Industrie 4.0 bringt die digitale Transformation in die Fertigung und steigert die Wettbewerbsfähigkeit

Die vierte industrielle Revolution verändert grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen produzieren und wertschöpfen. Durch die Verschmelzung von physischer und digitaler Welt entstehen völlig neue Möglichkeiten für die Fertigung. Diese tiefgreifende Transformation wird als Industrie 4.0 bezeichnet und bietet enorme Chancen für Unternehmen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Während traditionelle Fertigungsmethoden an Grenzen stoßen, ermöglichen digitale Technologien flexible Produktionssysteme, die sich schnell an veränderte Marktanforderungen anpassen können. Die Vernetzung von Maschinen, Produkten und Menschen führt zu einer bisher unerreichten Transparenz und Effizienz in der Produktion. Für Unternehmen in Deutschland und weltweit ist die erfolgreiche Umsetzung von Industrie 4.0-Konzepten inzwischen kein optionaler Luxus mehr, sondern entscheidend für das zukünftige Bestehen am Markt.

Definition und Entwicklung der Industrie 4.0 nach Henning Kagermann

Der Begriff "Industrie 4.0" wurde erstmals 2011 auf der Hannover Messe geprägt und maßgeblich von Henning Kagermann, dem ehemaligen Vorstandsvorsitzenden der SAP AG, mitentwickelt. Als Präsident der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (acatech) definierte Kagermann Industrie 4.0 als die intelligente Vernetzung von Maschinen und Abläufen in der Industrie mit Hilfe von Informations- und Kommunikationstechnologie. Im Kern geht es um die Schaffung cyber-physischer Systeme, die eine durchgängige Verbindung zwischen der realen und der virtuellen Welt ermöglichen.

Nach Kagermanns Vision bildet Industrie 4.0 die vierte Stufe der industriellen Entwicklung: Nach der ersten industriellen Revolution durch Mechanisierung (Dampfmaschine), der zweiten durch Massenproduktion (Fließband) und der dritten durch Automatisierung (Elektronik und IT) steht nun die intelligente Fabrik im Mittelpunkt. Diese zeichnet sich durch eine hohe Anpassungsfähigkeit, Ressourceneffizienz und eine tiefe Integration von Kunden und Geschäftspartnern in die Wertschöpfungsprozesse aus.

Die Industrie 4.0 ist nicht nur eine technologische Evolution, sondern eine fundamentale Veränderung der Art und Weise, wie wir produzieren, arbeiten und Werte schöpfen. Sie erfordert ein vollständiges Umdenken in der Organisation der Produktionsprozesse.

Ein zentraler Aspekt von Kagermanns Verständnis ist die intelligente Fabrik (Smart Factory), in der Produktionssysteme und -anlagen eigenständig Informationen austauschen, Aktionen auslösen und sich gegenseitig steuern. Im Laufe der Jahre hat sich diese Definition weiterentwickelt und umfasst heute ein breiteres Spektrum an Technologien und Anwendungsfällen, darunter künstliche Intelligenz, Big Data Analytics und Cloud Computing als unterstützende Elemente.

Die Entwicklung von Industrie 4.0 wurde in Deutschland besonders durch die Hightech-Strategie der Bundesregierung gefördert, was dem Land eine Vorreiterrolle auf diesem Gebiet verschafft hat. Durch die gezielte Förderung von Forschung und Entwicklung sowie die Etablierung von Netzwerken und Plattformen wie der "Plattform Industrie 4.0" konnten wichtige Standards und Referenzarchitekturen entwickelt werden, die heute international anerkannt sind.

Kernkomponenten der Industrie 4.0-Architektur

Die Architektur der Industrie 4.0 basiert auf mehreren Schlüsselkomponenten, die zusammenwirken, um eine vollständig vernetzte und intelligente Produktionsumgebung zu schaffen. Diese Komponenten bilden das technologische Fundament, auf dem digitale Fertigungsprozesse aufbauen. Mit ihrer Hilfe lassen sich Daten sammeln, analysieren und nutzen, um Produktionsprozesse zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Eine integrative Betrachtung dieser Komponenten ist entscheidend, da sie erst in ihrem Zusammenspiel das volle Potential der Industrie 4.0 entfalten. Während einzelne Technologiebausteine bereits Verbesserungen bringen können, entsteht der eigentliche Mehrwert durch ihre systematische Integration in einem ganzheitlichen Konzept. Unternehmen müssen daher strategisch vorgehen und ihre digitale Transformation sorgfältig planen, um die verschiedenen Komponenten optimal zu nutzen.

