Industrie 4.0, China 2025, IoT

‚Schuster, bleib bei deinen Leisten‘ besagt ein altes Sprichwort, das viel Wahrheit beinhaltet. Das gilt auch für Industrie 4.0 ‚Made in China‘ 2025, IoT (IIoT) und Künstliche Intelligenz (KI) – allesamt Schlagworte der Neuzeit, von Politik und Industrie zum Hype erkoren. Industrie 4.0, China 2025, IoT und KI verkörpern aber jedoch nur das, was sich schon über viele Jahre in der Geschichte der Automatisierung und der Technik evolutionär entwickelt hatte. Ziel des Buches ist einen Einblick der Automatisierungstechnik über die letzten 50 Jahre zu vermitteln und dem Hype entgegenzuwirken, den die Politik heute aus diesem Themengebieten macht. Es wird versucht dem Leser einen umfangreichen Überblick über die Automatisierungstechnik zu geben, sodass er versteht den Sachverhalt richtig einzuordnen und zu vermitteln. Es soll ihn zum Experten machen, der sachlich und profund an Diskussionen zu diesem Thema teilnehmen kann. Besonders ist mir aber auch daran gelegen, meine mehr als 40-jährige Erfahrungen auf dem Gebiet der Automatisierung einzubringen sowie das Zeitgeschehen an vielen eigenen erlebten Beispielen zu vertiefen.  

Kapitel 2 gibt einen Überblick über die Automatisierungstechnik seit 1970 bis 2020 und deren Zukunft. Insbesondere geht es um die Fragestellung, was ist Industrie 4.0 (Abschn. 2.1.1), ‚Made in China 2025‘, IoT (IIoT) und KI (Künstliche Intelligenz), ein Hype oder einfach die systematische Weiterentwicklung der evolutionären Automatisierungstechnik seit mehr als 50 Jahren. Vor allem wird erläutert, wie die Abhängigkeit dieser drei Programme untereinander zu sehen und wie die Schlagwortpolitik zu handhaben ist. Dabei wird u. a. auch auf die vier unterschiedlichen industriellen Revolutionen und deren Abhängigkeiten untereinander näher eingegangen. Zutreffend ist diese Thematik auch für Künstliche Intelligenz (KI), Künstliche Neuronale Netzwerke (KNN), Musterkennung  und Robotik, die ebenfalls eine mehr als 50 jährige Geschichte hinter sich haben und voneinander abhängen. Es wird exemplarisch die Modellbildung vom Gehirn zum mathematischen Modell und dessen Einlernverfahren erklärt sowie mit den konventionellen Polynomklassifikatoren verglichen. Ein typisches SPS-Hardwaremodul eine Künstlichen Neuronalen Netzwerkes wird gezeigt. Ebenso eingehend wird auch das Thema prädiktive Wartung ('Predictive Maintenance') und deren Besonderheiten inkl. der Modellbildung anhand eines Beispiels näher erläutert. Auch hier wird eingehend auf das Einlernverfahren eines 'Prädiktors' eingegangen. Des Weiteren werden die Historien der Entwicklung von Softwaresprachen und Architekturen, vom Assembler über FORTRAN, C, C++ bis hin zu STEP 7 aufgezeigt, die seit jeher in der Automatisierung ein entscheidender Faktor aller technologischen Fortschritte in Verbindung mit immer leistungsfähigeren µ-Controller, Signalprozessoren und Rechnerarchitekturen sind. 

