{"id":11052,"date":"2019-12-05T15:34:38","date_gmt":"2019-12-05T13:34:38","guid":{"rendered":"https:\/\/newed.any0.dpdns.org\/de-de\/industry\/blog\/?p=11052"},"modified":"2020-01-22T15:01:04","modified_gmt":"2020-01-22T13:01:04","slug":"intelligente-digitale-okosysteme-in-der-fertigungsindustrie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/newed.any0.dpdns.org\/de-de\/industry\/blog\/manufacturing\/2019\/12\/05\/intelligente-digitale-okosysteme-in-der-fertigungsindustrie\/","title":{"rendered":"Intelligente digitale \u00d6kosysteme in der Fertigungsindustrie"},"content":{"rendered":"<p><strong>Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau suchen heute vermehrt nach intelligenten L\u00f6sungen f\u00fcr zuk\u00fcnftige Produkte, vernetzte Wertsch\u00f6pfungsketten und neuen Formen der Kunden- und Mitarbeiterinteraktion. Getrieben wird diese Suche von der Notwendigkeit, ganze Arbeits- und Gesch\u00e4ftsmodelle radikal neu zu denken, um sich in der digitalisierten Welt nachhaltig und erfolgreich auszurichten. Hier spielen Schl\u00fcsseltechnologien, gerade der Informationstechnik, eine zentrale Rolle. <\/strong><\/p>\n<p>Im Folgenden werden diese Technologien, aktuelle Trends, Entwicklungen und Herausforderungen sowie erfolgversprechende, bereits realisierte L\u00f6sungen er\u00f6rtert. Im Vordergrund steht die Frage, wie sich diese L\u00f6sungen partnerschaftlich zwischen Industrie- und Technologieunternehmen umsetzen lassen.<\/p>\n<h2>Das Internet der Dinge<\/h2>\n<p>Im Zentrum der aktuellen technologischen Entwicklung steht das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT). Hier geht es zun\u00e4chst um das Zusammenspiel von Ger\u00e4ten (mit Sensoren und Aktoren, Edge) auf der einen und dem Internet (mit Rechenzentren und -leistung, Cloud) auf der anderen Seite. Zunehmend erfolgt dann eine Vernetzung und erweiterte Nutzung von Egde und Cloud unter der Einbindung von Algorithmen, maschinenbasiertem Lernen (ML) und k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI).<br \/>\nAls wesentliche Bestandteile von IoT gelten neben den Ger\u00e4ten deren Anschluss \u00fcber Gateways (wie IoT Hub) und Protokolle (wie WLAN, LPWAN, oder Cellular 4\/5G) und IoT-Plattformen (wie Azure). W\u00e4hrend auf den Plattformen standardisierte Dienste (wie Speicherung, Rechenleistung, Analytiken) als \u201ePlatform as a Service\u201c angeboten werden, erg\u00e4nzen softwarebasierte Dienste (wie Anwendungen, Sicherheit, oder \u201eBig Data\u201c) diese als \u201eSoftware as a Service\u201c-L\u00f6sung.<br \/>\nAktuelle internationale Studien (<a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/de-de\/iot\/signals\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">IoT Signals, Microsoft, 2019<\/a>) zeigen, dass heute 85 Prozent aller Entscheider \u00fcber Geographien und Branchen hinweg IoT-Technologien bereits nutzen, 88 Prozent diese aber kritisch f\u00fcr ihren Unternehmenserfolg sehen und gleichzeitig die k\u00fcnftige Nutzung in den n\u00e4chsten zwei Jahren auf 94 Prozent steigen wird.<\/p>\n<h2>Digitale L\u00f6sungen im Zusammenspiel von Industrie- und Technologieunternehmen<\/h2>\n<p>Im deutschen Maschinen- und Anlagenbau sind Digitalisierung und IoT heute bereits die Gegenwart. Fast drei von vier Unternehmen in Deutschland (71 Prozent) planen oder nutzen bereits Anwendungen rund um industriell genutztes IoT (Industrial IoT oder IIoT), in Deutschland auch \u201eIndustrie 4.0\u201c genannt (KI &amp; Leadership, Microsoft, 2019).