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Digitalisierung

Im Zuge der vierten industriellen Revolution verlagern sich zunehmend Daten, Informationen und Prozesse der industriellen Produktion in den digitalen Raum. Der Einsatz intelligenter Sensorik in Produktionsprozessen ermöglicht die Sammlung von digitalen Daten und Informationen, die mit entsprechenden IT-Systemen verarbeitet werden können. Mithilfe einer Vernetzung innerhalb und außerhalb des Unternehmens lassen sich die digitalen Daten und Informationen sowie entstandenes Wissen zwischen den Beteiligten im Wertschöpfungsprozess austauschen. Somit eröffnet die Digitalisierung eine Vielzahl an Möglichkeiten, entlang des gesamten Produktlebensweges, Effizienzpotenziale aufzudecken und auszuschöpfen.

Digitalisierung und Industrie 4.0

Unter Digitalisierung kann im Allgemeinen das Umwandeln von analogen Daten und Informationen in eine digitale Form verstanden werden.* Neligan, Adriana; Engels, Barbara; Schaefer, Thilo; Schleicher, Carmen; Fritsch, Manuel; Schmitz, Edgar; Wiegand, Ralf (2021): IW-Gutachten: Digitalisierung als Enabler für Ressourceneffizienz in Unternehmen. Gutachten im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie. Institut der deutschen Wirtschaft. Berlin. Im Kontext der industriellen Wertschöpfung wird von Digitalisierung gesprochen, wenn eine „analoge Leistungserbringung durch Leistungserbringung in einem digitalen, computerhandhabbaren Modell ganz oder teilweise ersetzt wird“. Am Beispiel der Digitalisierung einer Motorsteuerung bedeutet das, dass analoge Steuermechanismen (z. B. Fliehkraftregler) dadurch ersetzt werden, dass Sensoren zunächst die Basisparameter der Steuerung messen und an ein digitales Modell der Steuerung übermitteln. Anhand dieses digitalen Modells werden – computergestützt – die Steuerungsparameter berechnet und anschließend in Steuerungssignale umgesetzt.* Wolf, Thomas; Strohschen, Jacqueline-Helena (2018): Digitalisierung: Definition und Reife. In: Informatik Spektrum 41 (1), S. 56–64. DOI: 10.1007/s00287-017-1084-8

Der Begriff „Industrie 4.0“ steht unterdessen für die vierte industrielle Revolution durch vernetzte und kommunizierende Systeme* Roth, Armin (Hg.) (2016): Einführung und Umsetzung von Industrie 4.0. Grundlagen, Vorgehensmodell und Use Cases aus der Praxis. 1. Aufl. 2016. Berlin: Springer Gabler. und wird häufig synonym zur „Digitalisierung“ verwendet. Obwohl sich beide Begriffe  auf die Verbindung der physischen mit der digitalen Welt beziehen, unterscheiden sie sich in ihrer Sichtweise auf diese Verbindung. So stellt der Begriff der Digitalisierung den Veränderungsprozess in den Vordergrund, bei dem Daten, Informationen und Prozesse aus der analogen Welt in die digitale Welt überführt werden. Industrie 4.0 hingegen zielt auf einen Zustand der vollständigen Digitalisierung der Produktion ab, in dem die physische und die digitale Welt in cyber-physischen Systemen miteinander verbunden sind.* VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2017): Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0. Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH. Berlin.

 

Digitalisierung als Enabler für Ressourceneffizienz

Um in einem Umfeld mit immerDas Foto zeigt orange Roboterarme, die nach einem blauen Kunststoff-Fass greifen. Das Fass wird aus gerade gegossen. Zu sehen ist ein Extruder am oberen Bildrand. Aus dem Extruder wird im Moment der Bildaufnahme ein blauer Kunststoff-Schlauch gepresst und in Form gebraucht. © VDI ZRE schnelleren Produktinnovationszyklen und steigender Variantenvielfalt als Unternehmen wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sich auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit den Herausforderungen und Chancen der Digitalisierung auseinandersetzen. Vor allem im verarbeitenden Gewerbe wird die Digitalisierung der Produktion auf dem Weg zur Industrie 4.0 immer schneller vorangetrieben. Möglichkeiten für Kosteneinsparungen durch Digitalisierung ergeben sich über den gesamten Produktlebensweg: von der Rohstoffgewinnung über die Herstellung, Logistik, Distribution und die Nutzung bis hin zum Recycling der produzierten Güter. Dabei spielt die Produktentwicklung aufgrund ihres Einflusses auf Innovationen und Prozesse im gesamten Produktlebensweg eine herausragende Rolle.