Nachdem wir in den Kapiteln 1 und 2 schon einige Zusammenhänge für den neuen Hype Industrie 4.0, ‚Made in China 2025‘, IoT  und die Welt der Automatisierung etwas näher beleuchtet haben, vertiefen wir in Kapitel 3 die Entwicklung der Automatisierung in den letzten Jahrzehnten. Im Einzelnen beschäftigen wir uns dabei mit der Qualitätskontrolle, die bezüglich der Automatisierung für das Thema Industrie 4.0, ‚Made in China 2025‘ und IoT (IIoT- Industrial Internet of Things) von Bedeutung ist. Dabei war und ist die Analysenmesstechnik meistens das letzte Glied in der Automatisierungskette einer Fabrik, welche den Schritt vom Labor in die  laufende Produktionslinie vollzogen hat. Bedingt durch physikalischen und chemischen Randbedingungen wird aufgezeigt, welche Parameter vom Übergang der Messtechnik aus dem Labor ins Feld maßgeblich den Fortschritt prägten und entscheidend sind: EMV-, CE-, Funkzulassungen, IP-Schutzarten, Explosionsschutz  und SIL (Safety Integrity Level) erforderten enorme Entwicklungsanstrengungen um die Komponenten der Automatisierungstechnik für den harten Einsatz in der Fabrik oder im Prozess zu entwickeln. Sehr deutlich wird die zeitliche Einführung der Analysenmesstechnik in Bezug zu  den physikalischen Parametern dargestellt. Eine Komplexitätspyramide der Automatisierung vom Labor in den Prozess hinsichtlich angewendeter branchenspezifischer Technologien stellt die unterschiedlichen  Schwierigkeitsgrade der Einführung von Produkten in die Inline- und Online-Produktion dar.

Im ersten Abschnitt des Kapitels 4 wird der Lösungsverkauf oder das sogenannte ‚Consultative Value Selling‘ behandelt: Mit zunehmender Automatisierung und Komplexität der Feldgeräte entwickelte sich im Laufe der Jahrzehnte der ‚Lösungsverkauf‘ oder auch ‚Consultative Value Selling‘ als neues Vertriebs-- und Engineering-Werkzeug, um Kundenlösungen effizient und zur Kundenzufriedenheit zu realisieren. Es werden die acht wichtigsten Phasen des Lösungsverkaufs und deren Schwerpunkte gegenüber des reinen Produktverkaufes ausführlich dargestellt und in einem Beispiel aufgezeigt. Dabei wird ein typischer Fragenkatalog zum Lösungsverkauf eines Gerätes in die Bandgalvanik gezeigt. Ebenso wird eine ROI-Berechnung und die vertraglichen Grundlagen für einen Lösungsverkauf anhand eines Beispiels näher erläutert. Besonders in der Automatisierungstechnik sind diese Prinzipien anzuwenden, um erfolgreich zu sein. Im zweiten Abschnitt des Kapitels 4 wird die in der Automatisierungstechnik seit 1985 gültige Automatisierungspyramide, von der ERP- Ebene über die MES-, SCADA-, SPS- Ebenen bis hin zur Feldebene (basierend auf dem OSI-Modell von 1983) eingehend erläutert. Im Einzelnen definiert die Automatisierungspyramide dabei die standardisierten vertikalen und horizontalen Kommunikationsstrukturen und Vernetzungstopologien in der Automatisierung. Es wird jede Ebene detailliert anhand von Beispielen besprochen. Vertiefend wird auf die Historie und die Besonderheiten des SAP als einem der führenden ERP-Systeme eingegangen. Weiter wird detailliert die Historie der über die letzten 40 Jahre zunehmenden Komplexität der Feldgeräte anhand der Analysenmesstechnik und der physikalischen Parameter (Druck, Füllstand, Durchfluss und Temperatur) bezüglich ihrer Integration die die Automatisierung erläutert. Insbesondere wird dabei die Automatisierungshistorie und die einzelnen Entwicklungsstufen vom pH-Sensor, einem sehr schwierigen Analysenmesstechnik-Parameter bezüglich umweltgerechten Designs erläutert. Ebenso werden zukünftige neue Sensortechnologien aufgezeigt. Abschließend wird ein Beispiel für eine ‚smarte Fabrik‘ oder ‚Fabrik 4.0‘ aus dem Jahr 2000 aufgezeigt, die zum bestehenden Hype ‚Industrie 4.0‘, ‚Made in China 2025‘ und IoT keine wesentlichen Unterschiede erkennen lässt und klar zum Ausdruck bringt, dass es sich bei allem Fortschritt bis heute um eine Evolution handelt.

