Verein Industrie 4.0 Österreich - Die Plattform für ... · Forschungsbedarfen sondiert, die für...

Verein Industrie 4.0 Österreich

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INHALTSVERZEICHNIS

INHALTSVERZEICHNIS

VORWORT 5

1. EINLEITUNG 6 1.1 ExecutiveSummary(deutsch) 8 1.2 ExecutiveSummary(englisch) 9

2. POSITIONIERUNG 10

3. FORSCHUNGSFELDER INDUSTRIE 4.0 12 3.1 Virtualisierung 16 3.2 Sensorsysteme 19 3.3 SoftwareEngineering 21 3.4 PhysischeSysteme 23 3.5 Cyber-physicalSystems 26 3.6 Arbeits-undAssistenzsysteme 29 3.7 WertschöpfungsnetzwerkeundGeschäftsmodelle 32 3.8 DomänenwissenundSchlüsseltechnologien 34

4. FORSCHUNG, ENTWICKLUNG UND INNOVATION IN ÖSTERREICH 36 4.1 F&E-FinanzierungimBereichIndustrie4.0undDigitalisierungaufnationalerEbene 37 4.2 EU-Forschungsrahmenprogramm 40 4.3 ZukunftsorientierteGestaltungvonHorizonEurope 41 4.4 VorschlägezueinerverbessertenNutzungvonFörderprogrammen 41 4.5 ErhöhungderDotierungdesProgrammsProduktionderZukunft 42 4.6 AbsicherungeinesMixausdirekterF&E-FörderungundsteuerlicherBegünstigung 43

5. ÖSTERREICHISCHE USE CASES 44 5.1 Salvagnini:DigitalerZwillingfürvollautomatisierteProduktionmitLosgröße1beiBlechbiegeautomaten 45 5.2 RHIMagnesita:ProzessoptimierungdurchvisuelleAnalysevonMassendaten 47 5.3 HaasFertigbau:MonitoringvonProduktenimUmfeldIndustrie4.0 49 5.4 ABB:SoftwareEngineeringfürRobotereinsatzinHolzindustrie 50 5.5 MetadyneaAustria/Sandoz:ProzessoptimierungdurchProzessintegrierteMesstechnik 51 5.6 JELD-WEN:UmfassendeQualitätssicherunginderLosgröße1Türproduktion 54 5.7 Lithoz:AdditiveFertigungvonHochleistungskeramik 56

6. DANK 58

LITERATURVERZEICHNIS/IMPRESSUM 60

4 ERGEBNISPAPIER „FORSCHUNG, ENTWICKLUNG & INNOVATION IN DER INDUSTRIE 4.0“

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VORWORT

GeschätzteLeserinnenundLeser!LiebeMitgliederderPlattformIndustrie4.0!

DieDigitalisierungvonProdukten,Dienstleistungen,Engineering-undGeschäftsprozessenhatdienächsteEntwicklungsstu-federProduktionbereitseingeläutetunderöffnetderproduzierendenIndustrieeineFülleanneuenMöglichkeiten.MitdenheutezurVerfügungstehendentechnischenErrungenschaftenlassensichschonersteVisionenvonIndustrie4.0erfüllen.UmjedochdievolleWirkungskraftentfaltenzukönnen,bedarfesneuartigerAnsätzeundLösungen,fürdiedasaktuelleWissenerweitertunddieverfügbarenTechnologienweiterentwickeltwerdenmüssen.

DieUmsetzungvonIndustrie4.0birgtgroßesPotential:DurchProduktinnovationen,neueGeschäftsmodelle,verbesserteProduktivität,QualitätsverbesserungenundRessourceneffizienzgehtmanvoneinerSicherungderWettbewerbsfähigkeitundderReindustrialisierungaus.OderinZahlenausgedrückt:Industrie4.0bewirktinÖsterreichbis202547–48Mrd.€anzusätzlicherProduktionund22–38Mrd.€anzusätzlicherWertschöpfung 1.NachheutigemStandhabenschon6 %allerösterreichischenIndustrieunternehmenihreProduktionnachÖsterreichzurückverlagert;Tendenzsteigend! 2

DaDigitalisierungkeinausschließlichtechnischesPhänomenist–entscheidendistdieFragenachderbestmöglichen,verantwortungsvollenGestaltungderZusammenarbeitzwischenMenschundMaschine–,verfolgtederExpertInnenkreiseineninterdisziplinärenAnsatzundließauchExpertisenausdenanderenExpertInnen-SchwerpunktgruppenderPlattformIndustrie4.0einfließen.DiesemAnsatzliegtzugrunde,dassdiedigitaleTransformationnichtnureineChancefürQuali-täts-,Produktivitäts-undEffizienzsteigerungenfürbestehendeProdukteundProduktionsanlagenist,sondernvermehrtfürvölligneueProdukte,DienstleistungenundGeschäftsmodelle.DieneuentechnologischenMöglichkeitenmüssendazugenutztwerden,dieInnovationsfähigkeitzustärken,diewachsendeAufgabenkomplexitätzubewältigenundArbeitnehmerundArbeitnehmerinnenbeiderGestaltungderArbeiteinzubinden,dieAuswirkungenaufdieArbeitsplätzezuanalysierenundTätigkeitenqualitativaufzuwerten.Dabeigiltes,ChancenfürInnovationenraschzuerkennenundverantwortungsvollumzusetzen.

Vielerortswirddiskutiert,obsichdieproduzierendeIndustrieinmitteneinerRevolutionbefindet,oderineinerevolutionärenTransformationsphase.Faktjedochist,diedigitaleTransformationfindetstatt,undÖsterreichsIndustrieistdavonnichtaus-genommen.DievonderExpertInnengruppederPlattformIndustrie4.0erarbeitetenHandlungsfeldergebendaherwichtigeForschungs-undTechnologieimpulse,umdieWettbewerbsfähigkeitÖsterreichsinderimmerweiterfortschreitendenPhasederdigitalenTransformationzustärken.

Mag.IsabellaMeran-WaldsteinBereichsleiterinForschung,Technologie&Innovation,IndustriellenvereinigungVorstandsmitgliedVereinIndustrie4.0Österreich

1 IWI/PöchhackerInnovationConsulting(2015)2 Dachs,B.etal.(2017)

1EINLEITUNG

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EINLEITUNG 1

VEREIN INDUSTRIE 4.0 – DIE PLATTFORM FÜR INTELLIGENTE PRODUKTION

DerVerein„Industrie4.0Österreich“wurde2015alsIniti-ativedesösterreichischenBundesministeriumsfürVerkehr,Innovation und Technologie sowie von Arbeitgeber- undArbeitnehmerverbänden gegründet. Diese erarbeiten ge-meinsammitMitgliedernausWirtschaft,WissenschaftundInteressenvertretungeninspezifischenExpertInnengruppenStrategien zur nachhaltigen und erfolgreichen UmsetzungderdigitalenTransformation imKontextvon Industrie4.0.Zielistes,dietechnologischenEntwicklungenundInnovati-onendurchDigitalisierungbestmöglichundsozialverträglichfürUnternehmen,BeschäftigteunddieGesellschaftinÖs-terreichzunutzenundverantwortungsvollumzusetzen.DerVerein Industrie4.0ÖsterreichnimmtdabeieinewichtigeRolle indernationalenund internationalenKoordinierung,StrategiefindungundInformationsbereitstellungein.

EXPERTINNENGRUPPE „FORSCHUNG, ENTWICKLUNG & INNOVATION“

Eine hohe Innovationsleistung trägt maßgeblich dazu bei,im internationalenWettbewerb erfolgreich zu sein. Somitsind Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten unerlässlichfüreinexportorientiertesLandwieÖsterreich.Dievoran-schreitendeDigitalisierungsowiediebeschleunigtetechni-scheEntwicklungbergenvieleChancenfürÖsterreichsUn-ternehmen.GleichzeitigentstehendadurchaberauchneueHerausforderungen. Insbesondere für Klein- und Mittel-unternehmen (KMU) istdaherdieEntwicklungund Imple-mentierung benutzerfreundlicher Systeme und Konzepte,die wirtschaftlich und nutzbringend umsetzbar sind, vongroßerRelevanz.DieÜbertragbarkeiterzielterForschungs-ergebnisse auf KMU spielt dabei eine wesentliche Rolle.DiesemAnsatzsollRechnunggetragenwerden,indemprag-matischeLösungenundAnsätze indenForschungsfeldernmitgedachtwerden.

Die ExpertInnengruppe „Forschung, Entwicklung & In-novation“ wurde eingerichtet, um Empfehlungen für denForschungs- und Entwicklungsbereich zu erarbeiten undrelevante AkteurInnen zu vernetzen. VertreterInnen vonuniversitärenwie auch außeruniversitären Forschungsein-

richtungen, Politik undVerwaltung, Unternehmen und In-teressensvertretungen fungieren dabei als zentrales Steu-erungsgremium und legen Arbeitsschwerpunkte und dieinhaltlicheAusrichtungderAktivitätenderPlattformIndus-trie4.0 imBereich„Forschung,Entwicklung&Innovation“fest.

