Industrie 4.0 vs Industrie 3.0

Industrie 4.0 Vorlesung
Fakultät für Ingenieurwissenschaften
Institut für Produkt Engineering
M.Sc. Jalal Hammari & Prof. Dr.-Ing. Arun Nagarajah

M.Sc. Jalal Hammari, Wintersemester2020/21 Vorlesung Industrie 4.0
Praktische Beispiele aus der Automobilindustrie
5
Digital Twin und Digital Thread
4
IOT und AI
3
Grundlage der Industrie 4.0
2
Einführung in Industrie 4.0
1
Agenda

Industrie 4.0, das Digitale Unternehmen
Von Daten zum Mehrwert
Digitalisierung
Automation
Elektrizität,
Serienfertigung
Wasser und
Dampf
Industrie 4.0
4. Industrielle Revolution
Industrie 3.0
Industrie 2.0
Industrie 1.0
Zeitachse
Komplexität
und
Datenmenge

Digitalisierung im Privaten vs im Industriellen Bereich
Grad
der
Digitalisierung
Zeit
Digitalisierung im
privaten Leben
Digitalisierung in
der Industrie
… zum Streaming
Vom Plattenladen …
Vom Taxi …
… zum Ride Sharing
Die Digitalisierung im täglichen Leben entwickelt sich schneller als im industriellen Bereich.
Oft inspiriert die Digitalisierung im privaten Bereich die Digitalisierung in der Industrie.
Bilder von Siemens DI SW

Digitale Transformation
Durchgängige horizontale und
vertikale Integration des Produktlebenszyklus
Digitale Produkte und digitale Prozesse
Digitale Zwillingen für das Produkt, die digitale
Fabrik und die Produktnutzung
Herausforderungen für die Digitalisierung
Organizational Change
Vernetzte Organisationen, rollenbasierende
Arbeitsplätze, “Datenbus” und
Applikationsintegration
Komplexität und Flexibilität
Individuelle Produkte mit mehr
Elektronik & Software Innovationen und größerer
Varianz

Level 4
Enterprise
Level 2
Operator
Level 1
Control
Level 3
Management
Level 0
Field
Industrie 3.0: die Automatisierungspyramide
Days
< 1 ms
PLC, HMI
SCADA
MES
ERP
Instrumentation
Maschinenebene
Anlagenebene
Werksebene
Enterprise

Level 4
Enterprise
Level 2
Operator
Level 1
Control
Level 3
Management
Level 0
Field
Days
< 1 ms
PLC, HMI
SCADA
MES
ERP
Instrumentation
Automatisierung
Direkte Kontrolle
Steuern, Regeln
Datensammlung, Visualisierung
Real Time Analysen
Überwachungsfunktion
Maschinenebene
Betriebsablaufplanung
Produktionsplanung
Kapazitätsplanung
Kosten
Ressourcen Planung
Statistische Auswertung
Anlagenebene
Werksebene
Enterprise

Level 4
Enterprise
Level 2
Operator
Level 1
Control
Level 3
Management
Level 0
Field
Days
< 1 ms
Feld Geräte, Sensoren und Aktoren,
I/O…
PLC, HMI
SCADA
MES
ERP SAP, Oracle…
Simatic IT, OpCenter, Hydra….
SIMATIC WinCC, FactoryStudio…
PLC, MC, SIMATIC HMI, WinCC, PanelView,
Industrial PC ….
Instrumentation
Automatisierung
Direkte Kontrolle
Steuern, Regeln
Real Time Analysen
Maschinenebene
Produktionsplanung
Kapazitätsplanung
Kosten
Ressourcen Planung
Anlagenebene
Werksebene
Enterprise

Level 4
Enterprise
Level 2
Operator
Level 1
Control
Level 3
Management
Level 0
Field
Days
< 1 ms
PLC, HMI
SCADA
MES
ERP
Instrumentation
Automatisierung
Direkte Kontrolle
Steuern, Regeln
Real Time Analysen
Maschinenebene
Produktionsplanung
Kapazitätsplanung
Kosten
Ressourcen Planung
Anlagenebene
Werksebene
Enterprise
Vernetzung !!!

Cloud
IoT
Industrie 4.0
Intelligente Produktion, Produkte und Prozesse
Level 4
Enterprise
Level 2
Operator
Level 1
Control
Level 3
Management
Level 0
Field
< 1 ms
Vertikale
Integration
Horizontale
Integration
< 1 ms
* Industrie 4.0 ist fokussiert auf die Produktion
Tags, protocolls
BigData, AI
(ML, DL)
Topics, Unified, Standardisierung
Zentral
Mechatronik
Dezentral
System Engineering
Cyber-physische
Systeme
Model Based System Engineering
Engineering im Wandel
Produktion im Wandel
AfterSales
im
Wandel
Prozesse
Colsed Architectur
Digital Thread Intelligente Prozesse
Open Architectur
Entscheidungen
basiedend auf alte Daten
Entscheidungen basiedend auf Echtzeit
Daten
Modelle Digital Twin, virtuelle Produkte
simulation
Self Aware
Systems/Decision
(ML/DL)
System Simulation
Echtzeit Vernetzung
Passive
Systeme

