Bd. 66 Nr. 10 (2024): atp magazin
Digitale Geschäftsmodelle sind in der Automatisierungsindustrie von wachsender Bedeutung. Durch die zunehmende Vernetzung von Maschinen, Sensoren und Prozessen bieten sich neue Chancen zur Effizienzsteigerung, Kostensenkung und Schaffung von Mehrwert. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln, die digitale Technologien nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu sichern. Dies erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch ein tiefes Verständnis der Marktbedürfnisse und der Implementierungsmöglichkeiten von Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz und Cloud-Lösungen.
Das atp magazin 10/2024 beleuchtet genau diese Themen und beantwortet zentrale Fragen. Sie bietet wichtige Impulse für die erfolgreiche Umsetzung und Generierung digitaler Geschäftsmodelle und zeigt auf, wie Unternehmen diese nachhaltig in ihre Wertschöpfungsketten integrieren können.
Die Interview-Highlights:
„An Kollaboration führt kein Weg vorbei“
Digitale und KI-basierende Geschäftsmodelle gelten als das nächste Level der digitalen Transformation. Dabei sollen sie nicht nur neue Produktivitätspotenziale heben, sondern gleichzeitig auch noch maßgeblich zum Unternehmensergebnis beitragen. Wie realistisch das ist, was die Automatisierungsbranche von neuen Business Models erwarten kann und warum Unternehmen dabei zusammenarbeiten müssen, erklärt Frank Notz, Vorstandsmitglied von Festo, im Interview.
„Co-Creation und offene Ökosysteme sind zentrale Bausteine“
Wesentlich für den Erfolg von digitalen Geschäftsmodellen sind digitale Ökosysteme, die nicht nur das Teilen von Daten und Erfahrungen ermöglichen, sondern auch die gemeinsame Entwicklung neuer Lösungen fördern. Bereits 2019 hat Bosch Rexroth seinen Automatisierungsbaukasten ctrlX AUTOMATION vorgestellt und 2020 um die Partnerwelt ctrlX World ergänzt. Im Interview erklärt Steffen Winkler, Vertriebsleiter der Business Unit Automation & Electrification Solutions, wie sich beides seitdem entwickelt hat und warum Offenheit für die moderne Automatisierung unbedingt notwendig ist.
„Wir brauchen ein Ökosystem Interoperabilität“
Mit der Abkehr vom monolithischen Silo-Denken hin zu offenen Ökosystemen kommt der Interoperabilität in der produzierenden Industrie enorme Bedeutung zu. Denn ohne sie ist in Zukunft eine wirklich effiziente digitale Transformation kaum möglich, wie Andreas Faath im Interview deutlich macht. Der Leiter der Abteilung Machine Information Interoperability (MII) des VDMAs erklärt außerdem, wie genau der Verband mehr Interoperabilität erreichen will und warum ein Ökosystem
Interoperabilität dafür unbedingt notwendig ist.
Die peer-reviewten Hauptbeiträge
Integration von Künstlicher Intelligenz in die Produktion: Vom Konzept zur Realisierung
„Wie kommt die KI in die Anwendung?“
Immer neue Erfolgsgeschichten von der Anwendung Künstlicher Intelligenz versprechen dramatische Gewinne an Produktivität. Worauf warten wir Automatisierungsfachleute dann noch? Viele der Erfolgsgeschichten stammen nicht aus unserem Bereich und das beschriebene Vorgehen ist oft nicht unter industriellen Rahmenbedingungen umsetzbar. Was für die industrielle Anwendung in der Automatisierungstechnik fehlt, ist ein ingenieurhaftes Vorgehen. Der Beitrag widmet sich genau dieser Problematik und stellt einen praxistauglichen Leitfaden zur Entwicklung von KI-Anwendungen vor. Ein strukturierter Entwicklungsprozess mit passenden Methoden und grafischen Modellierungsansätzen erlaubt ein strukturiertes und dokumentiertes Vorgehen. Damit wird die Umsetzung von KI-Projekten im industriellen Umfeld auf eine praktische Basis gestellt.
Systems Engineering in der Entwicklung Digitaler Zwillinge
„Wie bekomme ich den passenden digitalen Zwilling?“
Digitale Zwillinge sind allgegenwärtig. Es gibt sie in verschiedenen Formen und Detaillierungsgraden, von rein statischen Daten- und Dokumentensammlungen bis hin zu ausführbaren Simulationsmodellen. Die Anwendungsszenarien spannen dabei über den gesamten Lebenszyklus von Produkten und Anlagen. Der Beitrag zeigt auf, wie ein lebenszyklusübergreifendes Systemmodell als Informationsbasis und Vorgehensmodell für die Erstellung verschiedener spezifischer digitaler Zwillinge entlang der Systementwicklung dienen kann. Hierzu werden Methoden der Modellbasierten Systementwicklung (Model Based Systems Engineering, MBSE) vorgestellt und geeignet verknüpft.
Concept Maps in der Automatisierungstechnik
„Wie bekomme ich Ordnung in die immer neuen Konzepte?“
Wir generieren immer mehr Wissen und dabei auch neue Begriffe und Konzepte. KI-Tools, insbesondere große Sprachmodelle, geben vor uns dabei zu helfen, dieses Wissen zu nutzen und zu strukturieren. Generierte Antworten können aber in der Regel weder etwas wirklich Neues hervorbringen noch erhöhen sie unser eigenes Verständnis der zugrunde liegenden Zusammenhänge. Dazu benötigt man semantische Modelle und insbesondere auch grafische Repräsentationen wie bspw. Concept Maps. Der Artikel zeigt wie Concept Maps dazu genutzt werden können auch komplexe Zusammenhänge zu visualisieren und so einen Wissensbereich strukturiert zu erfassen. Entsprechende Werkzeuge und die Verbindung zu Sprachmodellen (ChatGPT) werden aufgezeigt. Alle Beispiele stammen direkt aus der Automatisierungstechnik und sind auch online im Detail verfügbar.
Generierung gekoppelter Materialflussmodelle
„Wie komme ich schneller zu Modellen für die virtuelle Inbetriebnahme?“
Bei der Produktionsplanung für Stückgüter spielt der Materialfluss eine zentrale Rolle. Eine entsprechende Modellierung ist insbesondere auch für die virtuelle Inbetriebnahme erforderlich. Für unterschiedliche Planungs- und Inbetriebnahmeaufgaben eignen sich hierfür unterschiedlich skalierte und detaillierte Modelle. Der Beitrag untersucht, wie sich diese auf eine einheitliche gemeinsame Modellbasis zurückführen lassen, die auch in AutomationML abgebildet wird. Aus dem Basismodell können dann spezifische Modelle abgeleitet und verfeinert werden. Damit kann der Modellierungsaufwand reduziert und die Zeit zur virtuellen Inbetriebnahme verkürzt werden.