VORGEHENSWEISE

In denWorkshops und Sitzungen der ExpertInnengruppewurde ein breites Feld an Technologiekompetenzen undForschungsbedarfensondiert,diefürIndustrie4.0relevantsind.IneinemgemeinsamenProzesswurdenvonkonsultativeingebundenen ExpertInnen acht vorrangige Forschungs-felder identifiziert und Impulse zurWeiterentwicklungderösterreichischenFörderlandschaftgesetzt.Dabeiwurdeaufeinen „Stärken stärken“-Ansatz gesetzt, umÖsterreich alsrelevantenAkteurimglobalenWettbewerbzupositionieren.InweitererFolgewurden jedemKapitelAutorenzugewie-sen und der gesammelte Input durch ein Redaktionsteamverdichtet.

ZIELE DES ERGEBNISPAPIERS

Das Ziel des vorliegenden Ergebnispapiers ist es, die in einem breit angelegten Prozess identifizierten, für Industrie 4.0 relevanten Forschungsfelder vorzulegen. Dabei sollen der Politik und Unternehmen Inputs geliefert werden, in welche Richtung die Entwicklung geht, damit rechtzeitig geeignete Maßnahmen ergriffen werden können. Gemeinsam sollen das Bewusstsein um die Bedeutung von Forschung, Entwicklung und Innovation gesteigert und Forschungseinrichtungen und Unternehmen dahingehend unterstützt werden, dass sie mit optimalen Rahmenbedingungen erfolgreich arbeiten können.


ForschungundEntwicklungsindzweifelloswichtigeTreiberimKontextvonIndustrie4.0undDigitalisierung.DasInnovationssystemeinesLandeshatgroßeAuswirkungenaufdieEntwicklungundWettbewerbsfähigkeitseinerUnternehmenunddamitaufdiegesamteVolkswirtschaft.

DievoranschreitendeDigitalisierungsowiediebeschleunigtetechnischeEntwicklungbergenvieleChancenfürÖsterreichsUnternehmen.GleichzeitigentstehendadurchaberauchneueHerausforderungen.Berechnungenbis2025ergebenfürIndustrie4.0inÖsterreich47–48Mrd.€anzusätzlicherProduktionund22–38Mrd.€anzusätzlicherWertschöpfung 3.NachheutigemStandhabenschon6 %allerösterreichischenIndustrieunter-nehmenihreProduktionnachÖsterreichzurückverlagert;Tendenzsteigend! 4

DiePlattformIndustrie4.0hatsichmitderFragebeschäftigt,welcheForschungsfeldereinbesondershohesPotentialfürÖsterreichdarstellenundwiemandentechnologischenundfinanziellenBedarfderFirmennochtreffsichereradressierenkann.Ineinembreitangelegten,transparentenProzesswurdedasvorliegendeErgeb-nispapiererarbeitet.EsmöchteAntwortenundInputsgeben,damitrechtzeitiggeeigneteMaßnahmenergriffenwerdenkönnen,umForschungs-undEntwicklungsanforderungeninÖsterreichbestmöglichzuerfüllen.

HierfürwurdenTechnologiekompetenzensowieForschungs-undEntwicklungsbedarfeidentifiziertundzudie-semZweckachtvorrangigeForschungsfelderformuliert:Virtualisierung,Sensorsysteme,SoftwareEngineering,PhysischeSysteme,Cyber-physicalSystems,Arbeitssysteme,GeschäftsmodelleundDomänenwissen.NebenVorschlägenzurverbessertenNutzungvonFörderprogrammendeckendieseHandlungsfelderausSichtderPlattformIndustrie4.0diewichtigstenAnsatzpunkteimForschungsbereichrundumIndustrie4.0ab.

EXECUTIVE SUMMARY (deutsch)

3 IWI/PöchhackerInnovationConsulting(2015)4 Dachs,B.etal.(2017)

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EINLEITUNG 1

ResearchanddevelopmentareundoubtedlyimportantdriversinthecontextofIndustry4.0anddigitaltrans-formation.Acountry´sinnovationsystemhasamajorimpactonthedevelopmentandcompetitivenessofitscompanies,andthusontheentireeconomy.

Theprogressivedigitaltransformationandtheacceleratedtechnicaldevelopmentwillresultinmanyopportu-nitiesforAustriancompanies.However,atthesametime,thisalsocreatesnewchallenges.Forecastsfor2025concerningIndustry4.0inAustriaamountto€47–48billioninadditionalproductionand€22–38billioninaddedvalue.Today,6 %ofallAustrianindustrialcompanieshaverelocatedtheirproductiontoAustria–andthistrendisgrowing.

ThenationalPlatformIndustry4.0hasaddressedthequestion,whichresearchfieldsrepresentaparticularlyhighpotentialforAustriaandhowtoaddressthetechnologicalandfinancialneedsofcompaniesevenmoreaccurately.Thepresent reporthasbeendeveloped inabroadandtransparentprocess. ItaimsatprovidinganswersandinputsothatsuitablemeasurescanbetakeningoodtimetobestmeetAustria’sresearchanddevelopmentrequirements.

Tothisend,technologycompetenciesaswellasresearchanddevelopmentneedswereidentifiedbyformulat-ingeightpriorityresearchfields:virtualization,sensorsystems,softwareengineering,physicalsystems,cyberphysicalsystems,worksystems,businessmodels,anddomainknowledge.Inadditiontosuggestionsfortheimproveduseoffundingprograms,thesefieldsofactioncoverthemostimportantstartingpointsintheareaofIndustry4.0researchfromtheperspectiveofthePlatformIndustry4.0.

EXECUTIVE SUMMARY (english)

2POSITIONIERUNG

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2POSITIONIERUNG

Industrie 4.0 steht für dieVerschmelzung von Produkti-onstechnologienmitInformations-undKommunikations-technologien(IKT).WieinAbbildung1dargestellt,gibtes

sowohl auf nationaler als auch auf internationaler EbeneentsprechendeInitiativen.

Auf europäischer EbenewurdenRoadmapsvon ExpertIn-nengruppenfürBigData(BDV),fürElektronikkomponentenund-systeme (ECSEL),Cybersicherheit (ECS), InternetderDinge (AIOTI) SmartManufacturing (EFFRA) unddie Pro-zessindustrie(SPIRE)erstellt.

DesWeiterenwurde im Rahmen der Digitising EuropeanIndustry Initiative (DEI) eine Europäische Plattform natio-nalerInitiativenzurDigitalisierungderIndustriegegründet,um den Best-Practice-Austausch zu verbessern und si-cherzustellen,dassdievondenMitgliedstaatenergriffenenMaßnahmeneinanderergänzenundverstärkenkönnen.Er-wähnenswert in diesemKontext sei hier die Initiative derdeutschen Plattform Industrie 4.0, die eine Forschungsa-gendadefinierte. 5

AufösterreichischerEbeneexistierenverschiedeneInitiati-venfürelektronischeKomponentenundSysteme (ECSEL- Austria,SiliconAlps),AdditiveFertigung(AMAustria),Inter-net der Dinge (IOTAustria), Photonik (PhotonicsAustria),Mess-, Automatisierungs- und Robotertechnik (GMAR),Produktionstechnik (Ö-WGP)und schließlich Industrie4.0(PlattformIndustrie4.0Österreich).

DieösterreichischeForschungs-undInnovationsförderungrundumIndustrie4.0wirddabeidurcheineausgewogeneMischungausBottom-up-undTop-down-Förderungenundsteuerlicher Forschungsförderung unterstützt. EingebettetindiesesUmfeldbestehtdasZieldesvorliegendenDoku-ments darin, eine angemessene Fokussierung und damitverbundene InnovationsstrategievorzuschlagenundEmp-fehlungenzugeben,umdiePositionÖsterreichsfürIndus-trie4.0endgültigzustärken.

POSITIONIERUNG

Virtualisierung

Sensorsysteme

SoftwareEngineering

Domänenwissen

Geschäftsmodelle

Relevante europäische Roadmaps

und Initiativen

Relevante österreichische

Roadmaps und Initiativen

Relevante österreichische

Förderinitiativen

Arbeitssysteme

CyberphysicalSystems

PhysischeSysteme

INDUSTRIE4.0

INFORMATIONS- UND KOMMUNIKATIONSTECHNOLOGIEN PRODUKTIONSTECHNOLOGIEN

BP

FPPdZ

KIRAS

IKT d. Z.

Abbildung 1:AuszugauswichtigenInitiativen

5 BMWi(2016)

3FORSCHUNGSFELDER INDUSTRIE4.0

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FORSCHUNGSFELDER INDUSTRIE 4.0 3

DiedigitaleTransformationder industriellenProduk-tioneröffneteineVielzahlanMöglichkeiten.NebenKosteneinsparungenbzw.Effizienzsteigerungenlas-

sensichdurchIndustrie-4.0-Technologienneue,intelligenteProdukteaufdenMarktbringenundneueGeschäftsmodel-leentwickeln.DerSammelbegriff Industrie4.0bezeichnetdabeidieVerschmelzungvonProduktionstechnologienmitInformations-undKommunikationstechnologien (IKT).Dierasante Entwicklung der Kommunikations- undWebtech-nologien bietet eine zunehmendeFülle neuer technischerMöglichkeiten für die Vernetzung zwischen den unter-schiedlichstenObjekten.DieseVernetzungunddiesinken-den Kosten für Sensoren, Rechenleistung undNetzwerkeführen dazu, dass zahlreiche Ideen und Produkte, die voreinpaarJahrennichtvorstellbargewesenwären,nunreali-sierbarwerden.Diesbedeutet,dassdiesetechnologischenDurchbrüche nun das Potential haben, klassische Volks-wirtschaftenundtradierteGeschäftsmodellevonIndustrie-unternehmenmassivzubedrohenundzudisruptieren.