Cyber-physische Systeme (CPS) in der Siemens-Digitalfabrik

Cyber-physische Systeme (CPS) stellen die Grundlage der Industrie 4.0 dar. Sie verbinden die physische Welt der Produktionsanlagen mit der digitalen Welt der Informationstechnologie. CPS bestehen aus mechanischen und elektronischen Teilen, die durch eingebettete Software und Kommunikationsfähigkeiten erweitert werden. Ein Paradebeispiel für den erfolgreichen Einsatz von CPS ist die Siemens-Digitalfabrik im bayerischen Amberg.

In der Siemens-Digitalfabrik werden elektronische Steuerungskomponenten für Industrieanlagen produziert. Hier kommunizieren Maschinen, Produkte und Steuerungssysteme kontinuierlich miteinander. Jedes Produkt trägt einen eindeutigen Code, der von den Maschinen gelesen werden kann. So "weiß" das Produkt selbst, welche Produktionsschritte es durchlaufen muss, und die Maschinen können sich entsprechend einstellen. Das Ergebnis: Eine Produktionsqualität von 99,9988 Prozent bei über 1.000 Produktvarianten.

Die CPS in der Siemens-Fabrik erfassen permanent Daten über den Produktionsprozess, die Umgebungsbedingungen und den Zustand der Maschinen. Diese Daten werden in Echtzeit ausgewertet, um den Produktionsablauf zu optimieren und potenzielle Störungen frühzeitig zu erkennen. Durch diesen Ansatz konnte Siemens die Produktivität um mehr als 30 Prozent steigern und gleichzeitig die Durchlaufzeiten drastisch reduzieren.

Industrial Internet of Things (IIoT) und RAMI 4.0-Referenzmodell

Das Industrial Internet of Things (IIoT) bildet die Vernetzungsebene der Industrie 4.0. Im Gegensatz zum Consumer-orientierten Internet der Dinge konzentriert sich das IIoT auf industrielle Anwendungen und zeichnet sich durch höhere Anforderungen an Zuverlässigkeit, Sicherheit und Echtzeit-Fähigkeit aus. Es ermöglicht die Vernetzung von Sensoren, Aktoren, Maschinen und Steuerungssystemen in der Produktion.

Um die komplexe Struktur des IIoT zu organisieren und zu standardisieren, wurde das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0) entwickelt. RAMI 4.0 ist ein dreidimensionales Modell, das die verschiedenen Aspekte der Industrie 4.0 strukturiert und in Beziehung setzt. Es umfasst die Dimensionen Hierarchieebenen (von Produkt bis vernetzte Welt), Lebenszyklen/Wertströme und Architekturebenen (von Asset bis Geschäftsprozess).

Das RAMI 4.0-Modell dient als gemeinsame Sprache für alle Akteure in der Industrie 4.0 und erleichtert die Integration verschiedener Technologien und Systeme. Es gewährleistet die Interoperabilität zwischen Komponenten unterschiedlicher Hersteller und ermöglicht so eine herstellerübergreifende Kommunikation. Unternehmen, die RAMI 4.0 als Orientierungsrahmen nutzen, profitieren von einer strukturierten Herangehensweise an ihre Digitalisierungsprojekte und können Investitionsentscheidungen zielgerichteter treffen.

Cloud-Computing-Lösungen von AWS und Microsoft Azure für Fertigungsumgebungen

Cloud-Computing hat sich als wesentliche Infrastrukturkomponente der Industrie 4.0 etabliert. Es bietet skalierbare Rechenleistung und Speicherkapazität für die immensen Datenmengen, die in vernetzten Produktionsumgebungen anfallen. Führende Anbieter wie Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure haben spezielle Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt.

AWS bietet mit seinem "AWS IoT" ein umfassendes Angebot für industrielle IoT-Anwendungen. Damit können Fertigungsunternehmen Geräte einfach mit der Cloud verbinden, Daten sicher übertragen und verarbeiten sowie Anwendungen erstellen, die auf diesen Daten basieren. Die Plattform unterstützt Millionen von Geräten und Milliarden von Nachrichten, was sie ideal für großflächige Produktionsumgebungen macht.