Doch neben den betriebswirtschaftlichen Vorteilen bietet die Digitalisierung auch ein enormes Potenzial zur Erhöhung der Ressourceneffizienz.

Durch intelligente Sensoren und Maschinen können Fehler im Produktionsablauf erkannt, Verbesserungspotenziale identifiziert und zukünftige Ereignisse vorhergesagt werden. Hierdurch lassen sich Effizienzsteigerungen im Produktionsprozess erzielen, Material- und Energieeinsparungen realisieren und Treibhausgasemissionen senken. Digitalisierung hat aber nicht nur Einfluss auf die Ressourceninanspruchnahme im Produktionsprozess, sondern auch in der Produktnutzung und im End-of-Life. Somit spielt die kombinierte Betrachtung von Digitalisierung und Ressourceneffizienz bei der Einbindung in Wertschöpfungsnetzwerken mit Lieferanten und Kundinnen und Kunden eine zunehmend wichtige Rolle.* Neligan, Adriana; Engels, Barbara; Schaefer, Thilo; Schleicher, Carmen; Fritsch, Manuel; Schmitz, Edgar; Wie-gand, Ralf (2021): IW-Gutachten: Digitalisierung als Enabler für Ressourceneffizienz in Unternehmen. Gut-achten im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie. Institut der deutschen Wirtschaft. Berlin. Die Vernetzungsmöglichkeiten, die sich durch höhere Digitalisierungsgrade ergeben, begünstigen zudem die Ausschöpfung von Effizienzpotenzialen, die bei getrennter Betrachtung der einzelnen Parteien nicht realisierbar wären.* VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2017): Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0. Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH. Berlin.

Die Chancen einer auf Ressourceneffizienz ausgerichteten Digitalisierungsstrategie wurden unter anderem von der Bundesregierung* Digitalisierung gestalten: Umsetzungsstrategie der Bundesregierung; Presse- und Informationsamt der Bun-desregierung; Berlin; 2019 sowie dem Umweltbundesamt* Digitalisierung nachhaltig gestalten: Ein Impulspapier des Umweltbundesamtes; Umweltbundesamt; Dessau; ISSN 2363-832X; 2019 erkannt und diskutiert. Auch im deutschen Ressourceneffizienzprogramm – ProgRess III – liegt ein Fokus auf der Digitalisierung. Darin wird davon ausgegangen, dass die Digitalisierung die Produktionsprozesse grundlegend verändern wird, indem Prozess- und Produktionsdaten ständig erhoben und vorgehalten werden und so eine in Echtzeit gelenkte Produktion ermöglichen.

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Stufen der Digitalisierung auf dem Weg zur Industrie 4.0

Die Auswertung vergangener Ereignisse im Produktionsablauf und die Erfassung aktueller Prozessdaten stellt die traditionelle reaktive Business Intelligence (BI) dar, die derzeit in vielen Unternehmen genutzt wird. Um jedoch Industrie 4.0 vollständig umzusetzen, müssen Daten in Echtzeit analysiert und miteinander in Beziehung gesetzt werden. Auf diese Weise wird es möglich, Ursachen klar zu identifizieren, um sie anschließend zu eliminieren.

Wird zusätzlich künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, können zukünftige Probleme sogar prädiktiv vermieden werden. Zu den weiteren Potenzialen beim Einsatz von KI im verarbeitenden Gewerbe – vor allem in Bezug auf Ressourceneffizienz – wird derzeit eine Studie im Auftrag des VDI Zentrum Ressourceneffizienz erstellt.

Die Digitalisierung von Prozessen ist eine Voraussetzung für Industrie 4.0. Im Folgenden werden zwei Arten der Einteilung in einzelne Digitalisierungsstufen vorgestellt, um den Weg hin zur Industrie 4.0 zu verdeutlichen.

Der Zusammenhang zwischen einzelnen Digitalisierungsstufen eines Unternehmens und daraus resultierenden Ressourceneinsparungsmöglichkeiten wurde bereits 2017 in der Studie „Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0“ systematisch analysiert.* VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2017): Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0. Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH. Berlin. Dabei wurden fünf identifizierten digitalen Entwicklungsstufen einzelne ressourceneffizienzsteigernde Maßnahmen zugeordnet. Die Stufen "Erkunder", "Einsteiger", "Fortgeschrittener", "Experte" und "Vorreiter" im Rahmen von Industrie 4.0 wurden jeweils in den fünf Dimensionen "Unternehmensstrategie", "Mitarbeiter", "Technologie", "Produkte und Dienstleistungen" sowie "Organisation und Prozesse" beurteilt. Ein Teil dieser Betrachtungen bezog sich auch auf die Bedeutung der verwendeten Daten.