PhysischeObjekteund ihredigitalenRepräsentationen im„Cyber-Space“,auchalsdigitaleZwillingeoderDigitalLayersbezeichnet,verschmelzenimmerstärkerzueinerneuenRe-alität. Diese neueWelt der Cyber-physical Systems (CPS)bzw.Cyber-physicalProductionSystems(CPPS)giltesraschzuerkennenundverantwortungsvollumzusetzen.

AufgrundderzuerwartendenweitreichendenVeränderun-gendurchIndustrie4.0unddadurchentstehendeAuswir-kungenaufdieGesellschaftwurdeeininterdisziplinärerAn-satzbeiderErarbeitungderbehandeltenThemengewählt.DieserAnsatz spiegelt sich auch indenangeführtenThe-menkomplexenwider, da er nicht nur technischeAspekteadressiert. Daher sollte gewährleistet sein, dass je nachForschungstiefeundUmsetzungsgrad(z.B.abTRL6–an-gewandteForschung) derEinfluss aufMenschenundBe-schäftigteanalysiertwird.

IndenvorliegendenAbschnittengehteseinerseitsdarum,technologische Grenzen zu verschieben, also die Kompe-tenzenimBereichderSpitzentechnologienzustärken,undanderseitsdarum,robuste,kostengünstigeundeinfacheLö-sungenfürdenösterreichischenMittelstandzuentwickeln.

Die gewählte Kreisgrafik illustriert die einwirkenden The-menkomplexe der digitalen Transformation, deren Ziel,Industrie4.0, inderMitteangesiedelt ist.DieGrafikstelltGebietedar,indenenForschungsbestrebungenzuintensi-vierensind,umfürdieUmsetzungvonIndustrie4.0geeig-neteLösungenanbietenzukönnen.SiedientalsOrientie-rungshilfe,inwelchenBereichenWeiterentwicklungsinnvollund notwendig ist, um Österreichs Position im globalenWettbewerbzustärken.

Virtualisierung

Sensorsysteme

SoftwareEngineering

Domänenwissen

Geschäftsmodelle

Arbeitssysteme

CyberphysicalSystems

PhysischeSysteme

INDUSTRIE4.0


VIRTUALISIERUNG

DasersteKapitelbehandeltdieThematik,beiderrealeundvirtuelleWeltenaufeinandertreffenundimmermehrmitein-anderverschmelzen.DigitaleTransformationimKontextvonIndustrie4.0erfordert es, dassProdukte,Produktionspro-zesseund-systemeeinschließlichderenrelevanterUmge-bungenmöglichst vollständig, konsistent und durchgängiginDigitalrechnern(Cyber-Welt)abgebildetwerdenkönnen,um Informationen über dieseObjekte undProzesse einerVerarbeitunginComputernzugänglichzumachenunddar-ausneueNutzenpotentialezueröffnen.

UnterdemBegriffVirtualisierungsollenalleAktivitätenzurSchaffungsolcherdigitalenAbbildungenzusammengefasstwerden.BegriffewiedigitalerZwilling,DigitalLayer,digitaleFabrikusw.tragendiesenZielsetzungenebensoRechnung.VirtualisierungisteinenotwendigeVoraussetzungzurUm-setzungvonIndustrie4.0undohneModellierungundSimu-lationundenkbar.

SENSORSYSTEME

Virtualisierungistameffektivsten,wennvieleInformationenzurVerfügungstehen.UmdieseInformationeninFormvonDaten zugenerieren,bedarfeseffizienterSensorsysteme,welche im zweiten Kapitel behandeltwerden. Sie spieleneinewesentliche Rolle bei derQualitätskontrolle der Pro-dukte,vorausschauenderInstandhaltungundbeimProductLifecycleManagement.

SOFTWARE ENGINEERING

DerBereichderSoftwareentwicklungermöglichtdieVerhal-tenssteuerungund-kontrollevoneinzelnenSystemenundganzen Prozessketten. Die zunehmendeVerwendung vonStandardtechnologien, die Öffnung der Technologien fürbreitereAnwendungsgebieteunddie immer transparenterbzw. durchlässigerwerdenden Systemgrenzen zurAußen-welt stellen uns vor neue und teilweise noch ungeklärteHerausforderungen.

PHYSISCHE SYSTEME

DieVernetzungmit Informationstechnologie undSensorikschafftneueChancenundHerausforderungenfürdiephy-sischeRepräsentanz„smarter“Produktideen.DasvierteKa-pitelgehtaufdenphysischenPartvonProdukten,Produk-tionssystemenund-umgebungeneinundbehandeltunteranderem Fragen, die Logistik, Maschinen, automatisierteFertigungssystemeundWerkstoffebetreffen.

CYBER-PHYSICAL SYSTEMS

Cyber-physicalSystems,wiesieinKapitelfünfthematisiertwerden,bezeichnendenVerbundinformatischer,software-technischerKomponentenmitmechanischenundelektro-nischenTeilen,dieübereineDateninfrastrukturkommuni-zieren.DieBegriffsbildungfolgtdemBedarfaneinerneuentheoretischenGrundlagefürdieErforschungundEntwick-lunggroßer,verteilter,komplexerSysteme,wiezumBeispieldie Konstruktion neuartiger Industrieproduktionsanlagen,diesichhochdynamischandiejeweiligenProduktionserfor-dernisseanpassenkönnen.

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3FORSCHUNGSFELDER INDUSTRIE 4.0

ARBEITSSYSTEME

DassechsteKapitelbehandeltArbeitssystemeundFragen,wieman die technologischen Entwicklungen dazu nutzenkann,umArbeitzuunterstützenbzw.neuzuorganisieren.DieEinführungvonintelligentenProduktionssystemenbe-einflusst die Mensch-Maschine-Schnittstelle, Aufgaben-undTätigkeitsprofilesowiediegesamteArbeitsorganisation.Die Auswirkungen auf die Arbeitswelt ergeben sich abernichtnurdurchneueTechnologien,sondernauchdurchdieGestaltungdesEinsatzesdieserTechnologienunddurchdieAnpassungderArbeitsorganisationandieneuenRahmen-bedingungen. Wie diese arbeitsorganisatorischen Hand-lungsspielräume optimal genutztwerden können, eröffneteingroßesSpektrumanForschungsfragen.

NEUE GESCHÄFTSMODELLE

DieVernetzungvonWertschöpfungskettenbishinzurBil-dungvonWertschöpfungsnetzwerken stelltUnternehmenvorneueHerausforderungenundbietetgleichzeitiggroßeChancen imHinblick auf ihr Geschäftsmodell. Dies reichtvon der geringfügigen Anpassung der Geschäftsmodelleüber Geschäftsmodell-Innovationen, die zum disruptivenBruch führen können, bis hin zu völlig neuen Geschäfts-ideen, die sich in innovativen Geschäftsmodellen wider-spiegeln.Kapitel siebenumreißt dieseThematikundwirftessentielleFragenauf.

DOMÄNENWISSEN

Den Abschluss der Forschungsfelder bildet Kapitel acht,welchesDomänenwissenundSchlüsseltechnologienadres-siert. Domänenwissen bezeichnet das bereits vorhandeneWissen in dem entsprechenden Anwendungsgebiet. Dieerfolgreiche Einbettung von Industrie-4.0-Technologien indie Produktion erfordert eine verstärkte BerücksichtigungdeserforderlichenProzess-bzw.Domänenwissens.Techno-logischeVeränderungenmüssensogestaltetwerden,dassdasnotwendigeWissen,einschließlichdesaktuellenErfah-rungswissens der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer,zurVerfügungsteht.

CASE STUDIES

ImAnhangbefindensichCaseStudies,dieösterreichischeKompetenzimKontextderIndustrie4.0aufzeigen.Siedie-nenderexemplarischenVeranschaulichungundsollendenPraxistransferdererhobenenInhalteverdeutlichen.


3.1 VIRTUALISIERUNG

Autoren: O. Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Klaus Zeman – Johannes Kepler Universität Linz; Dipl.-Ing. Herwig Zeiner – JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH

Unter Virtualisierung im Kontext von Industrie 4.0 solldie angemessene Beschreibung bzw. Erfassung von pro-duktionsbezogenen, physischen Objekten wie Produkten,Produktionssystemen (z.B. Maschinen, Anlagen, Fabriken),Produktionsprozessen(z.B. inderFertigung,Logistik),aberauchderbeteiligtenMenschen,Tiere,Pflanzenusw.sowiederBeziehungen(z.B.Material-,Energie-,Informationsflüs-se)zwischendiesenObjektenverstandenwerden,dienot-wendigist,umrelevanteInformationenüberdieseObjekteund Beziehungen einer digitalen Verarbeitung in Compu-ternzugänglichzumachen 6 7 8 9 10.DieSensor-undProzess-datenausderphysischenWeltmüssendigitalsoaufberei-tet werden, dass sie geeignet verarbeitet, aggregiert undinterpretiertwerdenkönnen,umdarausdiebeabsichtigtenInformationengenerierenundnutzbringendverwendenzukönnen 11 12 13.

