Industriesoftware

Software als Wachstumstreiber

Von Inken Schönauer · 2014

Jemand wischt über ein Tablet-Display

ERP, MES, PLM sind die Abkürzungen der Zukunft. Die Technologie, die dahinter steckt, ermöglicht die komplette Vernetzung in einer Fabrik – bringt aber auch riesige Datenmengen mit sich. Unternehmen kommen an diesen Trends nicht mehr vorbei.

Noch ein Klick und das Auto ist fertig. Es wirkt noch immer wie eine sehr futuristische Vorstellung, ist aber längst Realität: Die softwaregesteuerte Fabrik. In der Fabrik der Zukunft sollen sogar Werkstoffe selbstständig mit Maschinen kommunizieren, Maschinen wiederum sollen untereinander in ständigem Austausch stehen. So werden ganz automatisch Lager aufgefüllt oder Probleme ins Kontrollzentrum gemeldet – wo dann doch auch wieder Menschen sitzen. Unter dem Schlagwort „Industrie 4.0“ verbergen sich Prozesse die Fertigung von Industrieprodukten dezentral über den Kundenauftrag oder das Produkt selbst steuern können. Damit stehen industrielle IT-Systeme vor der Herausforderung, eine firmenübergreifende Datenlogistik-Infrastruktur zu betreiben.

Software als zentrales Element

„Software ist das zentrale Realisierungselement bei Industrie 4.0, sei es als Embedded Software, als Steuerungssoftware, als Enterprise-Resource-Planning (ERP)-Software oder als App auf Smart Devices“, sagte Rainer Glatz, Geschäftsführer der Fachverbände Elektrische Automation und Software im VDMA Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau kürzlich in einem Interview. Viele der Ideen und Konzepte von „Industrie 4.0“ würden letztlich über Software realisiert. Die Arbeitsumgebung, um heutzutage Fabriken oder Maschinenhallen zu steuern, gleicht einer elektronischen Schaltzentrale, in der alle Softwaretools zusammenlaufen. Dabei gibt es gleich verschiedene Software-Stränge, die in so einem „Cockpit“ vereint werden.

Durch Vernetzung entstehen riesige Datenmengenm die viele Unternehmen bisher noch nicht strukturiert verwenden.

Ganzheitlicher Ansatz

Bei Product Lifecycle Management (PLM) handelt es sich beispielsweise um einen Ansatz zur ganzheitlichen, unternehmensweiten Verwaltung und Steuerung aller Produktdaten und Prozesse des kompletten Lebenszyklusses entlang der erweiterten Logistikkette – von der Konstruktion und Produktion über den Vertrieb bis hin zur Demontage und dem Recycling. Das Product Lifecycle Management ist ein umfassendes Konzept, mit dem das Produkt über seinen gesamten Lebenszyklus möglichst effektiv und effizient gestaltet wird. Das plm basiert auf Produktinformationen, die im Rahmen der Produkterstellung sowohl innerhalb, als auch außerhalb eines Unternehmens anfallen. Mit PLM wird durch Prozesse, Methoden und Werkzeuge eine Umgebung zur Verfügung gestellt, um Produktinformationen in der richtigen Zeit, Qualität und Reihenfolge dem richtigen Ort zur Verfügung zu stellen, und Verschwendung zu vermeiden. Als Manufacturing Execution System (MES) wird eine prozessnah operierende Ebene eines mehrschichtigen Fertigungsmanagementsystems bezeichnet. Oft wird der deutsche Begriff Produktionsleitsystem synonym dazu verwendet. Das mes zeichnet sich gegenüber ähnlich wirksamen Systemen zur Produktionsplanung, den sogenannten erp-Systemen (Enterprise Resource Planning), durch die direkte Anbindung an die verteilten Systeme der Prozessautomatisierung aus und ermöglicht die Führung, Lenkung, Steuerung oder Kontrolle der Produktion in Echtzeit. Dazu gehören klassische Datenerfassungen und Aufbereitungen wie Betriebsdatenerfassung (BDE), Maschinendatenerfassung (MDE) und Personaldatenerfassung, aber auch alle anderen Prozesse, die eine zeitnahe Auswirkung auf den Fertigungs-/Produktionsprozess haben.

Riesige Datenmengen

Das Thema Software stellt Unternehmen aber auch vor weitere Herausforderungen. „Durch die Vernetzung der Wertschöpfungsketten und Produkte entstehen riesige Datenmengen, die viele Unternehmen bisher noch nicht strukturiert verwenden“, heißt es in einer Studie der Beratungsgesellschaft PwC aus dem vergangenen Jahr. Neun von zehn Industrieunternehmen seien jedoch der Ansicht, dass die Fähigkeit zur Datenanalyse in fünf Jahren für ihr Geschäftsmodell entscheidend sein wird. Unternehmen fokussierten sich dabei auf den effizienten Austausch von Daten innerhalb der eigenen Wertschöpfungskette, auf die eindeutige Kennzeichnung ihrer Produkte und auf die Nutzung von Echtzeit-Daten, um die Produktion effizienter zu steuern.

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