Nachdem wir uns eingehend mit den fünf verschiedenen Ebenen der Automatisierungspyramide beschäftigt haben, werden im Kapitel 5 die Kommunikationsstrukturen und Vernetzungstopologien innerhalb der Automatisierungspyramide erläutert. Es wird die Feldbusverteilung für das Jahr 2020 aufgezeigt und deren zukünftiger Trend erläutert. Gegenübergestellt werden die Einsparungen bei einer Feldbusinstrumentierung gegenüber der traditionellen 'Verkabelung' (4...20 mA). Gleichermaßen werden eingehend die Vor- und Nachteile einer Feldbusvernetzung diskutiert und gegenübergestellt. Es erfolgt die eingehende Erklärung des OSI-Modells (Open Systems Interconnection Model), welches die Grundlage fast aller drahtgebundenen und drahtlosen Bussysteme und Feldbusse ist. Weiterin werden die 19 standardisierten Feldbusfamilien vorgestellt und unter dem Aspekt der Echtzeitfähigkeit diskutiert.  Insbesondere werden die heute am häufigsten sowie wichtigsten Feldbusse und Bussysteme, die für die vertikale und horizontale Kommunikation in der Automatisierung eingesetzt werden, besprochen. Diese sind: Ethernet, Ethernet TCP/IP, EtherNet/IP, EtherCAT, PROFINET, CC-Link, PROFIBUS, HART, WirelessHART, WLAN/WiFi, Bluetooth, Modbus, CAN Bus, IO-Link und OPC UA. Jeder dieser Feldbusse und Bussysteme wird eingehend bezüglich seiner Geschichte, Technik und Leistungsfähigkeit, Hardwarerealisierung (ASIC's), seines Bezugs zum OSI-Modell und seines Protokolls bzw. Frames erklärt. Insbesondere wird für OPC UA (Open Platform Communication Unified Architecture) auch ein Beispiel in der Solarindustrie für modernes Cloudcomputing gezeigt und diskutiert. Des Weiteren wird ein historischer Überblick für die Harmonisierungsbestrebungen und die Entstehung der einzelnen Feldbusgremien von der Ethernet Arbeitsgruppe IEEE 802, PNO. PI, HCF, FDT JIIG usw. bis hin zur OPC UA Foundation und der ODVA vorgestellt. Detailliert wird das Wirken der Gremien  bezüglich der Konsolidierung von Feldbussen und Bussystemen erklärt. Ein weiterer Schwerpunkt ist das FDT/DTM-Konzept, das als Standardisierungstool in der SCADA/HMI-Ebene (Kontrollraum) in der Prozess- und Fabrikautomation zunehmend eingesetzt wird und mittlerweile im modernen Assetmanagement nicht mehr wegzudenken ist. Besonders an der Einführung und Standardisierung dieses Konzepts sind die Strömungen und Konsolidierungsbestrebungen der unterschiedlicher Gremien  gut nachzuvollziehen.   

Im Kapitel 6 geht es um das Vorgehen von kleineren mittelständischen Unternehmen in der Automatisierung. Dabei werden die Gründe und Versäumnisse vieler Firmen der letzten Jahrzehnte in der Automatisierung aufgezeigt. Insbesondere wird in einem typischen Beispiel auf Fehler eingegangen, die in der Vergangenheit bezüglich der Automatisierung von vielen Firmen gemacht wurden und wie diesen Schwachstellen zukünftig begegnet werden kann. Weiter wird anhand zweier Beispiele gezeigt, wie ältere Gerätegenerationen für die Automatisierung unter dem Aspekt der Inline- und Online-Qualitätskontrolle nachgerüstet werden können. Es wird insbesondere in einem Beispiel auf den Aspekt eingegangen, wie es aufgrund von Kundenverhalten zu Fehlanwendungen in der Automatisierung kommen kann und wie man in der Lage ist, diesem Phänomen entgegenwirken.