Ausreichendvollständige und durchgängige, digitale Repräsentationen (digitaleAbbildungen,Modelle,Virtualisierun-gen) der genanntenObjekte undBeziehungen einschließ-lichderenEigenschaftensinddieVoraussetzungdafür,dass

die rasch wachsenden Potentiale der Informations- undKommunikationstechnologien (IKT) zur Wertsteigerung ininnovativen Produkten und Produktionsprozessen genutztwerdenkönnen.Virtualisierung betrifft den gesamten LebenszyklussowohlvonmateriellenProdukten(Sachgütern)alsauchvonDienstleistungenbzw.derenKombination inFormvonProduktServiceSystemen (PSS),vondererstenIdee über Produktplanung, Produktentwicklung, Produkti-onssystementwicklung, Produktionbzw.Bereitstellung, In-betriebnahme,Betrieb,Service,Wartungbishin zurAblö-sungdesProduktesvomMarkt(EndofLife,EoL),undmussdaherauchallefürdenProduktlebenszyklusrelevantenGeschäftsprozessewiez.B.ManagementProzesse, EngineeringProzesse,Ingenieurstätigkeiteneinschließen 11 12.

VirtualisierungstelltdamiteinenotwendigeVoraussetzungunddahereinenkritischen ErfolgsfaktorfürdieUmsetzungvonIndustrie4.0dar.GleichzeitigbestehenhierChancen,inZukunfthoheWettbewerbsvorteilezuerzielen 11 13.

Messungen(sieheSensorsysteme,3.2)sindunverzichtbareInformationsquellen zur Schaffung digitaler Repräsentati-onenvon physischenObjekten in Computern.Vorausset-zungdafüristjedoch,dassdasphysischeObjektüberhauptexistiert,dieinteressierendenGrößen(z.B.wichtigeEigen-schaften derObjekte oder Prozessgrößen) einerMessungzugänglichsindundausdenMesswertendiegewünschtenRückschlüsse auf die interessierenden Größen gezogenwerdenkönnen.DieseVoraussetzungensindjedochimZu-sammenhangmitProduktionhöchstensinAusnahmefällenerfüllt. In derProduktentwicklung z.B. existiert das neueProduktzuBeginnjanochgarnicht,undinderProduktion wiederum istesbereitsbei einfachenAufgabenstellungenpraktischunmöglich,allerelevantenInformationenüberdiewichtigsten Eigenschaften eines Produktes ausschließlichausMessungenzugewinnen 12 13.

6 Geisberger,E.etal.(2012)7 Acatech(2013)8 Anderl,R.etal.(2012)9 Lee,E.A.(2015)10Bauernhansl,T.etal.(2014)11Zeman,K.etal.(2016)12Vajna,S.etal.(2018)13Geisberger,E.etal.(2015)

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AlsBeispielsollhierdieHerstellungvonSpritzgießteilenge-nanntwerden.Defacto istesunmöglich,die instationäre,dreidimensionaleTemperaturverteilungimBauteilwährendseinerEntstehunginderMaschinezumessen.DiegenaueKenntnisderTemperaturverteilungistaberfürdieminimalmögliche Zykluszeit (optimaleWahl desAusformzeitpunk-tes)unddamitfürdieWirtschaftlichkeitdesProzessesent-scheidend.WirddasBauteilzufrüh,d.h.beizuhoherTem-peraturausderFormausgeworfen,kannunzulässighoherVerzug eintreten.Wird dasBauteil hingegen unnötig spätausgeworfen,wirdProduktionsleistung„verschenkt“.

InderProduktionkönnendieMessgrößeninderRegelnuran wenigen, ausgewählten Messpunkten durch Sensorenerfasstwerden,diefehlendeInformationmussdanndurchModelle(virtuelleSensoren)(re-)konstruiertwerden.SelbstbeirelativeinfachenMessaufgabenistesnotwendig,aucheine adäquateModellvorstellung über dieMessgrößen zuentwickeln,dadieMesswerte sonstnicht richtig interpre-tiertwerdenkönnen.

Diese Beispiele und Überlegungen zeigen, dassMessungen alleine nicht ausreichen, um wichtige EigenschaftenvonProduktenoderProzessgrößeninderProduktionaus-reichendzuerfassen.EineErgänzungbishinzumvollstän-digenErsatzvonMessungen durch geeigneteModelle istunerlässlich. Daraus kann geschlossen werden, dass einevollständigeunddurchgängigeVirtualisierungvonProduk-tenundProduktionaufeinerumfassenden, durchgängigen Modellbasisaufbauenmuss 11 13.

InmanchenBranchenwie etwa in der Stahlerzeugung, inder Flugzeug- und Automobilindustrie hat die Unterstüt-zung der Produktion durch Modellierung und Simulationbereitseinelange Tradition.Dieswirdu.a.dadurchbegüns-tigt,dassdurchsehrhoheProduktionsmengen(z.B.Stahler-zeugung) oder Stückzahlen (z.B.Automobilindustrie) hoheWiederholungseffekte erzielt werden. Kleine prozentuelleVerbesserungen haben einen hohen Nutzen-Multiplikatorundkönnensich raschamortisieren 14. InvielenBranchen,indenenessolchhoheMultiplikatorenniegegebenhat,be-stehthingegendringenderNachholbedarf.

Virtualisierung kann in der Produktionwahrscheinlich ambesten durch eine möglichst geschickte Kombination ausMessung (Sensorik, Signalverarbeitung, Datenauswertung,Visualisierung und Interpretation) und Modellierung von(zeitlichveränderlichen)Produkteigenschaften,Eigenschaf-tenvonProduktionssystemen,ProzessgrößensowiederenZusammenwirken erreichtwerden.Was nicht durchMes-sung („direkt“) erfasst werden kann, muss durch Modelleergänzt bzw. (re-)konstruiertwerden.Dabei gilt dieRegel:Jemehr InformationdurchSensoren zurVerfügung steht,destoweniger InformationmussdurchModelle (re-)konst-ruiertwerdenunddestozielsichererkann i.Allg.eineBe-schreibungerfolgen.

Um konsistente Modelle, etwa für Zwecke in der Pro-duktentwicklungoderimlaufendenBetrieb,verwendenzukönnen,müssensieersteinmalgeschaffenwerden,wasdiezentrale Frage der Modellbildung aufwirft. Domänenwis-sen, Erfahrung und aktuellesMethodenwissen imBereichModellbildung und Simulation sind unerlässliche Voraus-setzungen,umModelledurchVerifikationundValidierungabzusichern,waseinenerheblichenAufwandundeinegro-ße Herausforderung darstellen kann. Die Zusammenhän-ge zwischen messbaren Einflussgrößen (z.B. Temperatur,Drehzahl) und Prozesszielgrößen sind für den laufendenBetriebessentiell.Sinddiesebekannt,kannmathematischmitWhite-Box-Modellierunggearbeitetwerden.Oftistdiesjedochnicht(ausreichend)derFall,sodassaufBlack-(oderGrey-)Box-Modelle zurückgegriffen werden muss, wozuaufgezeichnetehistorischeDatenbenötigtwerden 8 10 12 13.

DazuBeginnderProduktentwicklungkeinerleiMessungenvondemzuentwickelndenProdukt zurVerfügung stehenund Erfahrungswissen zur Entwicklung komplexer Pro-dukte kaum genügt, ist es erforderlich, zurUnterstützungderGestaltung, Prognose und Absicherung von Produkteigenschaften auf umfassende Modellierung und Simula-tionzurückzugreifen.Dadurchkönnen innovativeProdukte mit höherer Qualität schneller und zielsicherer auf denMarktgebrachtwerden 12.

ImUnterschieddazukanninderProduktionundProduktnutzungaufeineFüllevonMessdatenzurückgegriffenwer-

14Zeman,K.etal.(2006)


den (Big Data). Modellierung und Simulation können dieProduktionsplanungwesentlichunterstützen,ebensokön-nenechtzeitfähige Modelle in Regelkreisen ganzwesent-lich zurEinhaltungengsterToleranzen fürdiegefordertenProdukteigenschaften beitragen. Schließlich können Mes-sungenundModellezurSteuerung,VerfolgungundSiche-rungderProdukteigenschaften(Qualitätssicherung)unddesProduktionsflussesgenutztwerden.InsbesonderemitHilfevonmodernen In-Memory-Technologien können derartigeechtzeitfähigeModelleinbestehendeERP-Systemeundda-mitGeschäftsprozesse und -funktionen integriertwerden,umdamitdieVoraussetzungfüreineagileundintelligenteProduktionzuschaffen 8 10 12.

InderProduktnutzungkönnenModelle inVerbindungmitMessungendazugenutztwerden,umdenZustanddesPro-dukteszuverfolgenundPrognosenüberWartungsbedarf,Schädigung oderRestlebensdauer zumachen.Dabei kön-nenextremgroßeDatenmengenanfallen(BigData),diemitKI-Methoden 15 (z.B.Machine Learning) ausgewertetwer-denkönnen,umalsFeedbackschleifezurProduktentwick-lungVerbesserungspotentialefürdienächsteProduktgene-rationzuerkennenundnutzbarzumachen 10 12 13.

Übergeordnete Vision:Einelückenlose,modellbasierteGe-staltung, Vorhersage, Steuerung undVerfolgung von Pro-dukteigenschaften 14.

