vereinfacht werden kann und auf ortsfeste Infrastruktur verzichtet werden kann. Zur Überprüfung des Ansatzes wird eine AR-Anwendung entwickelt, die kontinuierlich die Position eines Arbeiters in der Produktionsanlage bestimmt. Grundlage hierfür ist das dauerhaft vom AR-Headset durchgeführte SLAM-Tracking in Verbindung mit einem optischen, markerbasierten Kalibrierungsverfahren. Im Rahmen einer Messreihe wird die Präzision der Positionsbestimmung überprüft und mit anderen Verfahren zur Lokalisierung in Innenräumen verglichen. Für die Analyse der Positionsdaten wird zusätzlich eine Serveranwendung entwickelt, welche die Positionsdaten empfängt, speichert und mit Hilfe einer vorher festgelegten Prozessbeschreibung automatisiert Prozesszeiten aus den ermittelten Positionsdaten berechnet. Anhand eines praktischen Anwendungsfalls wird aufgezeigt, wie die ermittelten Prozesszeiten genutzt werden können, um die Reihenfolge des Prozesses zu optimieren

Ontology-based Information Flow Control and Visualization in an Industry 4.0 scenario

Im Kontext der Digitalisierung schreitet auch die Vernetzung produzierender Unternehmen weiter voran. Die Entwicklungen dieser Domäne werden unter dem Begriff Industrie 4.0 zusammengefasst, welche neben der Vernetzung von Mensch und Maschine auch Fabriken und Produktionsanlagen umfasst. Mittels Sensoren und Sensornetzwerken sollen Daten der Produktion erfasst und mittels Technologien des Semantic Webs die hohe resultierende Informationsdichte verarbeitet werden. Dabei finden die Entwicklungen der Industrie 4.0 ihren Ursprung in den Entwicklungen des Semantic Webs. Diese bietet durch die Beschreibungssprache Web Ontology Language (OWL) die Möglichkeit Informationsmodelle zu entwerfen, welche von autonomen Systemen maschinell verarbeitet werden können. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Informationsmodell für produzierende Unternehmen entwickelt werden, welches mittels dieser Beschreibungssprache umgesetzt wird. Dieses Modell wird mittels den Strukturen produzierender Unternehmen entworfen, welche im Rahmen dieser Arbeit erarbeitet werden. Das Informationsmodell soll sich dabei nicht nur auf den Informations uss beschränken, sondern diesen um die Informationsflusskontrolle erweitern. Diese findet ihren Ursprung in der klassischen Zugangskontrolle und erweitert sie um die Frage wer, wann Zugriff auf welche Informationen erhalten soll und wie dieser Zugriferfolgen soll. Abgeschlossen wird diese Arbeit durch eine Implementierung, in der mittels eines praktischen Anwendungsbeispieles die Möglichkeiten von OWL in einem Industrie 4.0 Szenario untersucht werden. Dabei werden ebenfalls verschiedene Datenbanken sowie quelloffene Java-Bibliotheken auf deren Funktionalität untersucht und in der abschließenden Evaluation bewertet

Industry 4.0 - What Is It?

The industry 4.0 is a new industrial model that characterizes the Fourth Industrial Revolution. This advanced manufacturing model is represented by intelligent, virtual, and digital performance in large-scale industries and emerges as a disruption to the three industrial revolutions that occurred before it. The new industrial model itself includes a factory-wide integrated structure and potential technologies in various areas of industry activity, and these technologies are intrinsic to industry 4.0 design principles, which are also responsible for ensuring the innovative performance of this new industry. With this explanatory context, the objective of this paper is to present what is really industry 4.0, its origin, as well as its main characteristics. In this way, knowing what the Fourth Industrial Revolution is, the readers will be able to better understand the content presented in the next chapters about the diverse potentials of the new industry