Im Kapitel 7 wird im Speziellen der Automotive-Bereich hinsichtlich der Automatisierung beleuchtet, da diese Industrie in jeder Zeitepoche die Automatisierung an vorderster Front der Technik geprägt und vorangetrieben hat. Dies trifft für den Einsatz von Robotern und die Modernisierung der Vernetzungstopologien mit den entsprechenden Feldbussen (PROFINET, PROFIBUS) in den letzten Jahrzehnten zu und geht zurück bis Henry Ford mit seinem legendären Modell T. Dabei liegt der Fokus sowohl auf der Geschichte der Automobilindustrie als auch auf der rasanten Entwicklung der Robotertechnik in dieser Branche. Vertiefend wird in diesem Zusammenhang die Geschichte der Roboter aufgezeigt, die seit 1970 in hohem Maße die Automatisierung prägt, wobei die Ursprünge des Roboters bereits auf 1954 zurückzuführen sind. Beispielhaft wird hierzu der automatisierte Einsatz in der Automobilindustrie der Terahertz-Technologie für die zukünftige Mehrfachschichten-Lackmessung aufgezeigt. Insbesondere wird besprochen, welche Randbedingungen bei derart komplexen Systemen in der Automatisierung zu berücksichtigen sind und wo die Schwierigkeiten der Realisierung zu sehen sind.

Nachdem im Verlaufe des Buches viele Einzeldaten und Zusammenhänge aufgezeigt werden, befasst sich Kapitel 8 noch einmal mit einer Zusammenstellung der wichtigsten Daten in der Geschichte der Automatisierung seit 1970 in Form einer Zeittafel. Dabei wird das Zeitgeschehen in folgende Abschnitte eingeteilt. KI, Neuronale Netze, Programmiersprachen – von der Robotik über die Automatisierungspyramide bis Industrie 4.0, Made in China 2025, IoT (IIoT-Industrial Internet of Things) (Abb.8.1), Feldbus- und Bussysteme – vom Ethernet zu OPC UA (Abb. 8.2), Gremiengründungen- vom Ethernet IEEE bis zu EtherCAT Technology Group (Abb. 8.3), FDT JIG- und der OPC UA Foundation, Feldgeräte und Automatisierung – von der SIEMENS S3 bis zur Pilz SPS mit IP67 (Abb. 8.4),  Hardwareentwicklung und ihr Einfluss auf die Automatisierung – vom Intel 8080 bis zum ARM A76 (Abb. 8.5), Großrechner, Workstations, und PC – von der PDP-1 bis zum Apple iMac  (Abb. 8.6).  Ferner wird eingehend die Entwicklung der µ-Controller, Signalprozessoren, ASIC'S (Application Specific Integrated Circuit) und FPGA's (Field Progammable Gate Array) sowie Mehrfachkern-Prozessoren und deren permanent wachsenden Leistungsfähigkeit aufgezeigt, die letztlich gepaart mit modernsten Softwaretechnologien und Softwarearchitekturen den heutigen Stand der Automatisierungstechnik verkörpert. Aufgezeigt wird ebenso der Einfluss der unterschiedlichen Hardwareentwicklungsstufen auf die Komponenten der Feldebene, SPS-, SCADA/HMI- und MES-Ebene der Automatisierungspyramide, wobei der Schwerpunkt auf der Qualitätskontrolle vom Labor ins Feld  liegt. Es werden die einzelnen Zeiträume im Bezug zu Industrie 4.0, ‚Made in China 2025‘ , IoT (IIoT : Industrial Internet of Things)) und KI gebracht und diskutiert. Zum Abschluss werden die Abb. 8.1–8.6 noch einmal in einem Überblickschart zusammengefasst und die wesentlichen Abhängigkeiten der Themengebiet untereinander in übersichtlicher Form erläutert.