Beherrschung von Komplexität:DurchdieVerschmelzungvonphysischerWeltundCyber-WeltzuCyber-physicalSys-tems (CPS)unddiezunehmendenMöglichkeiten,allesmitjedemimSinneeinesInternetofAnything(IoA)zuvernet-zen, entstehen immer komplexere Produkte, die in immerkomplexere Umgebungen eingebettet sind 8 13. Methodenzur Beherrschung dieser Vielschichtigkeit sind von hoherNotwendigkeit.DasDenkeninSystemenunddieSichtaufdas betrachtete „Gesamtsystem“ müssen dabei gestärktwerden.

Modelle:BesondersfürkomplexeProdukte(Systeme),Pro-duktionsprozesse und -systeme fehlen geeigneteModelleinvielenBereichengänzlichodersindunterentwickelt.Voneinerkonsistenten, (horizontalundvertikal)durchgängigenVirtualisierung und Modellierung kann meist keine Redesein, vielmehr bestehen heute existierende Modellland-schaftenmeist aus einerFüllevon kaummiteinanderver-bundenenModellinseln, sodass zuderen Integrationdrin-genderHandlungsbedarfbesteht 8 9.

Vollständigkeit, Konsistenz und Durchgängigkeit von Modellen und Daten:DieEntwicklungundVerbreiterungeinermöglichst vollständigen, konsistenten und durchgängigenModellbasisistentscheidendfürdieUmsetzungvonIndus-trie 4.0. Vollständigkeit, Konsistenz und DurchgängigkeitvonDatenkönnennurdannerreichtwerden,wennauchdieModelle, zudenendieseDatengehören,vollständig, kon-sistentunddurchgängigsind.DazusollenMethodenentwi-ckeltwerden,mitdenenfolgendeTeilzieleverfolgtwerden:

› VollständigkeitvonModellenundDaten › KonsistenzvonModellenundDaten › DurchgängigkeitvonModellenundDatenüber:•denProduktlebenszyklus•verschiedeneDisziplinen•dasWertschöpfungsnetz(Zulieferer,Kunden)

Forschungs und Handlungsbedarf im Bereich der Virtualisierung gibt es zu folgenden Themenfeldern:

15KünstlicheIntelligenz

19


3.2 SENSORSYSTEME

Autoren: Dipl.-Ing. Herwig Zeiner – JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH; Dipl.-Ing. Stefan Rohringer – Infineon Technologies AG

DasMonitoringder Infrastruktur 16undderAbläufe inderIndustrieerfordernneueintelligenteSensorik 17undintelli-gente,echtzeitfähigeAuswertungstechniken 18.DieEchtzeit-informationen über den Prozesswerden zur OptimierungderArbeitsabläufe (z.B.Produktionmit integrierterSicher-heitsanalyse) und zur Verwendung der Betriebsmittel ge-nutzt. Betreiber von komplexen Industrieanlagen müssenihreAnlageständigunterwirtschaftlichenGesichtspunktenoptimieren.DieseOptimierungistabhängigvonderaktuel-lenMarktsituationundmussverschiedensteKriterienein-beziehen(Ressourcenverbrauch,AuslastungundDurchsatzderAnlage,QualitätdesProduktsetc.).Genaueundzuver-lässigeSensordatenundderenintelligenteAuswertungsinddaherjetztwichtigerdennje 19.Zukünftigwerdenintelligen-teSensorenaufGrundderVerschmelzungderMesstechnikmitderMikrocontroller-TechnologiezunehmendautarkundautomatisiertProzesseübernehmenkönnen,dieaktuellvonIT-Systemenausgeführtwerden.

IneinemsehrgeringenAusmaßstehenauchheuteschonvonProdukten impraktischenEinsatz InformationenüberdieVerwendungzurVerfügung,dieeinerseitsAuskunftüberdieUmgebung,denZustandunddieVeränderungderLe-bensdauer des Produkts geben, andererseits den Einsatz

optimierenundAnforderungenfürVerbesserungenermög-lichen.

BestehendeFabrikanlagenundderenProzesse können imIst-ZustandmitmodernerSensorikaufgenommenwerden,unddieseDatenkönnenauchalsBasisfürrascheundef-fiziente Planungen von Fertigungsstraßen und operativenProzessendieserFertigungsanlagenherangezogenwerden.Mittels Retrofitting-Ansätzen (=Nachrüsten von SensorenaufMaschinenanlagen)wirddieKommunikationnicht-Inter-netprotokoll-(IP-)fähigerMaschinenzuIT-Systemenderver-tikalenIntegrationrealisiert.SokönnenSensordatenfürdieDatenmodellierung von Maschinen nutzbar gemacht undzurweiterenVerarbeitungbereitgestelltwerden.EinältererMaschinenparkkannteilweisedigitalisiertundI4.0-nutzbargemachtwerden.

Sensorik spielt dabei für eine Reihe vonAufgaben in derProduktioneinewesentlicheRolle:

Qualitätskontrolle der Produkte: Diese muss in der Lagesein, trotz hoher Diversität der Produkte bei flexibel ein-setzbaren Produktionslinien schnell geeignete Qualitäts-parameter bereits während einzelner Produktionsschritteselbständigzuerfassen,umregelndundoptimierendindieProduktionsabläufeeingreifenzukönnen.Dabeikönnenjenach Anforderung sowohl autonome Regelvorgänge Ab-weichungenvondengewünschtenParameternausgleichenodereineInteraktionderCyber-physicalSystems(CPS)mitBedienern/Expertennotwendigwerden.DaderMenscheinsehrvisuellorientiertesWesenist,werdenbildgebendeSys-temeauchweiterhineinegroßeRolleinderobjektivenundoftmalsauchsubjektivenBewertungderQualitätspielen.

Mit der vorausschauenden Instandhaltung 20 werden mitHilfederSensorikundderDatenanalytikdieAnlagenbest-möglich gewartet.MitHilfe von z.B. Complex Event Pro-cessingkönnenanhandvonaktuellenMaschinenzuständenbzw. Maschinenparametern vorausschauend erforderliche

16Geisberger,E.etal.(2015)17Maiwald,M.(2016)18Gröger,C.(2018)19Kagermann,H.(2017)20Larose,D.T.etal.(2015)


Wartungs- und Instandhaltungstätigkeiten abgeleitet undentsprechende Instandhaltungsaufträge im ERP-Systemangelegtwerden.Dievorausschauende Instandhaltunger-höhtnichtnurdieMaschinenverfügbarkeitundvermeidetStillstandszeiten, sie eröffnet auch für Anlagenbauer undMaschinenherstellerdieErschließungneuerOptimierungs-potentiale.

Production Lifecycle ManagementumfasstdengesamtenLebenszyklus von der Konstruktion und Berechnung überdieProduktionsplanungbishinzuVerkaufsplanung,Verkauf,Vertriebslogistik sowie End-of-life Management inklusiveRecycling und Servicefragen. Ein Hersteller, dermit einer

großenAnzahlankleinenPartnernzusammenarbeitet,hatandereAnforderungenalsjemand,derengmiteinemoderwenigen (großen)Lieferantenarbeitet.JenachGrößeundBranche desUnternehmens bedarf es verschiedenerMe-chanismen, um eine erfolgreicheZusammenarbeit entlangderWertschöpfungskette zu ermöglichen. Enabler diesesAnsatzes sind IT-Systeme. Durch den zunehmenden An-teil an Software in diesen Prozessen besteht die Heraus-forderung darin, multidisziplinäre Systeme zu entwickeln,zu simulieren, zu validieren und fertigzustellen und somitmechanische,elektronische,elektrotechnischeundweitereKomponenten über gemeinsame Softwaresteuerungen zuintegrieren.

Entwicklung und Integration von energieeffizienten und autarken Sensoren bzw. Sensorsystemen:Die Integrationintelligenter Selbstdiagnose sowie von (Re-)Kalibrations-funktionenstellthiereinebesondereAnforderungdar.DesWeiteren müssen Entwicklungsaktivitäten auf Adaptivitäteingehen, d.h. die Fähigkeit, sich an wechselnde Umge-bungsbedingungen,Konzentrationen,Störeinflüsseetc.an-zupassenundweiterhinbestmöglichzufunktionieren.

Energy Harvesting für SensorBetrieb und Datenübertragung: EsbedarfNiedrigst-Spannungs-Elektronik (≤1,2V),um Energie aus EnergyHarvestern ohneverlustbehafteteSpannungskonverterdirektnutzenzukönnen.Dabeiisteinenergieoptimierter Betrieb inklusive Daten-(Vor-)Verarbei-tungimSensormodulzuerzielen.

Intelligent Vision Systems für Produktionsprozesse:Inder industriellenAutomatisierungmüssenräumlichabgegrenzte BereichevordemunbeabsichtigtenEindringenvonPerso-nen oderObjekten geschütztwerden. In der industriellenInspektion und Qualitätskontrolle ist oftmals eine drei-dimensionaleoptischeErfassungerforderlich,z.B.hochge-nauePrüfungvonOberflächen auf feinsteRisseoder Lö-cher,dreidimensionaleVermessungvonFormteilen.

Sensorik auf Basis neuer Materialien:NeueEntwicklungfürz.B.DetektionundQuantifizierungorganischerundanorga-nischerStoffe,z.B.fürdieProzessindustrien.

Life Cycle:DieNachrüstbarkeitvonLegacy-AnlagenebensowieKonzeptefürSensorfusionundvirtuelleSensoreninkl.derWahrungderSecurity-AnforderungenstellenweiterenForschungsbedarfdar.

