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E-Book

Industrie 4.0

Potenziale erkennen und umsetzen

VerlagVogel Communications Group GmbH & Co. KG
Erscheinungsjahr2017
Seitenanzahl378 Seiten
ISBN9783834362285
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis59,80 EUR

Die Digitalisierung verändert die industrielle Fertigung grundlegend! Das Internet of Things, die Machine-to- Machine-Kommunikation und die vernetzte Produktion lassen keinen technologischen Teilbereich oder Branche unberührt. Diese vierte industrielle Revolution birgt vielfältige Chancen - aber auch unzählige Risiken! Mit dem Fachbuch 'Industrie 4.0' widmen sich bekannte Experten aus verschieden Industriebereichen der Fragestellung nach den Möglichkeiten der tiefgreifenden, digitalen Veränderung. Das Thema wird dabei umfassend und in allen Facetten beleuchtet und analysiert. Dabei liegt das Hauptaugenmerk der Beiträge nicht nur auf dem möglichen Potenzial, sondern auch auf der konkreten Umsetzung der Industrie 4.0-Anwendungen. Somit wird dem interessierten Leser ein praxisbezogener Leitfaden an die Hand gegeben, mit dessen Hilfe er das Konzept der industriellen Digitalisierung verstehen und umsetzen kann. Aus dem Inhalt: Digitale Revolution und digitaler Wandel: Wie entwickelt sich das industrielle Internet der Dinge? Welche Implikationen ergeben sich für den Maschinen- und Anlagenbau? Smart Factories und vernetzte adaptive Produktion: Interoperabilität und M2M-Standards (SoA, OPC UA und TSN). Wie lassen sich herstellerunabhängige standardisierte Schnittstellen in der Produktion etablieren? Smart Products und innovative Produktentwicklung: Referenzarchitektur (RAMI 4.0). Wie lassen sich smarte Lösungen explorativ und agil entwickeln? Smart Services und neue Geschäftsmodelle: Datengetriebene Geschäftsmodelle für Industrie 4.0 und erfolgreiche IoT-Businessmodelle. Digitale Anwendungen und Datenverarbeitung in der Industrie: Big Data in der Produktion, Machine Analytics und Industrial Analytics. Rahmenbedingungen, Rechtsgrundlagen und Systemsicherheit: Know-How-Schutz, Cyber-Security und Datensicherheit im Rahmen von Industrie 4.0

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Kapitelübersicht
  1. Grußwort, Vorwort des Herausgebers und Inhaltsverzeichnis
  2. Digitale Revolutionund digitaler Wandel
  3. Smart Factories /Vernetzte Adaptive Produktion
  4. Smart Products /InnovativeProduktentwicklung
  5. Smart Services / Neue Geschäftsmodelle
  6. DigitaleAnwendungen /Datenverarbeitung in der Industrie
  7. Rahmenbedingungen, Rechtsgrundlagen und Systemsicherheit
  8. Resümee
  9. Sponsored Content
  10. Abkürzungen und Stichwortverzeichnis
Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Grußwort, Vorwort des Herausgebers Und Inhaltsverzeichnis8
Digitale Revolutionund digitaler Wandel24
I Plattform Industrie 4.026
1 Digitale Transformation «Made in Germany»:Plattform Industrie 4.0 unterstützt Unternehmenauf dem Weg zur vernetzten Produktion27
2 Gemeinsam den Wandel gestalten:Die Produktion von morgen28
2.1 Auftragsgesteuerte Produktion28
2.2 Wandlungsfähige Fabrik29
2.3 Selbstorganisierende, adaptive Logistik31
2.4 Value Based Services33
2.5 Transparenz und Wandlungsfähigkeit ausgelieferter Produkte35
3 Anwenderunterstützung in der Produktion37
3.1 Smarte Produktentwicklung für die smarte Produktion39
3.2 Innovative Produktentwicklung40
3.3 Kreislaufwirtschaft43
4 Handlungsbedarfe und Arbeitsgruppen45
5 Mitwirkung und Beteiligungsmöglichkeiten48
II Das Ökosystem des IndustrialInternet50
III Die digital vernetzte Zukunftdes Maschinen- und Anlagenbaus54