Das Modell nach McKinsey* The 'big data' Revolution in health care; McKinsey&Company (Hrsg.); 2013 hingegen fokussiert eine datengestützte Einteilung der Digitalisierungsstufen. Hier bildet die Datenverfügbarkeit, -interpretation und -nutzung die Grundlage aller Digitalisierungsprozesse auf dem Weg zu Industrie 4.0, vgl. Abbildung 1. Um dies zu erreichen, können die Strategien zur Ressourceneffizienzsteigerung in die sechs Digitalisierungsstufen aus Abbildung 1 nach McKinsey* The 'big data' Revolution in health care; McKinsey&Company (Hrsg.); 2013 eingeordnet werden. Der Grad der Digitalisierung wird anhand der Verfügbarkeit und der anschließenden Interpretation von Daten errechnet. Die Nutzung der unter dem Begriff Big Data zusammengefassten Daten, die Voraussage zukünftiger Ereignisse und der Echtzeiteingriff zur Optimierung der laufenden Produktion bilden den aktuellen Stand der Forschung und Entwicklung ab. Im Folgenden werden den Digitalisierungsstufen nach McKinsey einzelne Ressourceneffizienzsteigerungsmaßnahmen zugeordnet und am Beispiel der Blechwarenfabrik Limburg praktisch erläutert.

Die Grafik visualisiert die Stufen der Digitalisierung­ auf dem Weg zur Industrie 4.0. Die y-Achse symbolisiert die Grad der Digitalisierung. Auf der x-Achse ist der potenzielle Unternehmswert abgebildet. Die abgebildeten Stufen sind (von unten nach oben): Bereicht, Monitoring, Data Mining, Evaluation, Progrose / Simulation und deskriptive Intervention.© In Anlehnung an: The "big data" Revolution in health care; McKinsey&Company (Hrsg.); 2013.

Ressourceneffizienzsteigerung vor Produktionsbeginn

Allgemeine Strategien zur Steigerung der Ressourceneffizienz, eingeteilt nach Produkt und Produktion, können der VDI-Richtlinie 4800 Blatt 1 „Ressourceneffizienz - Methodische Grundlagen, Prinzipien und Strategien“* VDI 4800 Blatt 1 „Ressourceneffizienz - Methodische Grundlagen, Prinzipien und Strategien“; VDI-Gesellschaft Energie und Umwelt (Hrsg.); 2018 entnommen werden. Werden diese Strategien den Digitalisierung­­sstufen nach McKinsey zugeordnet, wird zudem deutlich, dass ein Großteil der Strategien bereits in der Planungsphase für ein neues Produkt ansetzt. Beginnend mit der effizienten Gebäude­infrastruktur und der Fertigungsprozessauswahl über die Dimensionierung der Fertigungsmittel bis hin zur Nutzung von Prozess- und Abwärme wird hier maßgeblich die effiziente Ausnutzung der zur Verfügung stehenden Ressourcen geplant.

Reaktive Ressourceneffizienzsteigerung

Viele Unternehmen möchten bestehende Produktionsanlagen digitalisieren. Die erste Digitalisierung­­sstufe nach McKinsey ist das Reporting, das die Erstellung einer eindeutigen und vollständigen Produktdokumentation nach VDI-Richtlinie 4800 vereinfacht. Werden die gewonnenen Daten im zweiten Digitalisierung­­sschritt, dem Monitoring, überwacht, erlaubt dies bereits eine primär manuelle Fertigungsprozessverbesserung. Diese beiden ersten Digitalisierung­­sstufen der Datenaufnahme und -bereitstellung lassen sich für die meisten Unternehmen noch relativ einfach realisieren und sind traditionellen Business-Intelligence (BI)-Systemen zuzuordnen.

Im Übergang zu Data Mining werden derweil Methoden von Big Data genutzt. Durch die Evaluation der erfassten Daten wird es möglich, die Ursache von Problemen zu finden. Werden diese dann eliminiert, lassen sich Verluste durch Nacharbeit, Entsorgung fertiger Produkte und eingekaufter Materialien sowie unsachgemäße Lagerung bzw. Überlagerung vermeiden.

Die bis zur vierten Digitalisierung­­sstufe möglichen Maßnahmen zur Ressourceneinsparung sind jedoch lediglich reaktiv. Beim Beispiel der Blechwarenfabrik werden mithilfe eines Produktionsplanungs- und -steuerungs- (PPS) sowie eines Manufacturing-Execution-Systems (MES) Produktionsdaten erfasst und an ein BI-System weitergeleitet. Ein digitaler Abgleich von Bedarf und Verbrauch hilft hier, Leckagen im Druckluftsystem zu finden. Eine reaktive Wartung wird so möglich.