Forschungs und Handlungsbedarf im Bereich der Sensorik gibt es zu folgenden Themenfeldern:

21


3.3 SOFTWARE ENGINEERING

Autoren: Dipl.-Ing. Herwig Zeiner – JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH; Dr. Eric Armengaud, MBA – AVL List GmbH

Die steigende Nachfrage nach Software in wesentlichenindustriellenAnwendungsgebietensowievorallemdiezu-nehmendenFähigkeitenderSoftware,Aufgabenautomati-siert durchzuführen,was zuvor durch verschiedeneArtenvonHardware erreichtwerdenmusste, sind ein entschei-denderVorteilfürdieReduktionderProduktionskostenundfürbessereAnpassungsfähigkeit(Stichwort:Losgröße1)imBereich der Industrie 4.0.DieKonzeptionvon komplexentechnischen Produktionskomponenten erfolgt meist ausmechanischen, elektronischen und softwaretechnischenEinzelkomponenten. Software bezieht sich auch auf dieSystem-IntegrationvonphysischenMaschinenmitvernetz-ten Sensorenmit Software und ermöglicht dabei erst dieUmsetzung von intelligenten Optimierungs- bzw. kogniti-venLernverfahren,damitProzessabläufeoptimiertwerdenkönnen.

DieQuerschnittstechnologieSoftwaregehörtzudenSchlüs-seltechnologienfürdenTransformationsprozessimBereichderIndustrie4.0.Softwarebzw.SoftwareEngineeringspie-lendabeifürdieIntegrationdieserEinzelkomponenteneineentscheidendeRolle 21.MitHilfevonSoftwarewirderstdasintelligenteKombinierenvonAlgorithmen,Sensorensowiederen gemessenenDaten, physikalischerObjekte und cy-ber-physischer Systemeermöglicht. EineHerausforderungfürdasSoftwareEngineering im industriellenUmfeld sinddie unterschiedlichen Updatezyklen der Softwaresysteme

undderphysischenProdukte.EshatsichbeivielensmartenProduktendererstenGenerationgezeigt,dassdiese inte-griertenSystemeoftdeswegennichteingesetztwerden,weildieSoftwarenichtmehrbetriebenwerdenkann,obwohldasphysischeProduktdurchausnocheingesetztwerdenkann.

Esgilt,dieheutigenHerausforderungenanSoftwareimIn-dustrieumfeld zumeistern.ErstensbrauchenwirEntwick-lungsmethodenundValidierungsstrategienfürunterschied-licheProduktvariantenderSoftwaresysteme.Zweitensgiltes,dieQualitätundRobustheitderSystemesicherzustellen.Drittensgehtesdarum,Daten,dieausdemBetriebvonIn-dustrieanlagenundIndustrieproduktengewonnenwerden,wiederinsogenanntekognitiveSoftwarekomponentenein-zuspeisen. Die erforderlichen Analysefähigkeiten werdendiesen Komponenten mit selbstlernenden Verfahren undMachine Learning beigebracht. EineweitereHerausforde-rungistdieIntegrationvonunterschiedlichenSoftwaresys-temen (z.B. Individual- und Standardsoftware), die sowohlvertikal als auch horizontal integriert werden, um einedurchgängige Digitalisierung der Wertschöpfungskette zuerreichen.HierzubedarfesdesEinsatzesmodernerSchnitt-stellenaufBasisvonAPIs 22,WebServices,Streamingschnitt-stellensowiederverstärktenIntegrationexternerSystemeundDatenquellen,unterstütztdurchdieCloud-Technologie.

AufgrundderdurchgängigenVernetzungwerdenInformati-onenundDatenverteiltverwaltetbzw.inKombinationmitverteiltenGeräten,wiemobilenGeräten,Sensorenoderan-deren intelligentenmobilenRechenknoten(EdgezwischenInternetundphysischerWelt),verarbeitet.

21Avgeriou,P.etal.(2016)22applicationprogramminginterface/Programmierschnittstelle


Software für kognitive Systeme – von reaktiver zu proaktiver Steuerung:ForschungsbedarfbestehtinderEntwicklungeiner umfassenden, neuartigen Software-Kompetenz 24 25 bzw.vonkognitivenMethodenfürproaktiveVerfahrenfürdieSteuerungimBereichderIndustrie4.0.

Systems & Software Engineering für adaptive und zuverlässige Systeme 26: Beherrschung der Systemkomplexitätneuartiger, verteilter Softwarearchitekturen und Entwick-lungeinerneuenGenerationvonzuverlässigen 27,verteiltenSoftwaretechnologienzurRealisierungvonSmart-Applikati-onenund-Services,diesichwährendihrerLaufzeitandiezukünftigenAnforderungenanpassen.

Software Life Cycle 28: Forschungsbedarf besteht auch inneuenVerfahren fürden industriellenSoftwareLifeCyclemitautomatisierterAnalysebestehenderProgrammstruktu-ren,desReengineering,desReverseEngineering,derUm-setzungsstrategienbeiUpdatezyklenundderAnpassunganneuartigeVerteilungsumgebungen.Das inkludiertauchdieUmstellungvonexistierendenSteuerungsstrategieninRich-tungkognitiverProduktionssysteme.

23Spinnellis,D.(2017)24Kim,M.etal.(2016)25Kim,M.etal.(2017)26Hatcliff,J.etal.(2014)27Xie,F.etal.(2007)28Sharma,T.etal.(2018)

Forschungs und Handlungsbedarf im Bereich des Software Engineering gibt es zu folgenden Themenfeldern 23:

23


3.4 PHYSISCHE SYSTEME

Autoren: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. techn. Franz Haas – Technische Universität Graz; Univ.-Prof. Dr.-Ing. Ralf Schledjewski – Montanuniversität Leoben

ImMaschinenbau lautet dasGebot der Stunde, dieKom-plexitätvonFertigungssystemennichtnursteuerungsseitig,sondernauchmaschinenbautechnischzubeherrschenunddenZielkonflikt zwischen technischMachbaremundwirt-schaftlichLeistbaremaufzulösen.GlücklicherweisebefindetsichÖsterreichsWirtschaftderzeitimZehnjahreshoch,wo-durchsichdieChanceeinesnachhaltigenStrukturwandelsmit einhergehenderModernisierung in allen Sektoren derProduktioneröffnet.Österreichistundbleibteinerfolgrei-ches IndustrielandmithoherKompetenz inderElektroniksowieimMaschinenbauundimverfahrenstechnischenAn-lagenbau.

DieVernetzungmit Informationstechnologie undSensorikschafft fürdiephysischeRepräsentanzder „smarten“Ma-schinenkonzepteneueChancenundHerausforderungen.IndiesemKontextwirddieAusbildungunddieSicherstellungeinerausreichendenVerfügbarkeitvomhandwerklichhoch-qualifiziertenbiszumwissenschaftlichexzellentausgebilde-tenPersonalalszentraleAufgabegesehen.

Forschungsbedarfe im Sektor „Physische Systeme“ werden in Folge systemtechnisch für die folgenden Themen definiert:

› Basissysteme(Werkstoffe,funktionaleOberflächen)

› IntelligenteTeilsysteme(Komponenten,Module, Werkzeuge) › KomplexeGesamtsysteme(Geräte,Maschinen, „SmartFactory“) › VerteilteSysteme(Produktionslogistik)

Basissysteme(Werkstoffe,funktionaleOberflächen)

ImZugedesParadigmenwechselshinzuIndustrie4.0wirdes zu einerUmstellung bzw.Weiterentwicklung aller Pro-duktionsfaktorenkommen.DasKernelementvonIndustrie4.0, die integrierte Produkt- und Produktionssystement-wicklung, erfordert maßgeschneiderte Materialien, aberauchneuartigeBearbeitungswerkzeuge.IndiesemKontextwird eine Fülle vonWerkstoffgruppen angesprochen, dieoptimiertundmaßgeschneidertverarbeitetwerdenmüssen.DazuzählennebenIsolatoren,HalbleiternundLeiternauchfunktionaleMaterialien(z.B.füroptimierteSensoren,Aktu-atoren)undnichtzuletztdieklassischenStrukturwerkstoffe.Es sind diesMetalle, Keramiken, Kunststoffe sowie derenVerbundwerkstoffe.DiezubearbeitendenThemenorientie-rensichdabeientlangdergesamtenWertschöpfungskette.NeueHochleistungsmaterialienbenötigenwiederum inno-vativeFertigungsprozesse,dennletztlichdeterminierendieWerkstoffeigenschaften die Prozesswahl und großteils dieProduktionskosten. Einwichtiges Forschungsgebiet reprä-sentiertdasfunktionaleOberflächendesigndurchBeschich-tungen sowie durch verschiedenste Feinbearbeitungsver-fahren.DiegrößteHerausforderungstelltausheutigerSichtdie Pulverentwicklung für die Metall-Additive-Serienferti-gungderZukunftdar.

Intelligente Teilsysteme (Komponenten,Module,Werkzeuge)

Die Fähigkeit, aufgenommene Daten zu verarbeiten unddieseanweiterevernetzteSysteme imProduktionsumfeldweiterzugeben,machteinTeilsystemzum„IntelligentPlay-er“innerhalbdesGesamtsystems.Dazuwirdfürintelligen-teWerkzeugsysteme ein Stufenmodell zur Klassifizierungvorgeschlagen 29.DieKomplexitätundTestbarkeitvonmo-dernen,mechatronischenSystemenkannnurdurchModu-

29Reinhart,G.(2017),S.324


larisierungundstandardisierteSchnittstellen (physischwieinformationstechnisch)beherrschtwerden.DaszugehörigeLeitparadigma wird mit „Plug and Play“ zusammengefasstundfordertdasEinbindenneuerKomponentenmitminima-lemKonfigurationsaufwand 30.