1 Technologische Evolution als Voraussetzung für Industrie 4.055
2 Bedürfnisse kleiner und mittelständischerUnternehmen (KMU) im Maschinenbau55
Smart Factories /Vernetzte Adaptive Produktion58
I Interoperabilität fürIndustrie 4.0 mit OPC Unified Architecture60
1 Service-orientierte Architektur OPC UA61
2 Welche Daten und Dienste liefert ein Gerät odereine Maschine?62
2.1 Transport, Security, Zugriffsrechte63
2.2 Modellierung63
2.3 Keine Differenzierung mit OPC UA?63
2.4 Dienste64
2.5 Betriebssystem und Realtime64
2.6 Skalierbarkeit65
2.7 Adaptierung66
3 Praktische Anwendungen von OPC UA66
3.1 Anwendung vertikal: Energie-Monitoring und Big Data66
3.2 Anwendung horizontal: M2M in der Wasserwirtschaft67
3.3 Anwendung vertikal: IoT-Plattform68
4 Roadmap und Ausblick auf Weiterentwicklungen69
4.1 Trend: Informationsmodelle69
4.2 Trend: Service-orientierte Architektur (SoA)69
4.3 Trend: OPC UA im Chip70
4.4 Trend: OPC UA mit TSN70
5 Zusammenfassung70
II Deterministische Machine-to-Machine-Kommunikation im Umfeld Industrie 4.072
1 Die Bedeutung einer durchgängigen Industrie-4.0-Architektur72
2 Die Big-Bounce-Theorie – Zentralisierung vs.Dezentralisierung von Rechenleistung73
3 Interoperabilität – Warum nur genau ein M2M-Kommunikationsstandardso wichtig ist74
3.1 Service-orientierte Architektur im Internet der Dinge75
3.2 Semantische Servicebeschreibungen und Informationsmodelle77
4 Echtzeit – ein häufig missverstandener Begriff79
5 Echtzeit-Anwendungen von OPC UA81
5.1 Die Publisher/Subscriber-Architektur von OPC UA83
5.2 Deterministische Echtzeit durch Time SensitiveNetworking (TSN)84
5.3 Werden durch OPC UA TSN herkömmliche Feldbusseüberflüssig?88
III Lösungsbausteine fürherstellerunabhängige, standardisierte Schnittstellenin der Produktion90
1 Einführung90
2 Maschinen- und Anlagenbau: Rückgrat und Herausforderung in Einem91
2.1 Ausgangssituation in der Fabrik92
2.2 Selbstbeschreibung von Maschinen und Anlagen93
2.3 Selbstbeschreibung von Maschinenkomponenten95
3 Werkzeuge und Standards97
3.1 AutomationML™98
3.2 OPC UA98
3.3 Industrielle IoT-Adapter98
4 Anwendungsfelder für produzierende Unternehmen100
4.1 Neue Geschäftsmodelle für Maschinen-/Anlagenbauer und Komponentenlieferanten100
4.2 Laufzeitdaten erfassen, speichern und auswerten100
4.3 Neue Architekturen produktionsnaher IT-Systeme102
5 Modularer Lösungsansatz104
5.1 Ausgangspunkt der Arbeiten104
5.2 Entwicklungspfad106
6 Zusammenfassung und Handlungsbedarf108
Smart Products /InnovativeProduktentwicklung110
I Referenzarchitektur alsGrundlage für neue Produktezur Cloud-basierten Kommunikation112
1 Was zeichnet die Kommunikation bei Industrie 4.0 aus?113
2 Warum brauchen wir eine Referenzarchitektur für Industrie 4.0?114
3 SOA – die Grundlage der Kommunikation für Industrie 4.0116
4 Produktionshierarchie und deren Abbildung auf RAMI 4.0117
5 Durchgängiges Engineering über den Produktlebenszyklus118
6 RAMI-4.0-Layer-Struktur119
7 Die Industrie-4.0-Komponente120
8 Struktur der Verwaltungsschale123
9 Anwendung von RAMI am Beispiel123
10 Das RAMI-4.0-Architekturmodell im internationalen Kontext127
II Unterwegs lernen zu laufen: Smarte Produkte und Lösungen explorativ und agil entwickeln130
1 Industrie 4.0: Revolution und Evolution zugleich130
1.1 Das Neue im Alten erkennen131
1.2 In die Zukunft vortasten131
2 Schnell Erfahrungen sammeln132
2.1 Anwender: Kleine Veränderungen können große Effekte erzielen132
2.2 Regelkreis zwischen Entwicklern und Anwendern133
2.3 Sieben Merkmale für Industrie-4.0-Lösungen134
2.4 Prozessmodell zur Umsetzung von Industrie 4.0136
3 Entwicklung von smarten Produkten138