Microsoft Azure positioniert sich mit "Azure IoT" und speziellen Manufacturing-Lösungen ebenfalls stark im Industrie 4.0-Bereich. Die Plattform ermöglicht die nahtlose Integration von IoT-Geräten, Datenanalyse und künstlicher Intelligenz. Besonders hervorzuheben ist die "Azure Digital Twins"-Plattform, die digitale Abbilder physischer Umgebungen und Prozesse erstellt und so die Simulation und Optimierung von Produktionsabläufen ermöglicht.

Der Einsatz von Cloud-Lösungen in der Fertigung bietet zahlreiche Vorteile: geringere Investitionskosten durch Pay-as-you-go-Modelle, hohe Flexibilität bei schwankenden Anforderungen und Zugang zu fortschrittlichen Analyse- und KI-Diensten ohne eigene Infrastruktur aufbauen zu müssen. Allerdings müssen Fertigungsunternehmen bei der Cloud-Nutzung auch Aspekte wie Datensicherheit, Latenzzeiten und Abhängigkeit von externen Anbietern berücksichtigen.

Big Data Analytics mit SAP HANA für Produktionsoptimierung

Die Masse an Daten, die in vernetzten Fabriken generiert wird, bietet enormes Potenzial für Optimierungen – vorausgesetzt, diese Daten können effektiv analysiert werden. Hier kommen Big-Data-Analytik-Plattformen wie SAP HANA ins Spiel. SAP HANA ist eine In-Memory-Datenbank, die große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten kann und damit ideal für Produktionsumgebungen geeignet ist.

Mit SAP HANA können Fertigungsunternehmen Produktionsdaten, Maschinenzustände, Qualitätsparameter und Lieferkettendaten zusammenführen und ganzheitlich analysieren. Die Plattform ermöglicht sowohl deskriptive Analysen (Was ist passiert?), diagnostische Analysen (Warum ist es passiert?), prädiktive Analysen (Was wird passieren?) als auch präskriptive Analysen (Was sollte getan werden?).

Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von SAP HANA in der Produktion ist der Automobilzulieferer ZF Friedrichshafen. Das Unternehmen nutzt die Plattform, um Qualitätsdaten aus verschiedenen Produktionsstandorten in Echtzeit zu analysieren. Durch die schnelle Erkennung von Qualitätsabweichungen und deren Ursachen konnte ZF die Ausschussrate signifikant reduzieren und die Produktqualität verbessern. Die folgende Tabelle enthält weitere Informationen:

Digital Twin-Technologie nach Gartner-Definition

Der digitale Zwilling (Digital Twin) ist nach der Definition von Gartner "eine digitale Repräsentation einer realen Entität oder eines Systems". In der Industrie 4.0 gehören digitale Zwillinge zu den transformativsten Technologien, da sie eine vollständige virtuelle Abbildung von physischen Objekten, Prozessen oder ganzen Produktionsanlagen ermöglichen. Diese virtuellen Modelle werden kontinuierlich mit Echtzeit-Daten aktualisiert und spiegeln so den aktuellen Zustand ihres physischen Pendants wider.

Die Anwendungsbereiche digitaler Zwillinge sind vielfältig: Sie reichen von der Produktentwicklung über die Prozessoptimierung bis hin zur vorausschauenden Wartung. In der Produktentwicklung ermöglichen sie virtuelle Tests und Simulationen, wodurch die Entwicklungszeit verkürzt und Kosten für physische Prototypen reduziert werden können. In der Produktion helfen digitale Zwillinge, Prozesse zu optimieren und Engpässe zu identifizieren, bevor sie in der realen Welt auftreten.

Laut Gartner besteht ein vollständiger digitaler Zwilling aus drei Komponenten: dem physischen Objekt, dem virtuellen Modell und der Verbindung zwischen ihnen, die den kontinuierlichen Datenfluss und die Synchronisation ermöglicht. Der Wert eines digitalen Zwillings liegt in seiner Fähigkeit, die reale Welt virtuell zu repräsentieren und Entscheidungen zu unterstützen, ohne dass physische Eingriffe notwendig sind.