Komplexe Gesamtsysteme (Geräte,Maschinen,„SmartFactory“)

Die Produktionssysteme betreffend besteht Bedarf, dieMöglichkeiten modernster Sensortechnik, Informations-technikundflexiblerVerkettungindieSystemezuintegrie-ren, wobei die klassischen Ziele Produktivitätssteigerung,KostenminimierungundhohesQualitätsniveaudieRichtungvorgeben.DiemesstechnischeEvaluierungderMaschinen,dieAuswertungderMessdatenfürdiepräventiveInstand-haltung, die Integration unterschiedlicher Produktionsver-fahrenzuHybrid-SystemenunddieFähigkeitvonSteuerun-genzum„PlugandProduce“sindzentraleHandlungsfelderin diesem Bereich. Auch die Ressourceneffizienz wird innaher Zukunft ein zentrales Forschungsthema bleiben.AlldiesenBereichen ist jedochdieNotwendigkeitderErstel-lung ausreichend genauer digitaler Modelle (Maschinen-,Produkt- und Prozessmodelle) überzuordnen. Diese sindsowohl imEntwicklungsprozess (CAx) als auch imBetriebessentiell, da die Modellbeschreibung Voraussetzung fürdie Anwendung von künstlicher Intelligenz ist. In diesemZusammenhangistauchaufdieBedeutungderRobotikzuverweisen. Die Roboterzahlen und die Robotereinsatzge-biete in Industrie,ServiceundzunehmendauchzuHausesteigen rasant an.Wertschöpfung und StandortsicherungkönnennurdurchweitereAutomatisierungerreichtwerden.NichtumsonstwirdÖsterreicheineerfolgreichePositionie-rungbeiderDurchdringungvonIndustrie4.0bescheinigt.Es besteht jedochAufholbedarf im Einsatz von Industrie-robotern, daÖsterreich in den Statistiken derzeit nur amEndedesMittelfeldesmiteinemDrittelderRoboterdichtevonDeutschlandoderSüdkorealiegt 31.Roboterwerdenunshelfen,denWegzukleinerenLosgrößenundrascherRekon-figurierbarkeit der individualisiertenProduktionerfolgreichzugehen.

Verteilte Systeme(Produktionslogistik)

Die„SmartFactory“alszentralerBausteinvonIndustrie4.0muss inderLage sein, effizientundwenig störanfälligdieKomplexitätinderFertigungzumanagen.WesentlicherBe-standteileinerSmartFactoryistSmartLogisticsmitThemenwieInternetderDinge,PhysicalInternet,AugmentedRealityund autonome, zellulareTransportsysteme.Diese neuarti-genTransportsysteme ermöglichen die flexibleVerkettungder Maschinen in automatisierten Fertigungssystemen.Hierbei werden autonom fahrende „Shuttles“ eingesetzt,umWarenzwischenMaschinen,vomRohteillagerund insFertigteillagerzutransportieren.

30Reinhart,G.(2017),S.69531IFR-Study(2017)

25


Werkstoffe:Esgilt,maßgeschneiderteWerkstoffe(Kerami-ken,Kunststoffe,Metalle,Verbundwerkstoffe)fürIndustrie4.0mitoptimiertenEigenschaftenfürProduktundProduk-tionzuentwickeln 32.EbensosolldieWeiterentwicklungderZerspanungswerkstoffe vorangetriebenwerden, basierendauf z.B. polykristallinemDiamant, CBN,Hartmetallen undKeramiken.

Oberflächen:NeueOberflächenbehandlungenzurFunktio-nalisierung(z.B.Benetzbarkeit,Verschleiß,Spannungen)undEntwicklung neuer Beschichtungen zur Optimierung derSchnittstellezwischenWerkzeugundWerkstoffsinddabeiebenfallsvonBedeutung.

Additive Fertigung:AdditiveFertigung(3D-Druck)fürKera-miken, Kunststoffe, Metalle und Verbundwerkstoffe mussschneller,prozesssichererund inbestehendeProduktions-linien integriertwerden.DieCharakterisierungvonadditivgefertigtenBauteilen(Festigkeit,Bearbeitbarkeit),derenMi-krostrukturdeutlichvonkonventionellgefertigtenBauteilenabweicht, spielt dabei eine bedeutende Rolle. Die hoch-produktive und automatisierte Fertigung von belastungs-optimierten Bauteilen (Metalle, Keramiken, Verbund- undKunststoffe)isthierbeizuerzielen.

Maschinenkonstruktion und optimierung: Kinematikkon-zepte der Werkzeugmaschinen und Industrieroboter, obserieller,paralleleroderhybriderNatur,sinddenhohenAn-forderungenanSteifigkeit,DynamikundthermischeStabi-litätanzupassen.DieMaschinenelementederZukunft,diemechatronische Komponenten mit Funktionen zur Kom-pensationvonAbweichungenundSchwingungendarstellenwerden, müssen optimiertwerden 33. Zerspanung, Umfor-mungundadditiveVerfahren inKombinationmüssen feinaufeinanderabgestimmtwerden,umHochleistungs-Werk-stoffe der Zukunft in konkurrenzfähige, hochqualitativeProduktezuverwandeln.Licht-Werkzeuge(Photonics)undLaser-MesstechniksindalsSchlüsseltechnologienindieMa-schinenkonzepte zu integrieren. Die Automatisierung dernächstenGenerationmusssichderHerausforderungstel-len,mitdemMenschenbeieinemHöchstmaßanSicherheitzusammenzuarbeiten.

Logistik:UmSmarteLogistikzuverwirklichen,bedarfesderEntwicklung autonomer, zellularer, selbststeuernderTrans-portsysteme,dieidealerweisemitstandardisiertenSchnitt-stellenzudenProduktionsanlagenundLagereinrichtungender„SmartFactory“ausgestattetsind.

Forschungs und Handlungsbedarf im Bereich der Physischen Systeme gibt es in folgenden Themenfeldern:

32Mayrhofer,P.etal.(2015)33Haas,F.etal.(2015)


3.5 CYBER-PHYSICAL SYSTEMS

Autor: Dr.-Ing. Fazel Ansari – Technische Universität Wien

DiemitdemübergreifendenThemaIndustrie4.0verbunde-ne,technologischeModernisierungstehtinengemZusam-menhang mit der schnellen Entwicklung undAnwendungvonCyber-physical Systems (CPS). EinCPS „ist eine Inte-grationvon computergestütztenBerechnungenmit physi-kalischenProzessen,derenVerhaltensowohlvonCyber-alsauchvonphysischenTeilendesSystemsdefiniertwird“ 34. CPS isteineArtvonSystemen,die „eineenge IntegrationzwischenBerechnung,KommunikationundKontrolleinih-remBetriebundInteraktionenmitdemAufgabenbereich,indemsieeingesetztwerden“ 35,aufweisen(vgl.Abbildung2).DerAufgabenbereichumfassthierbeinichtnurdiephysischeUmgebung,dieautomatischvomCyberspaceerfasstwer-denkann,sondernberücksichtigtauchdiesemantischeVer-knüpfung des Cyber-physical-social-Raums 36. Der Cyber- physical-social-Raum ist die Koalition und Vereinigungdes physischen Raums, des Cyberspace und des sozialenRaums 36.Durch die Integrationmenschlicher Faktoren alsTeil eines Systems ist das Cyber-physical-social System(CPSS)„engmitmenschlichenundsozialenMerkmalenver-bunden,koordiniertundintegriert“ 35.AusSichtderSystem-gestaltungzieltdasHuman-CenteredCPS,alseineKlassevon Open Sociotechnical Systems 37, darauf ab, eng mitdemMenschen zu interagierenund zusammenzuarbeiten.DamitsolleingemeinsamesZielerreichtwerden(z.B.Ver-

ringerungderFehlerrate),anstattnurDienstleistungenoderUnterstützung zurAusführungvonmenschlichenTätigkei-tenbereitzustellen, dievonbenutzerzentrierten Systemenunterstütztwerden.

DarüberhinausentstehtdurchdieindustrielleAnwendungvonCPSeinneuerTypvonProduktionssystemen,die so-genanntenCyber-physicalProductionSystems (CPPS), diein intelligenten Fabriken eingesetztwerden 38 39. CPPS be-reicherndieKommunikationinnerhalbdesCyber-physical-social-Raums in der Produktionsumgebung. Ein Beispielhierfür ist etwa eine selbstgesteuerte Hochgeschwindig-keitsdruckmaschinefüreinenPrint-on-Demand-ServicemitmehrerenPlattformen,SensorenundAktuatoren,die„eineschnelleAbschaltungherbeiführenkann,umbeiPapierstaudieBeschädigungdesGerätszuvermeiden“ 34.EinesolcheautonomeBetriebsentscheidungkannAusfällemitweitrei-chenden Folgen in der Produktionsanlage verhindern. IndiesemFallmusssichderzuständigeOperator,dermitdemCPPS interagiert, nicht mehr notwendigerweise mit demInitiieren und Überwachen derMaschine befassen. Statt-dessenkannsichdieser„neueFähigkeiten“zumVerbessernsowieAnpassen derMaschinenleistung unter verschiede-nentechnischen,ökologischenundökonomischenAnforde-rungenundBedingungenaneignen–z.B.dieOptimierungderWartungskosteneffizienz oder des Energieverbrauchs.Als Resultat wird ein Wandel der Arbeitsaufgaben ange-nommen: die Entwicklung von einfacher InbetriebnahmehinzurumfassendenEntscheidungsgewalt.DieEntstehungvon CPS birgtmehrere technologische und nicht-techno-logische Herausforderungen mit erheblichen, qualitativenAuswirkungen,welche die Realisierung von Industrie-4.0-Lösungendirektoder indirektbeeinflussenkönnen.Dahersollten die Forschungs- undEntwicklungsaktivitäten dieseAspekte sorgfältig aus technologischen, wirtschaftlichen,ökologischenundgesellschaftlichen (nichttechnologischen)Aspektenbetrachten.