3.1 Smarte Produkte: Herstellerübergreifende Definitionenals Basis138
3.2 RAMI 4.0 – Der Modellaufbau139
3.3 Produktkriterien für Industrie-4.0-Produkte als Mindesteigenschaften140
3.4 Auswirkungen auf die Produktentwicklung141
4 Neue Prozesse für smarte Produkte –Agile Entwicklungsmethoden146
4.1 Auf variable Ziele hin entwickeln146
5 Beispiele für Industrie-4.0-fähige Produkteund Lösungen147
5.1 IoT Gateway147
5.2 Kommunikationsplattform Beispiel ActiveCockpit147
5.3 Vom Condition Monitoring zur prädiktiven Wartung149
Smart Services / Neue Geschäftsmodelle152
I Neue Ufer für traditionelles Geschäft: Geschäftsmodell-Architekturen für Industrie 4.0154
1 Treiber neuer Geschäftsmodelle – Warum es unabwendbar ist154
2 Neue Geschäftsmodelle – datengetrieben, in Echtzeit, plattformbasiert155
2.1 Datengetriebene Geschäftsmodelle157
2.2 Echtzeitbasierte Geschäftsmodelle162
2.3 Plattformbasierte Ökosystem-Geschäftsmodelle –«Vier gewinnt»164
2.4 Der Mensch, die Technologie, das Recht169
3 Enabler neuer Geschäftsmodelle – Digitale Business Transformation erforderlich170
II Erfolgreiche IoT-Geschäftsmodelleinder Industrie174
1 Geschäftsmodelldefinition174
2 Auswirkungen des IoT auf Geschäftsmodelle175
2.1 Angebots- und Marktpositionierung: Bislang vor allem bestehende Kundengruppen im Fokus175
2.2 Wertschöpfungskette: Vom Produkt zum Service177
2.3 Erlösmodell: Vom einmaligen zum nutzungs und zeitabhängigen Erlös181
3 Beispiele für erfolgreiche IoT-Geschäftsmodelle185
3.1 IoT im Maschinen- und Anlagenbau185
3.2 IoT in der Energiebranche187
3.3 Weitere IoT-Geschäftsmodelle anderer Anbieter188
4 Fazit und Ausblick188
DigitaleAnwendungen /Datenverarbeitung in der Industrie190
I Big Data – Vom Hype zum realen Nutzen in der industriellen Anwendung192
1 Megatrend Big Data192
1.1 Ab wann reden wir von Big Data?192
1.2 Wie wird Big Data heute eingesetzt?193
1.3 Kosten / Nutzen und Smart Data193
1.4 Erfolgreiche Killerapplikationen194
1.5 Wer hat’s erfunden?195
1.6 Big Data und Cloud-Computing195
1.7 Big Data ist Teamsport196
2 Big Data in der industriellen Anwendung196
2.1 Identifikation der wesentlichen Einflussfaktoren hilft Prozesse zu optimieren196
2.2 Aufzeichnung des Nutzungsverhaltens verbessert Produkte197
2.3 Datensammeln macht viele servicebasierteGeschäftsmodelle erst möglich und erfolgreich197
2.4 Lieferketten werden optimiert und stabilisiert198
2.5 Smarte Apps ersetzen den Experten vor Ort198
2.6 Vorausschauende Wartung durch Predictive Analytics199
2.7 Assistenzsysteme erleichtern Produktion und Wartung199
2.8 Big Data erkennt Security-Risiken199
3 Die Technologie-Basis von Big Data200
3.1 Einteilung in Technologiekategorien200
3.2 Cluster-Computing auf Commodity-Hardware macht Big Data erschwinglich201
3.3 Das MapReduce-Verfahren – einfach, aber wirkungsvoll201
3.4 Die Apache-Hadoop-Architektur202
3.5 NoSQL-Datenbanken als Alternative zu RDBMS206
3.6 In-Memory-Datenbanken207
3.7 Streaming und Complex-Event-Processing analysieren Datenströme in Echtzeit207
3.8 Machine Learning erlaubt Zukunftsprognosen207
3.9 Programmiersprachen für Data Scientists208
3.10 Interaktive Werkzeuge für Data Scientistsund Power-User209
3.11 Data Lakes machen das klassische Data WarehouseBig-Data-fähig209
4 Big Data und das Internet der Dinge210
4.1 Das Internet der Dinge und Industrial-Internet-Systeme210
4.2 IoT-Referenzarchitekturen211
4.3 Fog Computing bringt die Intelligenz vor Ort212
4.4 Die SPS als IoT-Controller213
4.5 IoT-Plattformen als Cloud-basierte Lösungsbaukästen213
5 Zusammenfassung und Ausblick215
II Machine Analytics – Wie aus Daten Werte für Industrie 4.0 entstehen218
