Gegevens zijn de belangrijkste grondstof voor Industrie 4.0

In Industrie 4.0 speelt één grondstof een spilfunctie. Maar in tegenstelling tot staal, plastic of andere fysieke componenten is dit materiaal onzichtbaar en ongrijpbaar. Het zijn de onzichtbare gegevensstromen in de verbonden industrie. Met de juiste tools kunnen bedrijven dit materiaal goed gebruiken, omdat het hen een manier biedt om hun eigen processen continu te verbeteren. Bovendien vormen deze data de basis voor nieuwe businessmodellen. En het is hier dat de echte revolutie in de verbonden industrie plaatsvindt. Het is een revolutie die grote delen van de Duitse economie en de wereldeconomie treft.

Op dit moment ligt de focus van Industrie 4.0 vaak op de hardware. Denk aan smartphones, tablets, snelle computers, grote geheugens, sensoren, RFID-technologie en draadloze verbindingen. Al deze zaken maken het mogelijk om machines binnen fabrieken en over landsgrenzen heen met elkaar te verbinden. In veel van zijn meer dan 250 fabrieken wereldwijd doet Bosch precies dat en verbetert het zijn concurrentiepositie. En het bedrijf laat zijn klanten profiteren van veel van de dingen die intern waardevol zijn gebleken. Dit maakt Bosch zowel een toonaangevende exponent als een toonaangevende leverancier - via Bosch Rexroth, Bosch Packaging Technology, Bosch.IO en vele andere eenheden.

Maar het potentieel van Industrie 4.0 is veel groter. Meer dan wat dan ook zorgen data voor een revolutie in de industriële productie. En dat doen ze hier en nu. Sensoren verzamelen gegevens met betrekking tot procestijden, slijtage, oliedrukvariaties van het ene onderdeel van een machine naar het andere, het koppel van aangesloten gereedschappen tijdens het vastdraaien of de status van de afzonderlijke onderdelen in een hydraulische klep. Deze stortvloed aan data is een nieuwe grondstof voor de connected industrie. Met goede algoritmen en de juiste software kan het licht werpen op nieuwe verbanden. Wat we nodig hebben, zijn experts die net zo thuis zijn in data-analyse, productie en het product zelf.

Bron:Bosch het operatorondersteuningssysteem geeft gebruikers informatie over de status van de apparatuur, geeft mogelijke storingen aan en biedt oplossingen.

Laten we het voorbeeld nemen van de hydraulische ventielen van Bosch, die uit verschillende onderdelen zijn samengesteld. Tot voor kort omvatte de eindinspectie van deze kleppen 90 afzonderlijke teststappen. Maar enige tijd geleden werden 21 van die stappen geëlimineerd, waardoor de inspectietijd werd teruggebracht van 177 seconden naar 146 seconden. Dat is een besparing van 31 seconden – of 17,4 procent. Gezien de mate waarin de moderne productie is geoptimaliseerd, is het ook een grote vooruitgang. In dit geval bleek uit een analyse van de gegevens van 30.000 hydraulische ventielen dat, mits de resultaten van enkele eerdere stappen positief waren, bepaalde volgende teststappen in het inspectieproces niet nodig waren. De uitkomst van die vervolgstappen kon betrouwbaar worden voorspeld door de eerdere stappen te analyseren. Het lokaliseren van dergelijke correlaties – die over het algemeen veel complexer zijn dan het hier gegeven voorbeeld – bespaart tijd en geld.

Veel van de oplossingen die op deze manier worden ontdekt, kunnen worden overgedragen naar andere planten. Wanneer het aantal onderdelen in de miljoenen loopt, kunnen zelfs besparingen van slechts een paar seconden al snel oplopen, wat resulteert in aanzienlijke productiviteitswinsten. De sleutelwoorden hier zijn 'big data' en 'datamining'. Sinds kort is het mogelijk om deze gegevens in realtime te evalueren, waardoor ze snel beschikbaar zijn voor gebruik in verdere processen. Innovaties op basis van het verzamelen, evalueren en gebruiken van data zijn de drijvende kracht achter veel nieuwe businessmodellen. Het vermogen om belangrijke informatie eruit te filteren en om te zetten in nieuwe kennis is een belangrijke kwalificatie voor de toekomst. Het stelt ons in staat om te evolueren naar nieuwe bedrijfsmodellen.

"We hebben experts nodig die net zo thuis zijn in productie en de analyse van enorme hoeveelheden gegevens." Werner Struth, voormalig lid van de raad van bestuur van Robert Bosch GmbH Tweet dit

Ook de kwestie van vertrouwen is belangrijk. Wie is eigenaar van productiegegevens? De machinist of de fabrikant? Het is denkbaar dat een machinebediener ervoor zorgt dat een dienstverlener de gegevens gebruikt om het productieproces te bewaken en te optimaliseren. Om deze samenwerking op vertrouwen te laten bouwen, is het essentieel om transparant met data om te gaan en duidelijke afspraken te maken over het gebruik ervan.

Hierdoor komen sensoren, software, algoritmen en databeveiliging steeds vaker op de agenda van gevestigde maakbedrijven. Elektrotechniek, werktuigbouwkunde en software zijn geen gescheiden werelden meer. De verandering die Industrie 4.0 teweegbrengt, is ingrijpend. Om er het beste van te maken, moeten we antwoorden vinden op twee belangrijke vragen.

Ten eerste hebben we experts nodig die net zo thuis zijn in productie en de analyse van enorme hoeveelheden gegevens. Deze combinatie is de enige manier waarop we kunnen hopen de digitale grondstof van onze fabrieken om te zetten in bruikbare nieuwe informatie. Nu carrièreprofielen zoals datawetenschapper of data-analist steeds meer centraal komen te staan, is er een reële behoefte om de vakken die aan de universiteit worden onderwezen te verfijnen en te heroverwegen.

Ten tweede is het ook de verantwoordelijkheid van de industrie om haar leertijd- en bijscholingsprogramma's te herzien. Het is absoluut noodzakelijk dat kinderen op school algemene IT-vaardigheden leren - en niet alleen om de hierboven geschetste toekomstvisie te ondersteunen. We mogen niet toestaan ​​dat een tekort aan IT-vaardigheden een belemmering wordt voor innovatie. Ten slotte moet de angst van mensen over big data en datamining worden weggenomen. Duitsland moet daarom de kans aangrijpen om zich te positioneren als een locatie die veel waarde hecht aan data-integriteit en databeveiliging.