Ein herausragendes Beispiel für den erfolgreichen Einsatz der Digital Twin-Technologie ist der Flugzeugtriebwerkshersteller Rolls-Royce. Das Unternehmen erstellt für jedes seiner Triebwerke einen digitalen Zwilling, der kontinuierlich mit Sensordaten aus dem realen Betrieb aktualisiert wird. Dies ermöglicht eine präzise Überwachung des Triebwerkzustands, optimierte Wartungsplanung und eine Verlängerung der Lebensdauer der Komponenten. Laut Gartner nutzen bereits über 75% der Unternehmen mit IoT-Projekten digitale Zwillinge oder planen deren Implementierung in naher Zukunft.

Smart Factory: Vernetzung und Automatisierung von Produktionsprozessen

Die Smart Factory stellt die Manifestation der Industrie 4.0-Vision dar – eine intelligente Fabrik, in der Produktionssysteme miteinander kommunizieren und sich selbst organisieren. Diese hochmoderne Produktionsumgebung zeichnet sich durch vollständige Digitalisierung und Automatisierung aus, was zu einer beispiellosen Flexibilität und Effizienz führt. In einer Smart Factory sind alle Elemente – von Maschinen über Lagersysteme bis hin zu Logistikkomponenten – miteinander vernetzt und tauschen kontinuierlich Daten aus.

Der Übergang zur Smart Factory erfolgt selten als radikaler Umbruch, sondern vielmehr als evolutionärer Prozess mit schrittweisen Verbesserungen. Unternehmen beginnen typischerweise mit der Implementierung einzelner Technologien und erweitern ihre digitalen Fähigkeiten sukzessive. Diese Herangehensweise ermöglicht es, Investitionen gezielt zu tätigen und Mitarbeiter schrittweise an die neuen Technologien heranzuführen.

Die Smart Factory ist nicht nur ein technologisches Konzept, sondern eine neue Philosophie der Produktion, die kontinuierliche Verbesserung, Transparenz und Agilität in den Mittelpunkt stellt.

Autonome Robotersysteme von KUKA und ABB in der Fertigung

Autonome Robotersysteme bilden das Rückgrat moderner Smart Factories und revolutionieren die Fertigungslandschaft. Führende Hersteller wie KUKA und ABB haben in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte bei der Entwicklung intelligenter, selbstlernender Roboter erzielt. Diese Systeme gehen weit über traditionelle Industrieroboter hinaus, die für spezifische, repetitive Aufgaben programmiert werden. Moderne Robotersysteme können ihre Umgebung wahrnehmen, auf Veränderungen reagieren und sogar aus Erfahrungen lernen.

KUKA, der deutsche Roboterhersteller, hat mit seiner LBR iiwa-Serie (Leichtbauroboter - intelligent industrial work assistant) einen Meilenstein gesetzt. Diese kollaborativen Roboter arbeiten sicher neben menschlichen Mitarbeitern und verfügen über sensible Kraftmomentsensoren in allen sieben Achsen. Dies ermöglicht eine präzise Kontrolle der ausgeübten Kräfte und macht den Roboter ideal für komplexe Montageaufgaben. Bei BMW in Dingolfing arbeiten diese Roboter direkt mit Menschen zusammen an der Montage von Getrieben, was die Produktivität um 30% gesteigert hat.

ABB, der schweizerisch-schwedische Konzern, bietet mit seiner YuMi-Familie (You and Me) kollaborative Roboter, die speziell für die enge Zusammenarbeit mit Menschen entwickelt wurden. YuMi-Roboter zeichnen sich durch ihre Präzision und Flexibilität aus und werden beispielsweise in der Elektronikindustrie für die Montage kleiner Teile eingesetzt. Bei ABB's eigener Produktion in Heidelberg konnte durch den Einsatz dieser Roboter die Effizienz um 40% gesteigert werden, während gleichzeitig die Fehlerrate um 90% reduziert wurde.

Machine-to-Machine (M2M) Kommunikation mit OPC UA-Protokoll

Die Machine-to-Machine (M2M) Kommunikation bildet das digitale Nervensystem der Smart Factory. Sie ermöglicht den direkten Datenaustausch zwischen Maschinen ohne menschliche Intervention und schafft damit die Grundlage für autonome Produktionsprozesse. Das OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) hat sich dabei als führender Industriestandard für die herstellerunabhängige M2M-Kommunikation etabliert.

