Industrie 4.0 ist die Bezeichnung für Projekte zur umfassenden Digitalisierung der industriellen Produktion. Das Projekt geht zurück auf die Forschungsunion der deutschen Bundesregierung und ein gleichnamiges Projekt in der Hightech-Strategie der Bundesregierung.Website Hightech-Strategie der Bundesregierung, Website BMBF
Bezeichnung Mit der Bezeichnung Industrie 4.0 soll das Ziel zum Ausdruck gebracht werden, eine vierte industrielle Revolution einzuleiten: Die erste industrielle Revolution bestand in der Mechanisierung mittels Wasser- und Dampfkraft; darauf folgte die zweite industrielle Revolution, geprägt durch Massenfertigung mit Hilfe von Fließbändern und elektrischer Energie, sowie daran anschließend die dritte industrielle Revolution oder digitale Revolution mit Einsatz von Elektronik und IT (v. a. die speicherprogrammierbare Steuerung und die CNC-Maschine) zur Automatisierung der Produktion.
Mit dem Ausdruck „4.0“ wird Bezug genommen auf die bei Software-Produkten übliche Versionsnummerierung. Bei tiefgreifenden Änderungen einer Software spricht man von einer neuen Version, wobei die erste Ziffer der Versionsnummer um Eins erhöht und gleichzeitig die zweite Ziffer auf Null zurückgesetzt wird.
Die Begriffswahl wird auch kritisiert. So soll die Bezeichnung 4.0 eine Verbindung zur ersten, zweiten und dritten Revolution herstellen und damit einen gleichwertigen Einfluss auf die Gesellschaft postulieren. Aus geschichtswissenschaftlicher Sicht wird kritisiert, dass er „sämtliche geschichtswissenschaftlichen Erkenntnisse zur Geschichte der Industrialisierung, zum Revolutionsbegriff sowie zu Fortschrittsvorstellungen ignoriert.“Martina Hessler, Nora Thorade: Die Vierteilung der Vergangenheit. Eine Kritik des Begriffs Industrie 4.0. in Technikgeschichte, Nomos, Volume 86 (2019), Issue 2, ISSN 0040-117X, S. 153 ff Es liege weder ein technologischer Wandel vor, der den Revolutionsbegriff rechtfertigen würde, ginge es doch bei den im Zusammenhang mit Industrie 4.0 erwähnten Technologien lediglich um Weiterentwicklungen aus der digitalen Revolution, noch sei ein entsprechender Gesellschaftswandel erkennbar. Vielmehr handele es sich um „Vorhersagungen und Prophezeiungen.“Nina Barthelmäs, Daniel Flad, Tobias Haußmann, Till Kupke, Sven Schneider und Katja Selbach: Industrie 4.0 – eine industrielle Revolution? in Volker P. Andelfinger, Till Hänisch (Hrsg.): Industrie 4.0. Springer Gabler, ISBN 978-3-658-15556-8, S. 33–56
Der Autor Wolfgang Halang kritisiert den selbstreklamierten Anspruch der vierten industriellen Revolution als „sicher vermessen und unseriös“ und bezieht sich auf Rainer Drath: „Bemerkenswert ist die Tatsache, dass erstmals eine industrielle Revolution ausgerufen wird, noch bevor sie stattgefunden hat“.Wolfgang A. Halang, Herwig Unger: Industrie 4.0 und Echtzeit. 2014, Springer Vieweg, ISBN 978-3-662-45108-3, S. V; zitiert: Rainer Drath: in open automation. Ausgabe 3/14; abgerufen am 7. Februar 2024. Da die technologische Grundlage die Mikroelektronik ist und somit gegenüber der Dritten industriellen Revolution unverändert ist, sprechen die Namensgeber von Industrie 4.0 Henning Kagermann und Wolfgang Wahlster sowie der Industriesoziologe Hartmut Hirsch-Kreinsen von einer „zweiten Phase der Digitalisierung“.Hartmut Hirsch-Kreinsen: Einleitung: Digitalisierung industrieller Arbeit. In: Hartmut Hirsch-Kreinsen/Peter Ittermann/Jonathan Niehaus (Hrsg.): Digitalisierung industrieller Arbeit. Die Vision Industrie 4.0 und ihre sozialen Herausforderungen. Baden-Baden 2015, S. 11.