<br \/>\nAlte und neue Maschinen und Anlagen werden zunehmend von den Ger\u00e4ten bis in das Internet konnektiert. Wertsch\u00f6pfungsketten sind horizontal in Unternehmen und vertikal \u00fcber Unternehmensgrenzen hinweg integriert, so dass durchg\u00e4ngige digitale Daten von der Entwicklung \u00fcber die Produktion bis in den Service zur Verf\u00fcgung stehen. Hersteller sind direkt in die Wertsch\u00f6pfung ihrer Kunden eingebunden: von den Wartungs- und Serviceans\u00e4tzen bis hin zu Betreibermodellen. Mitarbeiter werden in Form von mobilen Arbeitspl\u00e4tzen oder auch virtuellen Realit\u00e4tsans\u00e4tzen digital unterst\u00fctzt.<br \/>\nWas sind die grundlegenden Erfolgsf\u00e4higkeiten in der Zusammenarbeit zwischen Industrie- und Technologieunternehmen und was l\u00e4sst sich daraus lernen? Zu nennen sind hier vor allem f\u00fcnf Punkte:<\/p>\n<ul>\n<li>Industrieunternehmen sehen digitale Technologien bereits in ihrer Strategie vor.<\/li>\n<li>Sie l\u00f6sen ihre unternehmerischen Aufgaben wie Lean Management in der Produktion, bevor weiterf\u00fchrende, technologische Ansatzpunkte (z. B. Konnektivit\u00e4t alter Produktionsmittel) angegangen werden.<\/li>\n<li>Cyber-physikalische Systeme werden hinsichtlich Sicherheit (etwa Authentifizierung von Ger\u00e4ten) und Infrastruktur (wie Plattformen) ausgelegt und optimiert.<\/li>\n<li>Auswahl und Umsetzung von industriellen Anwendungsf\u00e4llen und deren Abbildung in ganzheitlichen Datenmodellen folgen Aspekten von Skalierung und Geschwindigkeit.<\/li>\n<li>Aufbau, Erhalt und Weiterentwicklung digitaler Kompetenzen und F\u00e4higkeiten sowie notwendige Budgets und Ressourcen werden priorisiert und gesichert.<\/li>\n<\/ul>\n<p>In letzter Konsequenz werden Maschinen- und Anlagenbau heute selbst erfolgreich zum Anbieter digitaler L\u00f6sungen. Dabei \u00e4ndern sich nicht nur die Arbeitsmodelle in vernetzen cyber-physikalischen Systemen. Es entstehen wertvolle Betriebs- und Verbrauchsdaten, die in datenbasierten Gesch\u00e4ftsmodellen gewinnbringend genutzt werden k\u00f6nnen. Um aus Daten, idealerweise in Echtzeit, Mehrwerte generieren zu k\u00f6nnen, sind wiederum neue Technologien gefragt. Relevante Studien zeigen dabei, dass sich durch die Nutzung von KI in der Industrie die Verarbeitungskosten der Produktion um \u00fcber 20 Prozent reduzieren lassen.<\/p>\n<h2>Kooperation in digitalen \u00d6kosystemen<\/h2>\n<p>Um das volle Potential moderner Technologien auszusch\u00f6pfen, setzen f\u00fchrende Firmen zunehmend auf neue Formen der Zusammenarbeit. Wurde fr\u00fcher verk\u00fcrzt \u00fcber die eigene oder fremde Wertsch\u00f6pfung gesprochen, zielen neue Konzepte auf eine verteilte Wertsch\u00f6pfung in digitalen \u00d6kosystemen ab. In diesen zeitgem\u00e4\u00dfen Modellen bringen erfolgreiche Industrieunternehmen ihr Dom\u00e4nenwissen und ihre langj\u00e4hrige industrielle IT-Expertise ein.