Handbuch Industrie 4.0 Bd.3 (eBook)

Professor Dr.-Ing. Birgit Vogel-Heuser leitet den Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme der Technischen Universität München.Professor Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl leitet das Institut für industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF der Universität Stuttgart und das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in Stuttgart. Er ist Mitglied im Strategiekreis Plattform Industrie 4,0 der Bundesregierung sowie stellvertretender Vorsitzender des Lenkungskreises Allianz Industrie 4.0 BW.Professor Dr. Michael ten Hompel ist Institutsleiter des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik (gf) und des Fraunhofer ISST und Ordinarius des FLW der TU Dortmund. Zuvor gründete er das Software-Unternehmen GamBit, das er bis zum Jahr 2000 führte. Er gilt als einer der Väter des Internet der Dinge, ist Mitglied der „Logistik Hall of Fame“ und wissenschatlicher Beirat der nationalen Plattform Industrie 4.0.

Vorwort des Verlags 8
Vorwort zur 2. Auflage 10
Herausgeber und Autoren 13
Die Herausgeber 13
Die Autoren 13
Inhaltsverzeichnis 39
Mitarbeiterverzeichnis 44
Teil I: Materialflusstechnik für Industrie 4.0 47
PlugandPlay-Fördertechnik in der Industrie 4.0 48
1 Einleitung 48
2 Gewünschte Eigenschaften von PlugandPlay-Fördertechnik 49
2.1 WYSIWYG 49
2.2 PlugandPlay-Fähigkeit 50
2.3 Skalierbarkeit 50
2.4 Rekonfigurierbarkeit 50
2.5 Robustheit 50
2.6 Inhärente Sicherheit 51
2.7 Ressourceneffizienz 51
2.8 Selbstanpassung 51
3 Gestaltungsregeln 51
3.1 Modularität 51
3.2 Funktionsintegration 52
3.3 Dezentrale Steuerung 52
3.4 Interaktion zwischen Modulen 54
3.5 Standardisierte physikalische und Informationsschnittstellen 54
4 Beispielsysteme in der Stetigfördertechnik 54
4.1 FlexFörderer 55
4.2 GridSorter 56
4.3 GridFlow aus Fördermodulen 57
4.4 Cognitive Conveyors 58
5 Beispielsysteme in der Unstetigfördertechnik 59
5.1 KARIS PRO 59
5.2 GridFlow mit Transportfahrzeugen 61
5.3 Shuttle-Systeme mit erweiterten Bewegungsdimensionen 61
6 Fazit und Ausblick 62
Literatur 64
Kleinskalige, cyber-physische Fördertechnik 66
1 Einführung 67
2 Flexibilitätssteigerung in der Industrie 4.0 mit kleinskaliger, cyber-physischer Fördertechnik 67
2.1 Anforderungen an dezentral gesteuerte kleinskalige, cyber-physische Fördertechnik 68
2.2 Heutige Ansätze zur Lösung von Flexibilitätsproblemen in der Intralogistik 68
3 Aufbau der kleinskaligen, cyber-physischen Fördertechnik 69
4 Steuerung der kleinskaligen, cyber-physischen Fördertechnik 71
4.1 Anforderungen an die Steuerung und Routenplanung 71
4.2 Gesamtkonzept der Steuerung und Routenplanung 74
5 Datenkommunikation für kleinskalige, cyber-physische Fördertechnik 80
5.1 Anforderungen an eine Datenkommunikation zwischen kleinskaligen Fördermodulen 81
5.2 Stand der Forschung für die Datenkommunikation zwischen Produktionsmitteln 82
5.3 Aufbau der Beschreibungssprache zur Datenkommunikation 84
5.4 Umsetzung im industriellen Umfeld 86
Literatur 88
Der Mensch als Teil von Industrie 4.0: Interaktionsmechanismen bei autonomen Materialflusssystemen 90
1 Einleitung 90
1.1 Mensch und Maschine in Industrie 1.0 bis Industrie 3.0 91
1.2 Interaktion in Industrie 4.0 93
1.2.1 Was ist Autonomie? 93
2 Interaktion zwischen Mensch und autonomen Systemen in Industrie 4.0 94
2.1 Merkmale guter Interaktion 94
2.2 Gewünschte Eigenschaften der Interaktionsmechanismen von Industrie-4.0-Systemen 95
2.3 Gestaltungsregeln für Interaktionsmechanismen 96
3 Neue Ansätze zur Interaktion mit autonomen Systemen 97
3.1 Packassistent - Gestenerkennung und Qualitätskontrolle beim manuellen Verpacken 97