OPC UA ist mehr als nur ein Kommunikationsprotokoll – es ist ein umfassendes Framework für den Industriebereich. Es bietet eine sichere, zuverlässige und herstellerunabhängige Übertragung von Rohdaten und vorverarbeiteten Informationen von den Sensoren und Geräten zu den Produktionssystemen und Unternehmensanwendungen. Ein entscheidender Vorteil von OPC UA ist die Semantik: Daten werden nicht nur übertragen, sondern auch mit Bedeutung versehen, sodass empfangende Systeme die Informationen richtig interpretieren können.

Ein Beispiel für die erfolgreiche Implementierung von OPC UA ist die Trumpf GmbH, ein führender Hersteller von Werkzeugmaschinen. Trumpf hat seine gesamte Produktionslinie mit OPC UA ausgestattet, wodurch alle Maschinen – vom Laserschneider bis zur Biegemaschine – nahtlos miteinander kommunizieren können. Dies ermöglicht einen durchgängigen Informationsfluss und optimierte Produktionsabläufe. Bei komplexen Blechfertigungen konnte Trumpf durch diese Integration die Durchlaufzeiten um 25% reduzieren und gleichzeitig die Ressourcenauslastung um 15% verbessern.

Predictive Maintenance durch Echtzeitdatenanalyse bei Bosch

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) stellt einen Paradigmenwechsel im Instandhaltungsmanagement dar. Statt auf feste Wartungsintervalle oder reaktive Reparaturen nach Ausfällen zu setzen, nutzt dieser Ansatz Echtzeitdaten und fortschrittliche Analysen, um den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten vorherzusagen. Bosch Rexroth hat in diesem Bereich Pionierarbeit geleistet und innovative Lösungen entwickelt, die heute in zahlreichen Produktionsumgebungen eingesetzt werden.

Das Bosch-System basiert auf einem Netzwerk von Sensoren, die kontinuierlich kritische Parameter wie Temperatur, Vibration, Druck und Stromaufnahme an Maschinen und Anlagen erfassen. Diese Daten werden in Echtzeit analysiert und mit historischen Daten sowie Maschinenmodellen verglichen. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen können subtile Muster erkannt werden, die auf bevorstehende Ausfälle hindeuten, lange bevor sie für menschliche Bediener erkennbar wären.

In seinem eigenen Werk in Homburg konnte Bosch durch den Einsatz von Predictive Maintenance die Ausfallzeiten um 60% reduzieren und die Wartungskosten um 25% senken. Das System identifiziert nicht nur potenzielle Ausfälle, sondern gibt auch konkrete Handlungsempfehlungen für das Wartungspersonal. Die Techniker erhalten über mobile Endgeräte präzise Informationen darüber, welche Komponente wann und wie gewartet werden sollte. Dies führt zu einer effizienteren Ressourcenplanung und verlängert die Lebensdauer der Anlagen erheblich.

Mensch-Maschine-Interaktion durch Augmented Reality bei Volkswagen

Die Mensch-Maschine-Interaktion steht im Zentrum einer erfolgreichen Industrie 4.0-Implementierung. Trotz fortschreitender Automatisierung bleibt der Mensch ein unverzichtbarer Bestandteil moderner Produktionssysteme. Augmented Reality (AR) hat sich als transformative Technologie erwiesen, die die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine neu definiert. Volkswagen gehört zu den Vorreitern bei der Integration von AR in industrielle Prozesse.

In den Volkswagen-Werken in Wolfsburg und Emden wird AR in verschiedenen Bereichen eingesetzt, von der Mitarbeiterschulung bis zur Qualitätskontrolle. Besonders beeindruckend ist der Einsatz von AR-Brillen in der Fahrzeugmontage. Die Techniker tragen spezielle Datenbrillen, die virtuelle Informationen direkt in ihr Sichtfeld projizieren. Sie erhalten in Echtzeit Anweisungen, technische Daten und 3D-Modelle, die sich präzise mit den physischen Komponenten überlagern, an denen sie arbeiten.

Eine weitere innovative Anwendung bei Volkswagen ist das AR-gestützte Qualitätsmanagement. Hier scannen spezielle AR-Systeme fertige Fahrzeugteile und vergleichen sie mit ihren digitalen Sollzuständen. Abweichungen werden sofort visualisiert und dem Qualitätsprüfer angezeigt. Durch diese Technologie konnte Volkswagen die Fehlererkennungsrate um 90% steigern und die Zeit für Qualitätsprüfungen um 30% reduzieren. Der Automobilhersteller plant, AR-Technologien in den kommenden Jahren auf weitere Produktionsbereiche auszuweiten und schätzt das Einsparpotenzial auf mehrere Millionen Euro jährlich.