<br \/>\nGleichzeitig flie\u00dfen die Kompetenzen der Technologiepartner entlang der IoT-Wertsch\u00f6pfung (von den Ger\u00e4ten \u00fcber die Plattformen bis in intelligente softwarebasierte Dienste) ein. In der Realisierung bringen sich Projektpartner von der Strategie bis in die Lieferung ein. Im Idealfall k\u00f6nnen sich Maschinen- und Anlagenbauer damit auf ihre industrielle Kernkompetenz konzentrieren, Aufwendungen und Investitionen optimieren sowie neue Gesch\u00e4ftsmodelle erfolgreich umsetzen.<br \/>\nUm sich in der digitalisierten Globalisierung erfolgreich behaupten zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen diese neuen Formen der Zusammenarbeit realisiert werden. \u201eIm KI-Zeitalter ist die Zeit der Alleing\u00e4nge definitiv vorbei\u201c, sagt zum Beispiel Sabine Bendiek (CVP Microsoft). Sie forderte zuletzt auf der Hannover Messe 2019 den \u201eSchulterschluss von Industrie und Technologie \u2013 f\u00fcr eine Allianz des digitalen Fortschritts\u201c.<br \/>\nIn der Fertigungsindustrie scheint diese Botschaft angekommen zu sein. Entlang der Wertkette werden unter dem Schlagwort \u201eIndustrie 4.0\u201c Anwendungen partnerschaftlich pilotiert und erfolgversprechende L\u00f6sungen realisiert und angeboten. Heraus sticht dabei die technologische Verkn\u00fcpfung von Ger\u00e4ten, Internet und Intelligenz hin zu einem \u201eintelligenten digitalen \u00d6kosystem\u201c.<br \/>\nIn Forschung und Entwicklung sind komplexe Simulationen und 3D-Modellans\u00e4tze wegweisend f\u00fcr neue Designans\u00e4tze. 3D-Druck liefert Impulse, Prototypenbau und Entwicklung neu zu denken. Neue Ans\u00e4tze im Bereich \u201eAugmented, Mixed, oder Virtual Reality\u201c erm\u00f6glichen \u00fcber Ger\u00e4te, wie z.B. Microsofts HoloLens, innovative Formen der vernetzten globalen Zusammenarbeit.<br \/>\nDie Bereiche Einkauf, Logistik und Produktion werden durch Roboter, Konnektivit\u00e4t, Analytik und zukunftsweisende Technologien wie \u201eBlockchain\u201c ganzheitlich neu aufgestellt. Zugrunde liegt das Bem\u00fchen, die industrielle Wertsch\u00f6pfung von den Sensoren bis in die Analysen gro\u00dfer Datenmengen vollst\u00e4ndig zu erfassen. Weiterf\u00fchrende L\u00f6sungen erm\u00f6glichen es, durch Vorhersagemodelle z.B. Sicherheit und Instandhaltung von Maschinen neu zu realisieren. Mitarbeiter werden durch sogenannte \u201eWearables\u201c in ihrer Arbeit unterst\u00fctzt und abgesichert. Fertigungsnetzwerke werden digital abgebildet (\u201eDigital Twin\u201c) und in den Werken, bis auf die Ebene von Fertigungszellen, Ans\u00e4tze von Simulation und optimierter Produktion unterst\u00fctzt. Blockchain-Technologien erlauben eine durchg\u00e4ngige Optimierung von Einkauf und Logistik, von der Planung und Verfolgung von St\u00fccklisten bis in die Analyse und \u00dcberwachung von Einkaufsdaten und -best\u00e4nden sowie deren Bezahlung.<br \/>\nMarketing, Vertrieb und Service werden durch diese Verkn\u00fcpfung ganzheitlich anders angegangen. Daten bilden den Ausgangspunkt f\u00fcr genauere Kundenanalysen (von der Identifikation, \u00fcber die Ansprache, bis in die Preisstrategien) im Marketing. Hier setzen vertriebliche Ans\u00e4tze an, die von der neuen Kundenbeziehung bis in die digital ausgestattete Vertriebsmannschaft reichen. Zeitgem\u00e4\u00dfe Serviceans\u00e4tze basieren auf intelligenten, konnektierten Produkten und Dienstleistungen, deren Daten gezielt f\u00fcr Angebote ausgewertet werden und teilweise automatisiert \u00fcber Algorithmen Kunden \u00fcber sogenannte \u201eChat Bots\u201d angeboten werden, um Probleme oder Angebote zu adressieren.