Prädiktive Ressourceneffizienzsteigerung

Prädiktive Ressourceneffizienz wird durch künstliche Intelligenz (KI) insofern vereinfacht, dass zukünftige Szenarien simuliert und deren Eintrittswahrscheinlichkeit berechnet wird. Auf diese Weise lassen sich Produktionsspitzen mit großem Energiebedarf an die Verfügbarkeit regenerativer Energien wie Wind- und Solarenergie anpassen. Eine dezentrale Anlagen- und Prozesssteuerung, dynamisch kooperierende Systeme in einem modularen Umfeld sowie durchgängige Datenintegration werden für eine echtzeitfähige KI-Steuerung benötigt.

Bei der Blechwarenfabrik werden Abweichungen im Stromverbrauch bspw. von Pumpen oder Elektromotoren mithilfe eines Predictive-Maintenance-Systems (PMS) erfasst. Erhöhter Stromverbrauch entsteht u.a. durch verschlissene Kugellager. Der Austausch dieser Lager kann nun geplant und in Stillstandzeiten der Anlage durchgeführt werden. Das System erhält eine digitale Rückmeldung über den erfolgten Austausch. Auch die Warenströme im Lagerhaus können an den errechneten Solarstrom angepasst und geplant werden, um den Eigennutzungsgrad der Anlage zu erhöhen.

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Künstliche Intelligenz

Generell wird zwischen „schwacher“ und „starker“ künstlicher Intelligenz („artificial narrow intelligence“ vs. „artificial general intelligence“) unterschieden. Eine „starke“ KI zeichnet sich unter anderem dadurch aus, dass sie dem Menschen in fast allen Aspekten überlegen ist oder zumindest über vergleichbare kognitive Fähigkeiten verfügt. Auch die „schwache“ KI kann dem Menschen ebenso überlegen sein, allerdings fast ausschließlich in vorab definierten und explizit programmierten sowie trainierten Bereichen. Anwendungsbeispiele von „schwacher“ KI sind die öffentlich anerkannten KI-Durchbrüche von IBM bei der Quizshow Jeopardy und DeepMind, beim Schach oder Go.

Diese Systeme sind dem Menschen in ihren jeweiligen Domänen klar überlegen, haben jedoch darüber hinaus keine weiteren Eigenschaften.* VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021): Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz. Hg. v. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH. Berlin. Zuletzt geprüft am 12.10.2021

 

Aus technologischer bzw. methodischer Sicht sind „schwache“ KI-Algorithmen und -Modelle dem maschinellen Lernen (ML) zuzuordnen. Heutzutage wird im Zusammenhang mit ML zwischen überwachtem („supervised“) und unüberwachtem („unsupervised“) Lernen sowie verstärktem Lernen („Reinforcement Learning“) unterschieden. Alle drei Bereiche haben zahlreiche Anwendungsbeispiele, die bereits heute implementiert sind und die meist von sogenannten tiefen neuronalen Netzen („Deep Neural Networks“) genutzt werden. Diese haben sich als besonders leistungsfähig erwiesen und sind einer der Haupttreiber für große Fortschritte im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im zurückliegenden Jahrzehnt.

Damit übernehmen ML-Algorithmen bzw. „schwache“ KI vielfältige Aufgaben in den unterschiedlichsten Bereichen: von Sprach- und Objekterkennung, über eigenständige Fahrzeugsteuerung bis hin zur Ableitung von Handlungsempfehlungen in Expertensystemen.* VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2021): Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz. Hg. v. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH. Berlin. Zuletzt geprüft am 12.10.2021

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Publikationen zum Thema „Digitalisierung“

Studien

Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0 – Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes

Die digitale Transformation in der industriellen Produktion bietet erhebliche Potenziale zur Steigerung von Material- und Energieeffizienz in Unternehmen. Gleichzeitig benötigen die eingesetzten Technologien der Digitalisierung auch selbst Ressourcen.

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Das Bild zeigt eine Mindmap, in deren Mitte 4.0 zu lesen ist. An den Enden der Arme sind verschiedene Icons zu sehen, die für industrielle Produktion stehen.© VDI ZRE

Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz

Immer mehr Unternehmen setzen künstliche Intelligenz (KI) in der Produktentwicklung und Produktion ein. Wie die KI den Verbrauch von Material und Energie reduzieren kann, wird in dieser Studie untersucht.

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Das Bild zeigt ein weißes Gesicht links und die Zeichnung eines Baums rechts im Bild. Die linke Hälfte des Baums stellt digitale Äste dar und die rechte Hälfte trägt natürliche Blätter.© VDI ZRE / Julia Zschiedrich

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