3.1.1 Interaktionsmechanismen beim Packassistent 97
3.2 FTF out of the box 98
3.2.1 Interaktionsmechanismen bei FTF out of the box 98
3.3 KARIS PRO - Ein autonomes, dezentral gesteuertes Transportsystem 99
3.3.1 Interaktionsmechanismen bei KARIS PRO 100
3.4 FiFi - ein gestengesteuertes Transportfahrzeug 101
3.4.1 Interaktionsmechanismen bei FiFi 101
4 Zusammenfassung und Ausblick 103
Literatur 103
Teil II: Industrie-4.0-fähige Flurförderzeuge 105
Transformierbare Flurförderzeuge als multifunktionale Begleiter in sozio-technischen Systemen 106
1 Der Schwarm gewinnt - die flachen Hierarchien künftiger Intralogistik 106
2 Das Ende der Pyramide und die Zukunft wandelbarer Logistik 109
3 Wandel der Konsumentenbedürfnisse - Wandel der Logistik 110
4 Zukunftsfaktor Wandlungsfähigkeit 111
5 Kognitive Logistik im Internet der Dinge 114
6 Dezentrale Steuerung als Erfolgsfaktor 116
7 Vom statischen Lager zum wandelbaren Drehkreuz 119
8 Ein wandelbares Flurförderzeug 120
9 Die neue Arbeitsorganisation in der Industrie 4.0 125
Literatur 128
Intelligente Flurförderzeuge durch die Implementierung kognitiver Systeme 129
1 Einführung 129
2 Optisches Ortungssystem für Flurförderzeuge 130
2.1 Anforderungen an Ortungssysteme in der Intralogistik 130
2.2 Aufbau des optischen Ortungssystems 131
2.3 Industrielle Anwendung 133
3 Kamerabasierte Ein- und Auslagerungsunterstützung 136
3.1 Anforderungen an ein 3D-Kamerasystem für FFZ 137
3.2 Anwendungsbereiche von Kamerasystemen im FFZ-Bereich 137
3.3 Funktionsweise einer kamerabasierten Ein- und Auslagerungsunterstützung 138
3.4 Umsetzung in Form eines Ein-/Auslagerungsassistenten 140
4 Sensorintegration in FFZ-Reifen 142
4.1 Anforderungen an Sensorsystem zur integrierten Reifenüberwachung 142
4.2 Systeme zur kontaktlosen Parameterüberwachung 143
4.3 Entwicklung und Aufbau eines Reifensensors für FFZ 144
5 Sprachsteuerung zur Beauftragung von Fahrerlosen Transportfahrzeugen in der Intralogistik 147
5.1 Anforderungen an eine Sprachsteuerung für FTF 147
5.2 Einsatzgebiete von Sprachsteuerungen 148
5.3 Umsetzung einer Sprachsteuerung für FTF 150
6 Gestenbasierte Transportgutzuweisung für fahrerlose Transportfahrzeuge 152
6.1 Anforderungen an eine Gestensteuerung für FTF 153
6.2 Gestensteuerungen im industriellen Umfeld 153
6.3 Systemaufbau 154
6.4 Realisierung 155
Literatur 158
Schlüsseltechnologien für intelligente, mobile Transport- und Automatisierungsplattformen 161
1 Motivation 161
1.1 Intelligente Transportplattformen 162
1.2 Intelligente, mobile Automatisierungsplattformen 163
2 Beschreibung ausgewählter Schlüsseltechnologien 164
2.1 Sensorik 164
2.2 Aktorik 167
2.3 Navigation 168
2.4 Leitsystem und SOA-Fahrzeuge 171
3 Beispiele aktueller intelligenter, mobiler Systeme 173
4 Zusammenfassung und weitere Zukunftsvisionen 175
Literatur 177
Teil III: Industrie-4.0-fähige Lagertechnik 179
Intelligente, vernetzte Lagersysteme für die Industrie 4.0 180
1 Charakteristik von Shuttle-Systemen 180
1.1 Gassen- und ebenengebundene Shuttles 181
1.1.1 Die Vor- und Nachteile: hohe Leistung, keine Skalierbarkeit 181
1.2 Gassen- und nichtebenengebundene Shuttles 182
1.3 Gassenungebundene Shuttles 183
2 Vorteile von Kleinteile-Shuttles 184
2.1 Niedriger Energieverbrauch 184
2.2 Redundanz 184
2.3 Heterogene Leistungsverteilung über die Lagergeometrie 184
2.4 Skalierbarkeit 185
2.5 Autonome Intelligenz 185
2.5.1 Zentral gesteuert 185
2.5.2 Dezentral gesteuert 185
3 Vereinigung der Vorteile: Praxisbeispiel SmartCarrier 186
3.1 Verschwendung eliminieren 186
3.1.1 Shuttles nichtebenengebunden gleichmäßig auslasten 187