<br \/>\nEin solches intelligentes digitales \u00d6kosystem weist vier grundlegende erfolgsrelevante Elemente auf: flexible Wertkettennetzwerke, datenbasierte Interaktionen, virtualisierte Prozesse, digitale Kompetenzen. Das digitale \u00d6kosystem f\u00fchrt dann zu signifikanten Wettbewerbsvorteilen f\u00fcr alle Beteiligten.<\/p>\n<div style=\"padding: 18px;padding-left: 20px;padding-right: 20px;background-color: #0078d7;line-height: 1.6\">\n<h2><span style=\"color: #ffffff\">Industrielle Intelligenz: erfolgreiche Paxisbeispiele<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"color: #ffffff\">Wie sehen L\u00f6sungsans\u00e4tze in der Praxis aus? Zu unterscheiden sind zwei Eins\u00e4tze industrieller Intelligenz:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ul>\n<li><span style=\"color: #ffffff\"><strong>Internet:<\/strong> Hier werden skalierbare, leistungsf\u00e4hige und sichere Infrastrukturen, Cloud-basierte Plattformen und Software-basierte Dienstleistungen f\u00fcr IoT und KI angeboten. Erg\u00e4nzend dazu werden f\u00fcr Anwendungen, die Rechenleistung vor Ort brauchen oder in nur wenig angebundenen und schwer zug\u00e4nglichen Gegenden betrieben werden, konnektierte, intelligente Ger\u00e4te zur Verf\u00fcgung gestellt.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #ffffff\"><strong>Edge:<\/strong> Diese Ger\u00e4te und Anwendungen k\u00f6nnen, auch ohne dauerhafte Verbindung in das Netz, auf der Basis operativer Daten Entscheidungen kontextbezogen und in Echtzeit treffen. Um Algorithmen und KI-Modelle zu nutzen, werden diese im Internet \u00fcber maschinenbasiertes Lernen mittels gro\u00dfer Datenmengen trainiert und dann dem jeweiligen Ger\u00e4t vor Ort zur Verf\u00fcgung gestellt.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"color: #ffffff\">In der Praxis erg\u00e4nzen sich beide Eins\u00e4tze. Datenspeicher, Rechenleistungen und Training sorgen f\u00fcr kontinuierliche Weiterenwicklung der Modelle im Netz. Diese nutzt das Edge f\u00fcr ger\u00e4te- und einsatznahe Echtzeiterkenntnisse in Szenarien, in denen es auf Entscheidungen \u201ein Echtzeit\u201c ankommt.<\/span><br \/>\n<span style=\"color: #ffffff\">Beide Modelle industrieller Intelligenz sind, nach den Szenarien wo Entscheidungen getroffen und Funktionen liegen sollen, unterschiedlich einzusetzen. Edge erweitert zentralisierte IoT Platformen und bringt die Datenanalyse wieder an den Rand des Netzwerks. Weitere, zu ber\u00fccksichtigende Kriterien sind: Transaktionszeiten, (stabile) Internetverbindungen, Compliance-Vorgaben und Kosten. Erste Studien zeigen, das 40 Prozent der initialen Datenanalysen bis 2022 am Edge durchgef\u00fchrt werden (<a style=\"color: #ffffff\" href=\"https:\/\/info.microsoft.com\/DE-DTMNFT-CNTNT-FY20-11Nov-01-IndustrialIoTinDeutschland2019-SRGCM3063_01Registration-ForminBody.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">IDC, Industrial IoT in Deutschland, 2019<\/a>).