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Braucht Industrie 4.0 die denkende Dichtung?

| Autor: M.A. Bernhard Richter

Die Bundesregierung will mit Smart-Data-Ansätzen die Innovationszyklen in Deutschland beschleunigen – erste Projekte wurden bereits auf den Weg gebracht.

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Wer denkt für wen? Und vor allem wieviel?
Wer denkt für wen? Und vor allem wieviel?
(Bild: © phonlamaiphoto/frog/Fotolia.com)

Die durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) ins Leben gerufene Smart Data Innovation Lab (SDIL)-Initiative soll Anwendern aus Industrie und Forschung die Möglichkeit bieten, Big-Data- und In-Memory-Technologien sinnvoll einzusetzen. Industrie und Wissenschaft sollen bei der Initiative eng zusammenarbeiten, um verborgene Werte in Big Data zu finden und daraus sogenannte Smart Data, Daten die einen effektiven Nutzen haben, zu erzeugen. Projekte konzentrieren sich auf strategische Forschung in den Bereichen Industrie 4.0, digitale Infrastruktur und Medizintechnik.

Nicht nur die Regierung ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz (KI) zum Wachstumsmotor für die deutsche Industrie werden kann: Bis 2030 könnte das Bruttoinlandsprodukt durch den frühen und konsequenten Einsatz von intelligenten Robotern und selbstlernenden Computern um bis zu 4 % oder umgerechnet 160 Mrd. Euro höher liegen als ohne den Einsatz von KI. Das geht aus einer Studie der Unternehmensberatung McKinsey hervor.

Diese Zahlen würden einem zusätzlichen jährlichen Wachstum von 0,25 Prozentpunkten oder 10 Mrd. Euro entsprechen. Angetrieben werde das Wachstum durch eine höhere Produktivität bei gleichzeitiger Schaffung neuer, wertschöpfender Tätigkeitsfelder. Für die Analyse wurden u.a. die acht wesentlichen Anwendungsfelder von KI für die deutsche Industrie analysiert: Autonomes Fahren, erweitertete Vorausschauende Wartung, Cobots, Renditesteigerung, Qualitätsprüfung, Lieferkettenoptimierung, R&D-Projekte und Geschäftsunterstützende Maßnahmen. „Angesichts der demographischen Entwicklung ist die Produktivitätssteigerung durch künstliche Intelligenz ein entscheidender Faktor für die deutsche Wirtschaft“, erläutert Harald Bauer, Seniorpartner im Frankfurter Büro von McKinsey.

Wunsch nach intelligenten Produkten

Dr. Johannes Kunze von Bischhoffshausen, Manager für Digitale Transformation und Internet der Dinge bei Trelleborg Sealing Solutions, stimmt zu: „Industrie 4.0 wird weltweit zu einem wichtigen Fokusthema. Es besteht der Wunsch nach immer intelligenteren Produkten, was auch immer sie darstellen und wo auch immer sie auftreten. Von intelligenten Dichtungssystemen träumen die Ingenieure bei Trelleborg Sealing Systems seit langem. Mit der Unterstützung von SDIL und mit unseren Partnern im Projekt ,Fortschrittliche Zustandsüberwachung für Dichtungslösungen‘ sind wir zuversichtlich, diesem Traum näher zu kommen.“

Trelleborg Sealing Solutions nutzt die Big-Data-Analyse, um Dichtungssysteme zu verbessern und führt auf seinen Prüfständen eine Vielzahl von Tests durch.
Trelleborg Sealing Solutions nutzt die Big-Data-Analyse, um Dichtungssysteme zu verbessern und führt auf seinen Prüfständen eine Vielzahl von Tests durch.
(Bild: Trelleborg)

Der Dichtungshersteller arbeitet ständig an Messung und Analyse von Dichtungssystemen und führt daher auf seinen Prüfständen eine Vielzahl von instrumentierten Tests durch. Messungen wie Temperaturen, Drehzahl, Drucke und Vibrationen werden erfasst. Durch die Nutzung der Big-Data-Technologie der SDIL-Partner, dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und IBM, kann Trelleborg fortgeschrittenes maschinelles Lernen anwenden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, die Testkosten zu senken und die Grundlage für eine fortschrittliche Zustandsüberwachung (Advanced Condition Monitoring) von Dichtungslösungen zu schaffen.

Vom Traum zur Wirklichkeit

Ein anschauliches Beispiel für eine aktuelle Industrie-4.0-Lösung wäre die Instandhaltung von Windkraftanlagen durch Predictive Maintenance. Durch intelligente Auswertung von Sensordaten an Dichtungen können Kosten für Wartung und Ausfälle reduziert und Maßnahmen für die Instandhaltung konsolidiert werden. Mit Predictive Maintenance wird es möglich, unterschiedliche Faktoren wie Wetter oder Material­ermüdung auszuwerten und die Instandhaltung von Offshore-Windparks vorausschauend zu planen. Wichtig dabei ist allerdigs, dass die erhobenen Sensordaten gefiltert werden, bevor sie in das intelligent gesteuerte Wartungsystem gespielt werden. Das System muss nicht minütlich über die vorherrschende Umgebungstemperatur und Luftfeuchtigkeit informiert sein – ein Trend reicht für die Vorausschauende Wartung völlig aus. Die intelligente Löschanlage andererseits braucht eben diese Echtzeitdaten um im Notfall schnell reagieren zu können. Es kommt immer auf die Anwendung an – ein unreflektiertes Datensammeln führt nur zu einer schwer bis nicht nutzbaren Datenflut.

Alptraum Datensicherheit

Allerdings sind die mühsam geernteten Daten ein lohnendes Ziel für Hacker – wie der Angriff mit der Ransomware „WannaCry“ letzten Monat eindrucksvoll gezeigt hat. Denn die Angreifer wissen um den Wert der Daten und nehmen genau diese als Geisel. Oder aber die Daten werden abgegriffen und verkauft. Rund dreiviertel der Unternehmen in Deutschland sind nicht in der Lage, ihre wertvollsten Vermögenswerte, Strukturen und Prozesse zu benennen noch sie effektiv zu schützen. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Analyse des Beratungsunternehmens Accenture. Für kleine und mittelständische Unternehmen – gerade jene also, aus denen heraus die Innovationen der Zukunft kommen sollen – kann dann Industrie 4.0 zum Alptraum werden. (br)

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Über den Autor

M.A. Bernhard Richter

M.A. Bernhard Richter

Redakteur Online/Print/Video, konstruktionspraxis – Alles, was der Konstrukteur braucht