Im Zeitalter von Industrie 4.0 werden Maschinen-, Prozess- und Logistikdaten zunehmend als wesentlicher Teil der Wertschöpfung eines Unternehmens angesehen. Die Digitalisierungsbestrebungen ermöglichen eine umfangreiche automatisierte Datenerfassung dieser Datenströme. Dabei werden die Unternehmen vor die Herausforderung gestellt wertvolle Informationen und Wissen aus den gesammelten Daten abzuleiten. Einerseits sollen Echtzeitinformationen für die Reaktion auf kurzfristige Änderungen im laufenden Betrieb analysiert und verarbeitet werden, andererseits sollen aus den gesammelten Datenpools zukünftige Ereignisse abgeleitet und möglichst genau prognostiziert werden.

Mittels moderner Methoden aus dem Bereich Data und Visual Analytics sowie durch Anwendung von Machine Learning werden aus diesen Daten wertvolles Wissen gewonnen. Damit sind in Folge Zusammenhänge, Korrelationen und Muster erkennbar, welche zur Fehler- und Ursachenanalyse sowie zur kontinuierlichen Qualitätsüberwachung und -verbesserung verwendet werden können.

Die Vision von intelligent vernetzten Systemen die eine globale Optimierung des Wertschöpfungsnetzes vorsieht, wird von allen Unternehmen unterschiedlichster Domänen verfolgt, um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können. Die Produktions- und Prozessoptimierungen sollen dabei nicht mehr mit dem zeitlichen Vorlauf geplant werden, sondern erfolgen unmittelbar durch sich ändernde Einflussfaktoren.

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