<\/span><br \/>\n<span style=\"color: #ffffff\">Die Unternehmen der folgenden Praxisbeispiele konnten f\u00fcnf wesentliche H\u00fcrden der Digitalisierung erfolgreich meistern: Zun\u00e4chst ging es um eine schnelle, kosteng\u00fcnstige Skalierung. Ergebnisse mussten klare Mehrwerte haben und diese kurzfristig nachweisen. Technologien waren einfach zug\u00e4nglich. Au\u00dferdem wurden alle Vorhaben von zentralen Entscheidern getragen und unterst\u00fctzt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #ffffff\"><strong><a style=\"color: #ffffff\" href=\"https:\/\/customers.microsoft.com\/en-us\/story\/740421-colfax-manufacturing-azure\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Maschinenbauer Howden: Verteilte Entwicklungsarbeiten<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\"><span style=\"color: #ffffff\">Der Maschinenbauer Howden nutzt z.B. 3D-Modelle seiner Turbinen und Verdichter und sichert durch HoloLens Mixed Reality Ger\u00e4te deren Entwicklung ab. Dabei werden historische und Echtzeitdaten \u00fcber IIoT-Plattformen allen Nutzern auf verschienden Endger\u00e4ten zur Verf\u00fcgung gestellt und verteilte Entwicklungsarbeiten erm\u00f6glicht. Vorhandene Datenmodelle werden fortlaufend, bis hinein in den Betrieb der Maschinen bei Kunden, angereichert und konsequent f\u00fcr die Weiterentwicklung genutzt.<\/span><\/li>\n<li style=\"list-style-type: none\"><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"color: #ffffff\"><strong><a style=\"color: #ffffff\" href=\"https:\/\/newed.any0.dpdns.org\/en-us\/research\/project\/project-brainwave\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Projekt \u201eBrainwave\u201c: Automatisierte optische Produktionssysteme<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\"><span style=\"color: #ffffff\">Im Bereich der Fertigung sind die Zusammenarbeit zwischen Microsoft, dem Elektronikhersteller Jabil und dem Werkzeughersteller Sandvik Coromat relevante Praxisbeispiele. Projekt \u201eBrainwave\u201c fokusiert auf automatisierte optische Systeme in der Produktion. Dabei werden elektronische Komponenten mittels KI-Modellen in Echtzeit inspiziert, um Ananomalien und Fehler zu erkennen. Sandvik arbeitet an Vorhersagemodellen zum optimalen Einsatz industrieller Werkzeuge. Es werden im Betrieb Maschinen- und Werkzeugdaten erhoben, diese in Echtzeit mittels ML-Algorithmen analysiert und Entscheidungsvorschl\u00e4ge f\u00fcr Kunden zur Verf\u00fcgung gestellt. Dar\u00fcber hinaus werden Optimierungen automatisch vorgenommen, Techniker zu Wartungen informiert und Werksleiter \u00fcber potentielle Fehler und Ausf\u00e4lle alamiert.<\/span><\/li>\n<li style=\"list-style-type: none\"><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"color: #ffffff\"><strong><a style=\"color: #ffffff\" href=\"https:\/\/customers.microsoft.com\/en-us\/story\/764241-zeiss-manufacturing-sql-db-edge\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Carl Zeiss: Qualit\u00e4tssicherung in der Fertigung<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\"><span style=\"color: #ffffff\">Ein weiteres Fertigungsbeispiel liefert Carl Zeiss im Bereich der Qualit\u00e4tssicherung. Das Unternehmen aus der feinmechanisch-optischen Industrie arbeitet mit Spektrometern, um in Echtzeit die Qualit\u00e4t von Rohstoffen zu analysieren und damit die optimale Einstellung der Prozessparameter f\u00fcr die Herstellung zu bestimmen. Dabei werden in Echtzeit Produktionsdaten mittels Spektroskopieanalyse ausgelesen, in die Cloud \u00fcbertragen und dort ausgewertet. Die L\u00f6sungen zielen auf h\u00f6here Effizienz, direkte, automatisierte Prozessverbesserungen in der Produktion, den optimalen Einsatz von Energie und Rohstoffen und eine nachhaltig h\u00f6here Qualit\u00e4t ab.