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Die durchgängige Datenintegration bildet die Grundlage für den einheitlichen Zugriff auf unterschiedliche Datenstrukturen aus heterogenen Datenquellen sowohl in Bestands- als auch in Neuanlagen. Durch die Kombination und Auswertung dieser Daten wird es möglich, Zusammenhänge und Muster im Produktionsprozess und sogar im Wertschöpfungsprozess zu ermitteln. So können Abweichungen zwischen Planung und Fertigung erkannt und deren Ursachen untersucht werden, um Maßnahmen zu treffen, die Fehlproduktionen reduzieren können. Eine erweiterte Analyse mit Daten aus vor- und nachgelagerten Wertschöpfungsstufen ermöglicht u. a. die Reduktion unnötiger Materialkäufe. Auch Überproduktionen und die Weiterverarbeitung von defekten Produkten können durch unternehmensübergreifende Datenintegration und -analyse vermieden werden. Mittels durchgängiger Datenintegration lassen sich somit Rohstoffe, Energieressourcen, Ökosystemleistungen (Abfall, CO2) und Fläche einsparen.*
VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2017): Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0 - Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin.
In der Literatur finden sich zahlreiche Definitionen zu KI und bis heute gibt es keine einheitliche Begriffserläuterung. Dies liegt daran, dass KI ein multidisziplinäres Forschungsfeld beschreibt, welches eine Vielzahl von Methoden und Technologien zusammenfasst. Im Allgemeinen wird zwischen „schwacher“ und „starker“ KI unterschieden. Im Rahmen praktischer Anwendungen ist in der Regel die schwache KI gemeint, die dem Menschen überlegen sein kann. Dies gilt jedoch meist nur in den Bereichen, für die sie explizit programmiert und trainiert wurde. Die entwickelten Systeme fokussieren die Lösung konkreter Anwendungsprobleme auf Basis bekannter Methoden aus der Mathematik und Informatik und sind zur Selbstoptimierung fähig. Aus technologischer bzw. methodischer Perspektive sind die Algorithmen und Modelle „schwacher“ KI dem Bereich des Maschinellen Lernens (ML) zuzuordnen.*
VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (2017): Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0 - Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin.
Der Kerngedanke des Internets der Dinge besteht darin, die Kommunikation zwischen der physischen und digitalen Welt zu ermöglichen. So können sich Cyber-physische Systeme darüber vernetzen und Daten zu physikalischen Entitäten (z. B. Geräten, Gebäuden etc.) und Vorgängen (z. B. Fertigungsprozessen) an IT-Systeme kommunizieren. Dort können diese anschließend ausgewertet, visualisiert und für verschiedene Anwendungsfälle genutzt werden, beispielsweise zur Reduktion der Ausfallzeiten von Maschinen durch vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance).*
Cordula Czwick und Stefan Kugler (2021): Produzieren mit dem Internet of Things - Wegweise für kleine und mittlere Unternehmen. Hessen Trade & Invest GmbH, Wiesbaden.
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Eva Geisberger und Manfred Broy (2012): agendaCPS - Integrierte Forschungsagenda Cyber-Physical Systems. acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, München. acatech STUDIE.
Das Internet der Dinge ist an sich keine konkrete neue Technologie, sondern beschreibt eher einen Wandel in der Nutzung des Internets. Während zuvor überwiegend Menschen das Internet aktiv genutzt haben, um zu kommunizieren und Informationen auszutauschen, sind nun zunehmend intelligente Maschinen (z. B. Cyber-physische Systeme) und Produkte mit dem Internet verbunden. Diese kommunizieren und tauschen ebenfalls Informationen aus, ohne dass ein menschlicher Eingriff erfolgen muss. Somit macht nicht die Änderung des Internets die Entwicklung des Internets der Dinge aus, sondern vielmehr eine „Wesensänderung der ‚Dinge‘“, die das Internet nutzen.*
Michael E. Porter und James E. Heppelmann (2014): Wie Smarte Produkte den Wettbewerb verändern. In: Harvard Business Manager, (12), 34-61.
In der industriellen Praxis ermöglicht das Internet der Dinge insbesondere, dass intelligente Maschinen und Produkte kontinuierlich Daten erfassen und kommunizieren, die anschließend analysiert werden können. So können Prozesse überwacht und optimiert werden. Damit können einerseits produkt- und prozessbezogene Einsparpotenziale identifiziert werden. Andererseits kann so auch die Auslastung von Maschinen und Anlagen optimiert werden.*
Cordula Czwick und Stefan Kugler (2021): Produzieren mit dem Internet of Things - Wegweise für kleine und mittlere Unternehmen. Hessen Trade & Invest GmbH, Wiesbaden.
Technische Infrastruktur: Expert*innen
Organisation & Prozesse: Expert*innen
Daten- & Informationsverarbeitung: Expert*innen