1 Die Bedeutung von Big Data Analytics fürIndustrie 4.0218
2 Die Verarbeitungskette der Datenanalyse220
2.1 Datenerfassung220
2.2 Datenvorverarbeitung221
2.3 Datenanalyse223
2.4 Ergebnisdarstellung und -bewertung227
3 Herangehensweise und Personen für erfolgreiche Datenanalysen228
3.1 Der USU-Smart-Data-Prozess228
3.2 Die Rolle des Menschen in der Datenanalyse230
4 Beispielhafte Umsetzung233
4.1 Architekturbeispiel für skalierbare Datenanalyse233
4.2 Anwendungsbeispiele235
5 Ausblick und Zusammenfassung239
5.1 Deep Learning: Überholen uns die Maschinen?239
5.2 Zusammenfassung240
III Industrial Analytics – Dateneinfach und verständlich vermitteln und Perspektiven ableiten242
1 Maschinelles Lernen in der virtuellen SmartFactory244
1.1 Was ist maschinelles Lernen?244
1.2 Die virtuelle Smart Factory244
1.3 Klassifikation – Effizienzsteigerung in der Qualitätssicherung246
1.4 Ergebnisse richtig evaluieren und interpretieren249
1.5 Regression – Optimale Produktionsplanung und -steuerung252
1.6 Clustering – Ähnlichkeiten in Produktionsdaten aufdecken256
2 Anwendungsgebiete für Industrial Analytics257
2.1 Predictive Quality257
2.2 Predictive Maintenance258
2.3 Energy Analytics259
3 Zusammenfassung260
Rahmenbedingungen, Rechtsgrundlagen und Systemsicherheit262
I Know-how-Schutz im Umfeld von Industrie 4.0264
1 Einführung264
2 Rechtliche Rahmenbedingungen265
2.1 Welches Know-how ist geschützt?265
2.2 Geheimnisschutz oder Registrierung gewerblicherSchutzrechte?265
2.3 Änderungen aufgrund der Richtlinie zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen266
3 Maßnahmen zum Schutz von geheimem Know-how im Rahmen digitaler Fertigungsprozesse270
3.1 Risikoanalyse270
3.2 Vertragliche Regelungen271
3.3 Maßnahmen auf dem Gebiet der IT-Sicherheit276
3.4 Organisatorische Maßnahmen280
4 Zusammenfassung283
II Datensicherheit bei Smart Services und Cloud-Sicherheit und Datenschutz im Cloud-Computing284
1 Einleitung284
2 Architektur285
2.1 Cloud-Service-Modelle285
2.2 Cloud-Deployment-Modell286
2.3 Smart-Service-Architekturen286
2.4 Service-orientierte Architekturen287
3 Rechtlicher Rahmen288
3.1 Allgemeines288
3.2 Datenschutz289
3.3 Informationssicherheit290
4 Datensicherheit292
4.1 Allgemeines292
4.2 Normen, Standards, Frameworks293
4.3 Gefährdungsszenarien297
5 Best Practice298
5.1 Datensicherheitsteam298
5.2 Sicherheit durch Harmonisierung299
5.3 Sicherheit durch Klarheit299
5.4 Resilienz by Design299
5.5 Domänenwissen300
6 Zertifizierung301
7 Auswahl und Kontrolle der Dienstleister302
8 Zusammenfassung305
III Informationssicherheit in Industriesteueranlagen306
1 Aktuelle Herausforderungen und Bedrohungen306
1.1 Das Vorgehen der Angreifer307
1.2 Typen von Angreifern und Angriffen311
1.3 Verwundbare Stellen313
2 Maßnahmen zur Erhöhung derInformationssicherheit314
2.1 Risikobewertung315
2.2 Schutzbedarfsfeststellung316
2.3 Bedrohungsanalyse317
2.4 Schwachstellenanalyse318
2.5 Kommunikationssicherheit320
2.6 Systemhärtung329
2.7 Organisatorische Sicherheitsmaßnahmen330
2.8 Kontinuierliches Managementder Informationssicherheit331
3 Ansätze zur Weiterentwicklung der Informationssicherheit in Industrie 4.0332
3.1 Neue Herausforderungen an die Informationssicherheitdurch Industrie 4.0332
3.2 Architekturansatz333
3.3 Sichere Identitäten334
3.4 Sichere unternehmensübergreifende Kommunikationfür Industrie 4.0335
4 Zusammenfassung335
Resümee338
Entwicklung und Ausblick von Industrie 4.0340
Schlusswort des Herausgebers342
Sponsored Content344
Abkürzungen und Stichwortverzeichnis352

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