<\/span><\/li>\n<li style=\"list-style-type: none\"><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"color: #ffffff\"><strong><a style=\"color: #ffffff\" href=\"https:\/\/news.microsoft.com\/transform\/siemens-gamesa-renewable-energy-wind-power-ai-cloud\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Siemens Gamesa: Wartung von Windkraftanlagen<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\"><span style=\"color: #ffffff\">Windkraftanlagen der Firma Siemens Gamesa zeigen ein weiteres Beispiel. Dabei werden Rotorbl\u00e4tter durch autonome Drohnen aufgenommen, Sensordaten \u00fcber zentrale Zug\u00e4nge dem Internet zug\u00e4nglich gemacht und Rotorbl\u00e4tter anhand der Bilddaten online analysiert. KI-Dienste unterst\u00fctzen ehemals manuelle Bildanalysen. Erkannte Fehler f\u00fchren automatisiert zur Erstellung von Wartungsauftr\u00e4gen und deren Umsetzung.<\/span><\/li>\n<li style=\"list-style-type: none\"><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"color: #ffffff\"><strong><a style=\"color: #ffffff\" href=\"https:\/\/customers.microsoft.com\/en-us\/story\/thyssenkrupp-manufacturing-azure-iot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">thyssenkrupp Elevator: Digital Twin f\u00fcr intelligente Geb\u00e4ude<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\"><span style=\"color: #ffffff\">Neue Ans\u00e4tze im Bereich intelligenter Geb\u00e4ude w\u00e4hlte die Firma thyssenkrupp Elevator. Dabei stand die neuartige Wartung, Nutzung und Erfahrung von Infrastrukturen mittels Digital Twin im Vordergrund. Dieser Zwilling stellt eine virtuelle Replik von Geb\u00e4ude, Gegenst\u00e4nden und Ger\u00e4ten sowie seinen Nutzern und aller relevanter Umweltinformationen wie Bau-, Besucher-, Wetterdaten etc. dar. IoT-Sensoren \u00fcberwachen dabei alle Elemente des Geb\u00e4udes, von Lichtsystemen und Aufz\u00fcgen bis zu den Heizungs-, Ventilations und L\u00fcftungssystemen. Diese Informationen werden in Echtzeit angereichert um Daten, wie das Geb\u00e4ude genutzt wird. Diese Daten werden Besitzern wie Betreibern zusammen mit Konstruktions- und Designinformationen zur Verf\u00fcgung gestellt, um Probleme zu analysieren, Muster zu erkennen oder Wartungsarbeiten optimal auszuf\u00fchren.<\/span><\/li>\n<li style=\"list-style-type: none\"><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"color: #ffffff\"><strong><a style=\"color: #ffffff\" href=\"https:\/\/customers.microsoft.com\/de-de\/story\/osram-licht-azure-cloud-services-information-protection-iot-discrete-manufacturing-germany-de\">Projekt \u201eFarmbeat\u201c und OSRAM: Technologien f\u00fcr die Ern\u00e4hrung der Weltbev\u00f6lkerung<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\"><span style=\"color: #ffffff\">Welchen Beitrag Unternehmen zur L\u00f6sung gesellschaftlicher Herausforderungen leisten k\u00f6nnen, zeigt sich u.a. an Microsofts Projekt \u201eFarmbeat\u201c oder der engen Zusammenarbeit mit Firmen wie OSRAM in M\u00fcnchen. \u201eFarmbeat\u201c stellt sich der Frage, welche Rolle Technologien bei der Ern\u00e4hrung der Weltbev\u00f6lkerung spielen. Dabei wird in der Landwirtschaft die Wegstrecke von den Feldern (Edge) \u00fcber Sensordaten (IoT) bis zur Cloud und KI-Ans\u00e4tzen genutzt, um die Ausbringung zu optimieren.