Technologische Enabler der digitalen Fertigung

Die digitale Transformation der Fertigung wird durch eine Reihe technologischer Enabler vorangetrieben, die als Katalysatoren für Innovation und Effizienzsteigerung wirken. Diese Schlüsseltechnologien ermöglichen nicht nur die Optimierung bestehender Prozesse, sondern eröffnen auch vollkommen neue Möglichkeiten für die Gestaltung von Produktionssystemen. Die Integration dieser Enabler in ein kohärentes Gesamtkonzept stellt für Unternehmen eine zentrale Herausforderung dar, bietet aber gleichzeitig enormes Potenzial für Wettbewerbsvorteile.

Die folgenden Technologien gehören zu den wichtigsten Treibern der digitalen Fertigung und werden in führenden Unternehmen bereits erfolgreich eingesetzt. Ihre Wirkung verstärkt sich durch Synergieeffekte, die entstehen, wenn verschiedene Technologien kombiniert werden. Unternehmen sollten daher einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen und die verschiedenen Enabler als Teil eines integrierten Ökosystems betrachten.

5G-Konnektivität für industrielle Anwendungen bei der BASF

Der neue Mobilfunkstandard 5G revolutioniert die industrielle Kommunikation durch seine beispiellose Kombination aus hoher Bandbreite, extrem niedrigen Latenzzeiten und massiver Gerätekonnektivität. Diese Eigenschaften machen 5G zur idealen Grundlage für anspruchsvolle Industrie 4.0-Anwendungen. Die BASF SE, der weltweit größte Chemiekonzern, hat dies früh erkannt und gehört zu den Pionieren bei der Implementierung von 5G-Technologie in industriellen Umgebungen.

Am BASF-Standort Ludwigshafen, dem größten zusammenhängenden Chemiewerk der Welt, wurde 2020 in Zusammenarbeit mit Ericsson und Telekom eines der ersten industriellen 5G-Campusnetze Deutschlands in Betrieb genommen. Dieses private Netzwerk deckt eine Fläche von 6 Quadratkilometern ab und bildet die Grundlage für zahlreiche innovative Anwendungen. Besonders bemerkenswert ist der Einsatz von 5G für die Fernsteuerung von Spezialfahrzeugen in Gefahrenbereichen, die bisher nur mit erheblichem Sicherheitsaufwand betreten werden konnten.

Ein weiteres Anwendungsbeispiel bei BASF ist die Vernetzung von Tausenden von Sensoren zur Überwachung komplexer Produktionsanlagen. Die hohe Bandbreite und niedrige Latenz von 5G ermöglichen die Übertragung großer Datenmengen in Echtzeit, was für präzise Prozesssteuerung und vorausschauende Wartung unerlässlich ist. Nach Angaben von BASF konnten durch den Einsatz von 5G-gestützter Sensorik die Ausfallzeiten kritischer Anlagen um 40% reduziert werden, was zu jährlichen Einsparungen in Millionenhöhe führt.

Edge Computing in kritischen Fertigungsprozessen

Edge Computing stellt einen Paradigmenwechsel in der Datenverarbeitung dar, indem es Rechenleistung näher an die Datenquelle – den "Edge" oder Rand des Netzwerks – verlagert. In Fertigungsumgebungen, wo Millisekunden entscheidend sein können und enorme Datenmengen anfallen, bietet dieser Ansatz entscheidende Vorteile gegenüber der reinen Cloud-Verarbeitung. Besonders in kritischen Prozessen, die Echtzeitentscheidungen erfordern, hat sich Edge Computing als unverzichtbare Technologie etabliert.

In modernen Produktionslinien fallen durch Hunderte von Sensoren an jeder Maschine Datenmengen im Terabyte-Bereich an. Die Übertragung all dieser Daten in die Cloud würde zu Bandbreitenengpässen führen und ist für zeitkritische Anwendungen zu langsam. Edge-Computing-Systeme verarbeiten diese Daten direkt vor Ort und senden nur relevante, aggregierte Informationen an übergeordnete Systeme. Dies reduziert die Latenzzeit von mehreren hundert Millisekunden auf unter 10 Millisekunden – ein entscheidender Unterschied für Prozesse wie adaptive Qualitätskontrolle oder Notabschaltungen.