Cloud
IoT
Industrie 4.0
Intelligente Produktion, Produkte und Prozesse
Level 4
Enterprise
Level 2
Operator
Level 1
Control
Level 3
Management
Level 0
Field
< 1 ms
Vertikale
Integration
Horizontale
Integration
< 1 ms
* Industrie 4.0 ist fokussiert auf die Produktion
BigData, AI
(ML, DL)
Echtzeit Vernetzung

Cloud
IoT
IoT als Grundlage der Datenbereitstellung in Echtzeit
< 1 ms
< 1 ms
BigData, AI
(ML, DL)
Echtzeit Vernetzung
Level 0
Level 1
Level 2
Level 3
Level 4
Applikation 1 … n
Gerät 1 …n
Maschine 1 … n
Werk 1…n

High Level IoT Architecture
Cloud/Server: IoT Anwendungsplattform
Maschine A Maschine B Gerät
IT
Infrastruktur
&
Architektur
Applikationen
und
Visualisierung
Edge Device Client
Feld
Ebene
Client
Client
Applikation
Client
Business Entscheidung
Daten Analyse
Daten Erzeugung
Daten Bereitstellung
Entscheidungsvorlage
Unternehmens-Entscheidung

Artificial Intelligence
Schritte eines AI Projektes
Understand the
Process and
the Use Cases
Explore
the Data
Prepare
the Data
Modeling
Cloud
IoT
Evaluation Deployment
Data
1 2 3 4 5 6
Device
Application
Human
~ 80% of Work ~ 20% of Work

Schritt 4: Modeling
Modeling
4
Source: https://scikit-learn.org

Digital Twin vs Digital Thread
▪ Digital Twin: ist die digitale Repräsentanz des Produktes inkl. aller Komponenten und die
damit zusammenhängenden Informationen entlang des Produkt- Lebenszyklus von der
Produktentwicklung bis hin zum Service. Es gibt unterschiedliche Repräsentationen des
Digital Twin entsprechend des benötigten Zustandes z.B. As-Designed, As-Built und As-
Maintained.
▪ Digital Thread: stellt die Relationen zwischen den einzelnen digitalen Komponenten und
damit zusammenhängende Informationen dar. Z.B. um im Fall einer Änderung alle
betroffenen Produkteile und Dokumente zu identifizieren und entsprechend zu ändern.

Daten und Informationen entstehen während des
Produktentstehungsprozesses
Automotive Tier High Level PEP
Phase 1
Project
Acquisition and
Baselining
Phase 3
Industrialization
Preparation
Phase 4
Industrialization
and Production
Validation
Phase 5
Production
Execution and
Assembly
Phase 6
Service
Execution
Phase 2
Concept and
Prototyping
Virtual
Product
High Level
Business
Process
Product
Maturity
Level
Decision for
Project
OEM
Confirmation
and Order SOP EOP
EOP
Physical
Product

Digital Twin als digitale Repräsentanz des Produktes
Drei Haupt-Produktzustände
• Anforderung
• Mechanik
• Elektrik, Elektronik
• Software
• Varianten/Konfigurationen
• Schnittstellen
• ….
Digitales Produkt Digitale Produktion Digitale Performance
• Produktionsplatz
• Planung
• Fertigung
• Montage
• Automatisierung
• …..
• Wie gewartet
• Wie ausgeliefert
• Monitoring
• Predictive
• …
Enthält alle
Informationen
über…
Bild Quelle: Vibracoustic AG
Digitales System

Digital Product Digital Production Digital Performance

Praktische Beispiele aus Automotive
5
Digital Twin und Digital Thread
4
IOT und AI
3
2
Einführung in Industrie 4.0
1
Agenda

Pune Example
How do we extend the range
of our trucks to fend off
competitive challenges?

Leveraging digitalization
across integrated domains for
rapid-response innovation.

Analyze impact of modifying the size
of the fuel tank.

Modify design of tank brackets,
straps and fuel line.
Find components affected by change
to fuel tank.
Re-use similar tank strap designs
from existing vendor.
Simulate new design’s ability to
withstand loads.
Digital
Product

Rest of Pune Story
Assess impact of heavier tank on worker
safety.
Quickly design production layout of new
assembly line.
Add sensors for new lift assist and related PLC.
Provide workers instructions for new tank
assembly.
Digital
Product
Digital
Production

Capture gas tank vibration data of new trucks
on road
Manage and optimize efficiency of real
production.
Close the loop, modifying design for future
models.
Leverage IoT data to analyze severity of
vibration.
Digital
Product
Digital
Production
Real
Production
Real
Product
I
M
P
R
O
V
E
M
E
N
T I
N
S
I
G
H
T

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