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ol>\n<li style=\"list-style-type: none\">\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none\"><span style=\"color: #ffffff\">OSRAM tr\u00e4gt dazu bei, den Anbau von Lebensmitteln in st\u00e4dtischen Ballungsgebieten mit intelligenter Lichttechnologie zu vereinfachen und sorgt damit f\u00fcr innovative L\u00f6sungen im Spannungsfeld von Bev\u00f6lkerungswachstum und Knappheit nat\u00fcrlicher Ressourcen. Eine Anwendung in der Licht- und Geb\u00e4udetechnik konzentriert sich auf intelligente Pflanzenbeleuchtungssysteme auf der Basis einer offenen IoT-Entwicklerplattform (\u201eLightintelligence\u201c).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<h2>Der Weg nach vorn<\/h2>\n<p>Neuen technologiezentrierten Formen der Fertigung (\u201eAdvanced Manufacturing\u201c, AM) werden langfristig enorme Potentiale zugesprochen, die Wettbewerbsf\u00e4higkeit und Wertsch\u00f6pfung von Unternehmen, Industrien und Volkswirtschaften zu steigern. Entsprechend wird AM gerade in Deutschland als eines der relevantesten technologischen Innovations- und Investitionsfelder gesehen.<br \/>\nAllerdings zeigen aktuelle Studien, dass der Weg dorthin noch lang ist. So planen zwar bis 2025 etwa 84 Prozent aller deutschen Industrieunternehmen in Summe mehr als 100 Milliarde Euro pro Jahr in dieses Technologiefeld zu investieren. Allerdings t\u00e4tigen aktuell weniger als 20 Prozent diese Ausgaben.<br \/>\nDie technologische Verkn\u00fcpfung von Ger\u00e4ten, Internet und Intelligenz hin zu einem \u201eintelligenten, digitalen \u00d6kosystem\u201c stellt im deutschen Maschinen- und Anlagenbau einen zentralen Erfolgsfaktor dar. Unter dem Schlagwort \u201eIndustrie 4.0\u201c sollten diese Ans\u00e4tze, gerade in Deutschland, \u00fcber Wertketten (horizontal) und Unternehmen (vertikal) hinweg neu gedacht und ausgerichtet werden.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Der Artikel wird in gek\u00fcrzter Version auch im Manager Magazin ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p class=\"\">Unser\u00a0<strong>Microsoft Newsletter Manufacturing<\/strong> bringt Ihnen regelm\u00e4\u00dfig die wichtigsten Neuerungen aus dieser spannenden Branche direkt in Ihr Postfach.\u00a0<strong><a href=\"https:\/\/profile.microsoft.com\/RegSysProfileCenter\/wizardnp.aspx?wizid=6988c81a-ac04-47d1-847c-ebc7dd8b69f0&amp;lcid=1031\">Melden Sie sich jetzt hier an<\/a><\/strong>\u00a0und verpassen Sie keine News mehr.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau suchen heute vermehrt nach intelligenten L\u00f6sungen f\u00fcr zuk\u00fcnftige Produkte, vernetzte Wertsch\u00f6pfungsketten und neuen Formen der Kunden- und Mitarbeiterinteraktion.<\/p>\n","protected":false},"author":127,"featured_media":11343,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"ep_exclude_from_search":false,"_classifai_error":"","_classifai_text_to_speech_error":"","footnotes":""},"categories":[203],"post_tag":[],"content-type":[295,238],"coauthors":[146],"class_list":["post-11052","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-manufacturing","content-type-industry-4-0","content-type-iot"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.2 - 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