Organisationsgestaltungsprinzipien Industrie 4.0 ist ein Organisationsgestaltungskonzept, das aus vier grundlegenden Organisationsgestaltungsprinzipien besteht. Vernetzung: es wird eine Vernetzung von Maschinen, Geräte, Sensoren und Menschen angestrebt, über das Internet der Dinge oder das Internet der Menschen. Informationstransparenz: Sensordaten sollen Informationssysteme digitaler Fabrikmodelle erweitern, um so ein virtuelles Abbild der realen Welt zu erstellen. Technische Assistenz: Assistenzsysteme sollen den Menschen mit Hilfe von aggregierten, visualisierten und verständlichen Informationen unterstützen, damit fundierte Entscheidungen getroffen und auftretende Probleme schneller gelöst werden können. Dezentrale Entscheidungen: Cyberphysische Systeme sollen in der Lage sein, eigenständige Entscheidungen zu treffen und Aufgaben möglichst autonom zu erledigen. Nur in Ausnahmefällen, zum Beispiel bei Störungen oder Zielkonflikten, übertragen sie die Aufgaben an eine höhere Instanz. Der optimale Grad der Autonomie ist von unterschiedlichen Faktoren abhängig.
Immersive Medien Im Kontext von Industrie 4.0, das die zunehmende Verschmelzung von physischen und digitalen Systemen in der Produktion beschreibt, gewinnen immersive Medien unter dem Sammelbegriff Extended Reality (XR) immer mehr an Bedeutung. Diese Technologien ermöglichen neuartige Formen der Interaktion, Visualisierung und Schulung und dienen als relevanter Bestandteil moderner Produktionsprozesse.
In Deutschland wurde 2023 der Ausbildungsberuf zum Gestalter für immersive Medien eingeführt, um industrie-spezifische Anwendungen zu gestalten und zu entwickeln.
Anwendungsgebiete für immersive Medien im Bereich der Industrie 4.0 sind:
Produktentwicklung und Prototyping: Immersive Medien erlauben die Darstellung und Überprüfung von Produktentwürfen in dreidimensionaler Form. Fehler und Optimierungspotenziale lassen sich frühzeitig erkennen, wodurch physische Prototypen reduziert und Entwicklungszyklen beschleunigt werden.
Montage und Instandhaltung: Studien zeigen, dass AR-Anwendungen Monteurinnen und Monteure unterstützen können, indem sie Bauteile, Montageanweisungen oder Sensordaten in Echtzeit einblenden. Dies verbessert die Präzision und reduziert Ausfallzeiten.
Wartung und Support: XR-Systeme ermöglichen die Visualisierung komplexer Maschinenzustände. Technisches Personal kann Handbücher, Echtzeitmessungen oder Diagnosedaten direkt im Sichtfeld abrufen, was die Instandhaltung beschleunigt.
Logistik und Navigation: AR-gestützte Systeme verbessern die Orientierung in großen Produktions- und Lagerhallen. Sie unterstützen die Lokalisierung von Bauteilen oder Arbeitsstationen und tragen so zu effizienteren Arbeitsabläufen bei.
Schulung und Training: Immersive Lernumgebungen ermöglichen es, Arbeitsprozesse und den Umgang mit Maschinen risikofrei einzuüben. Studien belegen eine höhere Effizienz und Erinnerungsleistung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.
Monitoring und digitale Zwillinge: Mithilfe von VR und MR lassen sich Produktionsanlagen als digitale Zwillinge abbilden, um Prozesse zu überwachen, Simulationen durchzuführen oder vorausschauende Wartung zu ermöglichen.
Industrial Metaverse: Forschungen betonen die Rolle des Industrial Metaverse, in dem XR, KI, IoT, Robotik und Cloud/Edge-Computing kombiniert werden, um neue Formen der Zusammenarbeit und Prozessoptimierung zu schaffen.
KI-Integration: KI spielt in Verbindung mit immersiven Medien eine zentrale Rolle. Sie ermöglicht die Analyse von Sensordaten in Echtzeit, passt virtuelle Darstellungen dynamisch an und unterstützt die vorausschauende Wartung durch Mustererkennung. Zudem verbessert sie die Interaktivität von XR-Systemen durch Sprach- und Bilderkennung. Studien weisen auf Effizienzsteigerungen, Qualitätsverbesserungen, erhöhte Sicherheit sowie auf Zeit- und Kostenreduktionen hin. Besonders in Schulung und Montage zeigen immersive Medien messbare Verbesserungen. Neben technischen Aspekten wie Latenz und Standardisierung gelten hohe Investitionskosten, Datenschutz, die Akzeptanz bei Mitarbeitenden aufgrund der noch klobigen und schweren Brillen sowie diverse Fragen der Interoperabilität als zentrale Hürden.
Künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz (KI) gilt als ein zentraler Enabler von Industrie 4.0. Sie verarbeitet Daten aus vernetzten Produktionsanlagen, um Entscheidungen zu automatisieren, Prozesse zu optimieren und neue Formen der Mensch-Maschine-Interaktion zu ermöglichen.
Anwendungsgebiete für Künstliche Intelligenz im Bereich der Industrie 4.0 sind:
Vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance): KI-Modelle erkennen Anomalien, prognostizieren Ausfälle und optimieren Wartungsintervalle; dadurch sinken Stillstandzeiten und Kosten.
Qualitätsprüfung und Computer Vision: Bildverarbeitung und (generative) KI verbessern Sichtprüfungen, Datenerweiterung und Fehlklassifikationsraten in der Fertigung.
Produktionsplanung und -steuerung (Scheduling/Dispatching): Verfahren wie neuronale Netze, Schwarm- und Reinforcement-Learning unterstützen die Planung in dynamischen Produktionsumgebungen.
Digitale Zwillinge (Digital Twins): KI koppelt virtuelle Modelle mit Echtzeitdaten, unterstützt Simulation, Überwachung und Optimierung von Anlagen und Prozessen.
Mensch-Maschine-Kooperation und Sicherheit: KI verbessert die Interaktion zwischen Menschen, kollaborativen Robotern und Assistenzsystemen, u. a. durch Umfeldwahrnehmung und adaptive Regelung.
KI-basierte Ansätze zeigen Effizienz- und Qualitätsgewinne, höhere Anlagenauslastung und geringere Durchlaufzeiten; zugleich bestehen Herausforderungen bei Datengovernance, Interoperabilität, Erklärbarkeit und der Überführung aus Pilot- in den Serienbetrieb.
Geschichte und Akteure Der Begriff wurde von Henning Kagermann, Wolf-Dieter Lukas und Wolfgang Wahlster geprägt und erstmals 2011 zur Hannovermesse in die Öffentlichkeit getragen. Im Oktober 2012 wurden der Bundesregierung Umsetzungsempfehlungen übergeben. Am 14. April 2013 wurde auf der Hannover-Messe der Abschlussbericht mit dem Titel Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 des Arbeitskreises Industrie 4.0 vorgelegt. Der Arbeitskreis stand unter dem Vorsitz von Siegfried Dais (Robert Bosch GmbH) und Henning Kagermann (acatech).
mini|Nahtlose Kommunikation vom Sensor bis ins Internet ist eine Voraussetzung für Industrie 4.0Die zuständige Promotorengruppe der Forschungsunion blieb auch nach Vorlage des Berichtes noch aktiv, so u. a. in der Arbeitsgruppe Industrie 4.0 der gleichnamigen Plattform Industrie 4.0, einem Zusammenschluss der Branchenverbände Bitkom, VDMA und ZVEI. Die Plattform Industrie 4.0 wurde seitdem weiter ausgebaut und steht inzwischen unter der Leitung der Bundesministerien für Wirtschaft und Energie (BMWi) sowie Bildung und Forschung (BMBF). Ziel der Plattform ist die Weiterentwicklung der mit dem Begriff Industrie 4.0 verbundenen Inhalte im Dialog mit Gewerkschaften, Wirtschaftsverbänden, Unternehmen, Wissenschaft und Politik., Plattform Industrie 4.0, abgerufen am 18. Dezember 2015.
Herausforderungen Die Plattform Industrie 4.0 hat zum Ziel, IT mit Produktionstechnologien zu verschmelzen, um dadurch innovative Produkte und Leistungen zu ermöglichen. Dies beinhaltet zahlreiche Herausforderungen. Es müssen technische Standards und Normen entwickelt werden, damit eine Kommunikation zwischen Mensch und Maschine beziehungsweise Maschine und Maschine wie zum Beispiel in kognitiven Systemen ermöglicht wird. Daten erhalten hohe Bedeutung, sie werden von vielen Autoren als der „neue Rohstoff“ bezeichnet. Die beiden Themen Datensicherheit und Eigentum an Daten erhalten äußerst hohe Priorität. Es ergeben sich zahlreiche bis heute ungeklärte rechtliche Fragen. Weiterhin muss für das Thema Industrie 4.0 breites Verständnis in der Fachwelt geschaffen werden, und es muss auf gesellschaftlicher Ebene allgemeine Akzeptanz finden. In diesem Zusammenhang ergeben sich außerdem noch offene Fragen zur Aus- und Weiterbildung. Es werden weltweit Lernfabriken entwickelt und aufgebaut, in denen Industrie-4.0-Schulungen praxisnah durchgeführt werden.