Die industrielle Transformation ist kein fernes Konzept mehr. Jüngste Forschungsergebnisse, veröffentlicht in Zukunfts-Internet bestätigt, dass die Konvergenz von Maschinelles Lernen (ML) und der Internet der Dinge (IoT) schafft eine neue Ära der „Intelligenten Industriellen Transformation“. Durch die Verschmelzung digitaler Intelligenz mit der physischen Produktion schaffen Hersteller adaptive Umgebungen, die autonome Entscheidungen treffen und in Echtzeit optimieren können.
Die Landschaft der industriellen Automatisierung durchläuft einen grundlegenden Wandel. Schneider Electric hat kürzlich EcoStruxure Foxboro Software Defined Automation (SDA) vorgestellt. Diese Lösung stellt das erste wirklich offene, softwaredefinierte verteilte Leitsystem (DCS) der Branche dar. Durch die Entkopplung der Steuerungslogik von der physischen Hardware will Schneider die Art und Weise, wie Prozessindustrien langfristige Betriebsabläufe steuern, neu definieren.
In der Welt der Industrieautomation dienen speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) als das Gehirn der Anlage. Während die meisten Ein-/Ausgangsmodule auf einer Hutschiene identisch aussehen, unterscheiden sich ihre internen Schaltungen erheblich. Die Wahl zwischen gemeinsamen und einzeln isolierten Modulen ist eine entscheidende Entscheidung für Steuerungssystemingenieure. Diese Wahl beeinflusst die Systemzuverlässigkeit, Signalqualität und langfristige Wartungskosten.
Additive Fertigung (AM) hat sich von einem Prototyping-Werkzeug zu einer potenziellen Kraftquelle für die industrielle Massenproduktion entwickelt. Um jedoch eine echte „Produktionsskalierung“ zu erreichen, bedarf es mehr als nur schnellerer 3D-Drucker. Laut den Erkenntnissen der Experten Tyler Bouchard und Tyler Modelski muss die Branche die Additive Fertigung (AM) mit industrielle Automatisierung und Künstliche Intelligenz (KI), um systemische Engpässe zu beseitigen. Während KI vorausschauende Einblicke bietet, zeigt sich ihr wahrer Wert erst, wenn sie die gesamte Prozesskette steuert und nicht nur einzelne Maschinen.
Die Lebensmittel- und Getränkeindustrie setzt zunehmend auf Hochgeschwindigkeitsautomatisierung, um enge Produktionspläne einzuhalten. Kürzlich ging der Technologieriese Siemens eine Partnerschaft mit Sachsenmilch Leppersdorf GmbH ein, um die Wartungsstrategien in einem der größten Molkereibetriebe Europas zu transformieren. Durch den Einsatz der Senseye Predictive Maintenance-Lösung zeigten die beiden, wie industrielle Automatisierung und künstliche Intelligenz mechanische Ausfälle vorausschauend verhindern können.
Mittelgroße Industriehersteller in Australien stehen an einem entscheidenden Wendepunkt. Globale Veränderungen hin zu industrieller Automatisierung und Künstlicher Intelligenz (KI) verändern grundlegend, wie Fabriken arbeiten. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen lokale Unternehmen über einfache Maschinenaufrüstungen hinausgehen. Sie benötigen eine umfassende Strategie, die fortschrittliche Steuerungssysteme mit einer digital versierten Belegschaft integriert. Der Erfolg hängt jetzt von der Fähigkeit ab, die physische Produktion mit intelligenten Datenschichten zu verbinden.
