Ein Fazit des Vortrags vorweg: Es gibt einige Gemeinsamkeiten bei den drei Schlagworten. Dennoch lohnt es sich, die Begriffe genauer zu betrachten, angefangen beim Internet der Dinge. Das Internet of Things (IoT) meint nichts anderes als: In Zukunft werden sich Alltagsgegenstände miteinander austauschen und dabei werden hohe Datenmengen zustande kommen. Kommunikation, Autonomie und eine ganze Menge an Daten seien hier die tragenden Aspekte und die Anbindung zu Big Data und Industrie 4.0, so Liggesmeyer.
Divergierende Meinungen
Der vierte verbindende Aspekt wird bei der Zielsetzung von Industrie 4.0 deutlich. Die alleinige Ausrichtung auf die drei genannten Punkte greife hier zu kurz. \“Es geht letztlich darum, ein Paradigma aufzugeben, das seit Henry Ford in der Produktionstechnik gilt\“, erklärt Liggesmeyer, \“nämlich die des Massenprodukts.\“ Stattdessen stehe Industrie 4.0 für massenindividualisierte Produkte. \“Also ein Maßanzug zum Preis des Anzugs von der Stange\“, bringt es Liggesmeyer auf den Punkt. Klar ist dann, dass die Produktionsumgebung nicht mehr komplett vorausgeplant sein kann. \“Wenn ich die Produktion in immer die gleichen Schritte zerlege\“, so Liggesmeyer weiter, \“kommt am Ende auch immer das Gleiche heraus.\“ Produktionsstraßen müssen also in der Lage sein, sich autonom zu rekonfigurieren. Entsprechend müssen beim Thema Autonomie Industrie 4.0 und das IoT zusammentreffen. Industrie-4.0-Anlagen müssen per se offen sein, damit individuelle Kundenwünsche überhaupt in die Fertigung gelangen. Auch die Aspekte Daten-Handling und Kommunikationsfähigkeit zeigen an dieser Stelle: Das Internet der Dinge und Industrie 4.0 liegen nicht so weit auseinander.
Informationen aus Massendaten
Wieder zurück zu Big Data: Laut Liggesmeyer sind nur ein Viertel der erfassten Daten für eine Analyse brauchbar, 75% seien Datenmüll. Diesen gilt es von vornherein auszusortieren. Denn sonst werden die Analysen zu teuer und entsprechende Geschäftsmodelle funktionieren nicht mehr. Wie bei Industrie 4.0 gehe es hier ebenfalls im Wesentlichen um Dienste, erläutert Liggesmeyer. \“Nur eben bezogen auf Daten.\“ Das gilt für die Industrie, aber auch für alle anderen Wirtschaftszweige. Die große Gefahr bei Big Data ist, dass das Datenvolumen schneller ansteigt als die Leistungssteigerung der Hardware durch das Moore\’sche Gesetz. Liggesmeyer ist sich sicher: \“Wenn man es nicht schafft, mittels Filtern gewisse Daten von vornherein auszusortieren, wird Big Data in der Industrie nicht fliegen.\“
Plan B für die Fertigung
Fasst man Ausrichtung heutiger Produktionsanlagen zusammen, geht es primär um hohe Stückzahlen. Einmal installiert und abgenommen, ändert sich die Produktion nicht mehr großartig. Das ist das erklärte Ziel und es ist kein Plan B erforderlich. In der massenindividualisierten Produktion von Industrie 4.0 geht es genau in die andere Richtung: Es geht um Flexibilität, um Selbstoptimierung und Adaptionsfähigkeit. In Zukunft muss eine Maschine dazu befähigt sein, sich autonom umzuplanen und zu adaptieren, um bei sich ändernden Produktionsfaktoren quasi selbst einen Plan B zu entwickeln. \“Viele Sachen, die vorher ein Ingenieur vorab gemacht hat, müssen dann zur Laufzeit durch die Umgebung selbst erledigt werden\“, so Liggesmeyer. Das habe eine ganze Menge Implikationen, die man sich auf dem ersten Blick nicht klarmache. Zum Beispiel macht eine klassische Abnahme bei einer sich ständig ändernden Produktionsstraße keinen Sinn mehr.