3.1.2 Mit Einbahnregelungen Blockaden lösen 187
3.1.3 Fahrtrichtungsvorgaben flexibilisieren 188
3.1.4 Kommunikation der Komponenten untereinander optimieren 189
3.1.5 Ausgeklügeltes Energiekonzept 189
3.2 Kurzresümee 190
Das bewegliche Lager auf Basis eines Cyber-physischen Systems 191
1 Einführung 191
2 Industrie 4.0 im beweglichen Lager 195
3 Stand der Technik 196
3.1 Ware-zur-Person nach dem SHUTTLE-Konzept 197
3.2 Ware-zur-Person nach dem Kiva-Konzept 199
3.3 AutoStore-Konzept 209
3.4 Ware-zur-Person mit zellularen Transportsystemen 210
3.5 Person/Roboter-zur-Ware-Automatisiert 212
4 Ausblick 214
Literatur 216
Teil IV: Hybride Dienstleistungen für Industrie-4.0-Systeme 218
Device Clouds 219
1 Einleitung 219
2 Begriffsbestimmung Internet der Dinge und Cloud Computing 220
2.1 Vernetze Dinge 220
2.2 Schichtenmodell für das Internet der Dinge 222
2.3 Cloud Computing 224
3 Mehrwert cloudbasierter IoT-Systeme und -Anwendungen 226
3.1 Vereinfachung und Transparenz 226
3.2 Prozessoptimierung und neue Geschäftsmodelle 228
4 Device Cloud: Zusammenführung des Internet der Dinge mit dem Cloud Computing und Big Data 229
4.1 Edge-Komponenten 229
4.2 Cloud-Komponenten 232
5 Anwendungen von Device Clouds 233
5.1 Eigenschaften und Anforderungen 233
5.1.1 Variabilität 233
5.1.2 Verteilung 234
5.1.3 Konnektivität 234
5.2 Beispiele 235
5.2.1 Zustandsbasierte und vorausschauende Wartung von Industriemaschinen 235
5.2.2 Adaptive Logistik und Flottenmanagement 235
5.2.3 Lagerung von Gefahrgut 236
6 Device Clouds: Herausforderungen und Ausblick 237
Literatur 238
Industrie-4.0-fähige Software-Dienste auf Basis von Cloud Computing 239
1 Cloud Computing und Industrie 4.0 239
2 Bereitstellung Industrie-4.0-fähiger Softwaredienste 240
2.1 Business-Process-as-a-Service als Bezugsmodell 241
2.2 Business-Process-as-a-Service und Industrie 4.0 243
2.3 Entwicklungsstufen einer BPaaS-Plattform 244
3 Umsetzung einer BPaaS-Plattform 246
3.1 Marktplatz und Nutzungsumgebung 247
3.1.1 Benutzermanagement 248
3.1.2 Reporting 248
3.1.3 Helpdesk 249
3.2 Logistics Process Design Studio und Geschäftsobjekte für die Logistik 249
3.3 App-Entwicklung für die Logistics Mall 251
4 Marktanalyse „Cloud Computing für Logistik`` 253
5 Zusammenfassung 255
Literatur 256
Auswirkungen von Industrie 4.0 auf Warehouse-, Transport- und Supply-Chain-Management-Systeme 257
1 Die Ausgangspunkte von Industrie 4.0 258
2 Herausforderungen für IT-Entwickler 259
3 Adaptives Szenariomanagement 261
4 SOA - Basis der IT-Architektur für Industrie 4.0 262
5 Informationsaustausch in Echtzeit 263
6 Neue Lizenzmodelle auf Transaktionsbasis 265
7 IT-Systeme als Service Broker in vernetzten Prozessen 267
8 Harmonisierung, Analyse und Nutzung polystrukturierter Daten 267
Literatur 269
Warehouse-Management-Systeme im Spannungsfeld von Industrie 4.0 270
1 Smart Factories auf dem Vormarsch 270
2 Die Warenverwaltung zwischen Tradition und Innovation 273
2.1 Konfiguration, Simulation und Analyse im Warehouse Management 274
2.2 Aufbau und Integration intralogistischer Netzwerke 275
3 Mensch, Maschine und Mobilität 277
4 Warehouse Management - Quo vadis 279
5 Zusammenfassung 280
Literatur 282
Teil V: Sensorik und Aktorik für Industrie-4.0-Logistiksysteme 283
Aktorik für Industrie 4.0: Intelligente Antriebs- und Automatisierungslösungen für die energieeffiziente Intralogistik 284
1 Einleitung 284
2 Antriebstechnische Anforderungen intralogistischer Anwendungen 286
3 Neue Antriebskonzepte für die horizontale Fördertechnik 286
3.1 Smart Motor: Anwendungsoptimierte mechatronische Antriebssysteme 288
3.2 Neuartige Antriebssysteme für eine cyber-physische Fördermatrix 293
