Die Industrie tritt in eine neue Phase ein, geprägt von einer Produktion, die in Sekundentakt von Daten gesteuert wird. Jede Maschine liefert Informationen, jeder Mitarbeitende arbeitet mit künstlicher Intelligenz zusammen, und jede Entscheidung entsteht aus einer sofortigen Analyse.
Weltweit entspricht dieser Wandel einem Markt von fast 350 Milliarden Dollar, mit einem jährlichen Wachstum von über 14 Prozent. Drei Kräfte treiben diese Entwicklung voran: die flächendeckende Nutzung vernetzter Geräte, die zunehmende Bedeutung von Edge Computing und der schnelle Ausbau privater industrieller 5G-Netze.
Mit dieser Datenfülle entsteht jedoch eine neue Herausforderung. Die komplexen Datenströme müssen verarbeitet, miteinander verknüpft und geschützt werden, ohne dabei den laufenden Betrieb auszubremsen. In einigen Branchen wie der Feinchemie kann jede Minute Stillstand mehr als eine Million Dollar kosten.
Smart industry, auch bekannt als Industrie 4.0, beschreibt die Weiterentwicklung klassischer Produktionssysteme durch den Einsatz moderner digitaler Technologien.
Dazu gehören:
In klassischen Ansätzen war Datenmaterial oft nur ein Begleitstrom, der nachträglich ausgewertet und in statischen Berichten oder passiven Dashboards genutzt wurde.
In einer datengetriebenen Arbeitsweise wird es lebendig, prägend und vor allem entscheidungsrelevant. Daten sind nicht länger ein Abbild des Prozesses, sie wirken aktiv darauf ein.
Das verlangt einen grundlegenden Wandel:
Mit der zunehmenden Zahl an Sensoren und dem Einsatz künstlicher Intelligenz direkt in der Produktionslinie verlagert sich die Datenverarbeitung vom Cloudzentrum hin zu den Anlagen selbst. Durch diesen Schritt an den Rand des Netzwerks sinkt die Latenz von rund hundert Millisekunden auf wenige Dutzend.
Wird eine visuelle KI auf einen kleinen Server direkt neben einem Schweißroboter verlegt, verkürzt sich die Entscheidungszeit von etwa 120 Millisekunden auf unter 30. Dieser Wert ist entscheidend, denn er bestimmt, ob eine fehlerhafte Schweißnaht rechtzeitig erkannt wird oder ob ein mangelbehaftetes Teil in den nächsten Prozessschritt gelangt.
Der Gewinn an Reaktionsgeschwindigkeit hat jedoch eine Kehrseite. Jeder Edge-Knoten wird zu einem kleinen Rechenzentrum, das aktualisiert, gekühlt und geschützt werden muss. Aktuelle Studien zeigen, dass Edge Infrastrukturen im Durchschnitt rund 17 Prozent zusätzliche Netzwerkflächen erzeugen, die überwacht und abgesichert werden müssen, was neue Risiken für die Fabrik mit sich bringt.
Der digitale Zwilling entstand ursprünglich in der Automobilindustrie, um Fahrzeugprototypen virtuell zu modellieren und zu testen. Heute hat er sich zu einem zentralen Bestandteil der smart industry entwickelt.
Längst geht es nicht mehr nur um Fahrzeuge. Digitale Zwillinge simulieren inzwischen komplexe Anlagen wie Verpackungslinien, Industrieöfen, chemische Prozesse oder ganze Produktionsketten mit einer Genauigkeit, die reale Verhaltensweisen vorwegnehmen kann, noch bevor sie physisch auftreten.
Damit lassen sich frühzeitig überhöhte Energieverbräuche, Funktionsstörungen oder Prozessabweichungen erkennen und die Einstellungen automatisch optimieren, um Verschwendung zu reduzieren.
In einer industriellen Landschaft, in der Leistungsfähigkeit und geringere Umweltbelastung untrennbar miteinander verbunden sind, wird dieses virtuelle Abbild zu einem Schlüssel für mehr Ressourcenschonung. Es trägt dazu bei, unter anderem folgende Faktoren zu reduzieren:
Als integraler Bestandteil der smart industry unterstützt der digitale Zwilling zudem vorausschauende Entscheidungen, predictive maintenance und eine flexible Betriebsführung und berücksichtigt dabei konsequent die Anforderungen an Nachhaltigkeit.
Die Digitalisierung der Fabrik ersetzt den Menschen nicht, sie stärkt seine Bedeutung. Durch die Automatisierung bestimmter Aufgaben können Beschäftigte bis zu 245 Stunden pro Jahr gewinnen. Damit dieser Gewinn in Leistung umgesetzt wird, sind gezielte Schulungen und Weiterbildungen entscheidend. Augmented Reality wird dabei zu einem wichtigen Werkzeug, um Techniker anzuleiten und ihre Fähigkeiten schneller auszubauen.
Die Mitarbeitenden führen nicht mehr nur Anweisungen aus. Sie analysieren, treffen Entscheidungen, priorisieren und interagieren mit Algorithmen. Dafür sind erforderlich:
In einer einzigen Werkhalle treffen noch immer ein Modbus-RTU-Controller aus den 1990er-Jahren, nagelneue Echtzeit-OPC-UA-Steuerungen, ein MQTT-Broker für das IoT und darüber eine REST-API-Schicht zusammen, die die Cloud-Dashboards speist.
Diese Heterogenität macht die Datenaggregation extrem kompliziert. Einer Branchenumfrage zufolge scheitern vier von zehn Integrationsprojekten oder geraten außer Kontrolle, weil Middleware fehlt, die all diese Datenströme korrekt übersetzen und zeitlich synchronisieren kann.
In industriellen Systemen sind Daten oft zeitkritisch. Stimmen die Uhren der Geräte nicht überein, kann schon eine Abweichung von wenigen Hundert Millisekunden eine kritische Überdrucksituation verschleiern oder die Korrelationen der KI verfälschen.
Dieses technische Problem hat handfeste wirtschaftliche Folgen. McKinsey weist darauf hin, dass fehlende technische Governance die Hauptursache für Budgetüberschreitungen ist: 25 bis 40 Prozent großer IT-Programme erleben deshalb Kostensteigerungen von mehr als 50 Prozent.
Je stärker eine Fabrik vernetzt ist, desto größer ist ihre Anfälligkeit für Cyberangriffe.
OT-Sicherheit (Operational Technology) darf nicht länger ein Randthema sein. Sie ist ein zentraler Bestandteil industrieller Resilienz, denn jeder Vorfall kann ernsthafte physische und wirtschaftliche Folgen haben.
Zugangskontrollen, Netzwerksegmentierung, Echtzeitüberwachung und regelmäßige Aktualisierung der Anlagen gehören zu den wichtigsten Maßnahmen.
Eine Smart Factory zu bauen bedeutet weit mehr, als nur neue Sensoren zu installieren oder eine KI-Software zu integrieren.
Es geht darum, das gesamte industrielle Ökosystem neu zu denken, mit Daten als zentralem Leitfaden.
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