4 Effizienzoptimale Bewegungsführung in Förderanwendungen 295
5 Intelligente, modulare Energierückspeisekonzepte 299
Literatur 303
Intelligente Sensorik als Grundbaustein für cyber-physische Systeme in der Logistik 305
1 Einleitung und Motivation 305
2 Sensorik in der Logistik 306
2.1 Sensorik in der Prozesskette 312
3 Intelligente Sensorik 313
4 Sensorbasierte cyber-physische Systeme 319
5 Logistik 4.0 Anwendungen 324
6 Zusammenfassung und Ausblick 330
Literatur 331
Teil VI: Devices für Logistik-4.0 332
Indoor- und Outdoor-Inspektionsaufgaben aus der Luft im Rahmen von Industrie 4.0 333
Additive Fertigungsverfahren im Kontext von Industrie 4.0 342
1 Motivation und Einordung in den Kontext 342
1.1 Neue Visionen für die Zukunft der Produktion 343
1.2 Produktion in einer vernetzten, intelligenten Welt 344
1.3 Evolution der Automatisierungspyramide und Veränderungen im Produkt-/Fabriklebenszyklus 345
2 Grundlagen Additiver Fertigungsverfahren 345
2.1 Einordnung Prototyping/Begriffe 346
2.2 Verfahren 346
2.2.1 Anwendung Desktop 347
2.2.2 Anwendung Schichtbauverfahren mittels Laser 347
2.2.3 Anwendung Kunststoffstrang 349
2.3 Anwendungen AM 350
3 Möglichkeiten und Chancen Additiver Fertigungsverfahren 352
3.1 Informationsbezogene Aspekte 352
3.1.1 Digitale Prozesskette 354
3.1.2 Prozessinitialisierung 354
3.1.3 Dienste-orientiertes Prozessmanagement 355
3.1.4 Cloud Computing und Internet der Dinge und Dienste 355
3.1.5 Kontinuierliche Verbesserung 355
3.1.6 Virtual Engineering und Virtual Factories 356
3.2 Produktbezogene Aspekte 356
3.3 Prozessbezogene Aspekte 358
3.4 Wirtschaftliche Aspekte 360
4 Zusammenfassung 361
Literatur 362
Teil VII: Management von Industrie-4.0-Systemen 363
Geschäftsmodelle für die Logistik 4.0: Herausforderungen und Handlungsfelder einer grundlegenden Transformation 364
1 Industrie 4.0 364
2 Grundprinzipien der Transformation 365
3 Technik braucht Organisation 366
4 Der Mittelstandsvorbehalt 367
5 Neue Geschäftsmodelle 367
6 Weiter zunehmende Orientierung an kurzfristigen und individuellen Kundenwünschen 370
7 Komplexe Wertschöpfungsmuster 371
8 Vom Internet zum Business Web 372
9 Kartellrecht und Compliance 373
10 Ausblick: Messen und Managen neuer Geschäftsmodelle für die Logistik 4.0 373
Literatur 374
Machine-To-Machine Communication: From Data To Intelligence 375
1 Definitorische Grundlagen M2M 376
2 Zusammenspiel von Industrie 4.0 und M2M 378
3 Ein Blick auf den Markt 379
4 Kundenbedürfnisse im M2M-Markt 380
5 Produktbeispiel M2M: From Data to Intelligence - Industrie-4.0-Lösung 381
6 Ausblick 384
Literatur 384
Digitalisierung industrieller Arbeit: Entwicklungsperspektiven und Gestaltungsansätze 385
1 Technologieschub Digitalisierung 385
2 Industrie 4.0 als sozio-technisches System 388
3 Entwicklungsperspektiven von Arbeit 391
3.1 Upgrading von Qualifikationen 391
3.2 Polarisierung von Qualifikationen 393
3.3 Gestaltungsalternativen 395
4 Bestimmungsgrößen der System- und Arbeitsgestaltung 396
4.1 Alternative Automatisierungskonzepte 397
4.2 Betrieblicher Einführungsprozess 398
5 Resümee: Verbreitung in Grenzen 399
Literatur 402
Big Data - Mustererkennung 405
1 Komplexitätszunahme in der Logistik 405
2 Komplexitätswahrnehmung und Integration von Warenflüssen 408
3 Zusammenhang zwischen Komplexität, Information und Koordination aus informationstheoretischer Sicht 410
4 Mustererkennung und -voraussage als Verfahren der Zukunft 413
5 Die Rolle von Big Data und Predictive Data Analytics in der Praxis 415
6 Beispiel für die Visualisierung von Verhaltensmustern 416
7 Stammdatenmanagement als Voraussetzung 416
Literatur 418
Sachverzeichnis 421