34Lee,E.A.etal.(2016)35Wang,F.Y.(2010)36Zhuge,H.(2011)37Geisberger,E.etal.(2012)38Kagermann,H.etal.(2013)39Monostori,L.etal.(2016)

27


Abbildung 2:EineKonzeptkartevonCPS(adaptiertnach 34)

Feedback Systems

Humans in the Loop

Improved Design Tools

Design Methodology

Resilience

Privacy

Malicious Attacks

Intrusion Detection

CyberSystems

Wireless Sensing and Actuation

Cyber-physical Systems

Assurance

Certification

Simulation

Stochastic Models

Modularity and Composability

Synthesis

Interfacing with Legacy Systems

Specification, Modelling and

Analytics

Models of Computation

Continuous and Discrete

Networking

Interoperability

Time Synchronization

Hybrid and Heterogeneous

Models

Scalability and Complexity

Management

Validation and Verification

Networked and/or Distributed

Adaptive and Predictive

Intelligent

Real Time

Possibly with

have applications

in

require

thatenable

are

Possibly with

that are

Infrastructure

Communication

Military

Health Care

Consumer

Robotics

Manufacturing

Energy

Transportation

that supports

of

through

Kompositionalität: Kompatibilitätsprobleme können auf-grundder IntegrationvonheterogenenCyber-undphysi-kalischenAspektenvonCPS,d.h.beiderSystemintegrationvon beiden Systemwelten und cyberphysikalischen Sys-temsystemen(CPSoS),auftreten.

Verteilte Sensorik, Berechnung und Kontrolle: Zu denHauptproblemen gehört die (Halb-)Echtzeit-Erfassung ad-äquater Informationen, deren Verarbeitung und Veranke-rungderKontrolleineinerverteiltenUmgebung.

Physikalische und menschliche Schnittstellen und deren Integration: Ein wesentliches Merkmal von CPS ist, mitverschiedenen Umgebungen und damit auch Sensortech-nologien in Kontakt treten zu können. Ein weiteres we-sentlichesMerkmalistdie(kognitive)Fähigkeit,effektivmitverschiedenenArtenvonEndbenutzernaufverschiedenenQualifikations-undKompetenzlevelndurchdenEinsatzvonMensch-Maschine-Schnittstellenzukommunizieren.

40Ansari,F.etal.(2016)41CPSSummit(2008)42Seidenberg,U.etal.(2017)

Forschungs und Handlungsbedarf im Bereich der Cyberphysical Systems gibt es zu folgenden Themenfeldern: (adaptiertnach 34 40 41 42)


Extrahieren von Wissen aus heterogenen Datenquellen: DieVerarbeitungvonRohdaten,dieinstrukturiertem,halb-strukturiertem und nichtstrukturiertem Format sowie ver-schiedenen Qualitäts- und Wahrnehmungsleveln gesam-meltwerden.DesWeiterenerfordertdasExtrahierenvonWissen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung unddes Lernens aus jeder Entscheidungsinstanz die Verwen-dungvonSmartDataAnalyticsundKünstliche-Intelligenz- (KI-)Techniken, insbesondere Predictive/Prescriptive DataAnalyticsundDeepLearning(sieheKapitel3.8).

Modellierung und Analyse von physischen und Cyber Komponenten:EinegroßeHerausforderungstelltdieMo-dellierung und Analyse von heterogenen physischen undCyber-Komponentenmit unterschiedlichen Zeitvorstellun-genüberverschiedeneSkalenunddieIntegrationderdar-ausgesammeltenRückmeldungendar.

Privatsphäre, Vertrauen, Sicherheit: Die Anwendung vonCPS in verschiedenen Sektorenwirft neue Fragen in Be-zug auf Privatsphäre,Vertrauen und Sicherheit auf.UnteranderemkanndieOffenlegungvonInformationenausdemCyber-physical-social-Raum neue Regeln für die Zugäng-lichkeitundTransparenzvonInformationenerfordern.Dar-überhinaussindneueArtenvonphysischenundcyber-phy-sischenAngriffenmöglich,z.B.imKontextvonintelligentenundvernetztenFabriken.HierausergibtsicheinBedarfanneuenKonzeptenundWerkzeugenzurSicherstellungundErhöhungderCyber-Sicherheit.

Robustheit, Anpassung, Rekonfiguration: CPS arbeiten indynamischen (Produktions-)Umgebungen undmüssen da-her mit unsicheren Situationen und Störungen umgehenkönnen,ohnedieErgebnisqualitätzubeeinträchtigen.Da-rüberhinaussolltenCPSrekonfigurierbarundadaptivsein,um(unerwartete)FehlersowohlaufphysikalischeralsauchaufCyber-Ebenezubeheben.

SoftwareTechnologie: Entwicklung und Einsatz von CPSerfordernneueProgrammiersprachen,währendtraditionel-leCPSdieKomplexitätvonCyber-physischenRäumenbe-wältigenkönnen.DarüberhinausbenötigenCPSintegrierteSoftwarelösungenzurUnterstützungderLeistungsplanung,ÜberwachungundSteuerungvonCPSundzurBewältigunghoherDatenmengen(Echtzeit)zwischenSubsystemen,Sys-temsystemenundUmgebungen.

Verifizierung, Tests (Sicherheit), Zertifizierung und Richtlinien:CPSerfordernneueAnsätzezurVerifizierungundfürTests,umpotentielleEreignissewiephysischeodercyber-bezogeneFehlerdurchVergleichmitdefiniertenStandardszuüberprüfenundanzupassen.ZudiesemZwecksollteeinErkennungs-, Lern- und Argumentationsmodul entwickeltwerden, um die Richtigkeit von Entscheidungen sicherzu-stellenunddasLernenaufBasisvonVergangenheitsdatenzufördern.DieAnwendungvonCPS inverschiedenen in-dustriellen Sektoren erfordert auch die Handhabung vonSicherheitszertifizierungen – etwa die Identifikation vonGefahrenquellenunddenUmgangmitdiesen inÜberein-stimmungmitgesetzlichenAnforderungen fürGesundheitundSicherheitamArbeitsplatz.

Gesellschaftliche Auswirkungen:SozialeAspektevonCPSkönnensichauchaufdasDesign,dieÜberprüfbarkeit,dieValidierung, den Betrieb, denDatenschutz, dasVertrauenund die Fehlertoleranz auswirken. Insbesondere kann dieEntwicklung von menschenzentrierten CPS gesellschaftli-che,kulturelleundethischeWiderständegegentechnologi-scheVeränderungenhervorrufen,z.B.aufgrundvonRisikendesArbeitsplatzverlustesetwadurchdenEinsatzvonRobo-ternoderintelligentenSystemen.

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3.6 ARBEITS- UND ASSISTENZSYSTEME

Autor: Rafael Boog, BSc – Plattform Industrie 4.0

DieEinführungvonintelligentenProduktionssystemenbe-einflusst maßgeblich die Mensch-Maschine-Schnittstelle,Aufgaben-undTätigkeitsprofilederArbeitnehmerundAr-beitnehmerinnen sowie die gesamte Arbeitsorganisation.Rückblickendbetrachtet,löstejedergrößeretechnologischeSprunggrundlegendeVeränderungenindenBereichenOr-ganisation,TechnikundMenschinderProduktionaus.Die-seVeränderungenwurdenvoneinerReiheanwissenschaft-lichenAnsätzen begleitet. Retrospektivbetrachtet,weisenzielführendeAnsätze dabei einewesentlicheGemeinsam-keitauf:DerMenschalsProblemlöserundInnovator.Jüngs-teBeobachtungenausderbetrieblichenPraxiszeigenauf,dassdiebestmöglicheNutzungvonIndustrie-4.0-Produkti-onstechnologiendurchdieVerknüpfungderindividuellundkollektivmöglichenmenschlichenReflexions-,Steuerungs-,Problemlösungs-, Interventions- und AnpassungsfähigkeitmitmaschinellerPräzisionundGeschwindigkeiterzieltwird.Auch die optimale Umsetzung neuer Technologien hängtstarkvonderBereitschaft,QualifikationundKompetenzderBelegschaftab,diesevollmitzutragenvgl. 43 44 45.Dieerfolg-reicheEinführungvonumfassenden Industrie-4.0-Techno-logienführtsomitnichtzueinemKonkurrenzkampfMenschgegen Maschine, sondern wirft die Frage nach der best-

möglichen Gestaltung und der Zusammenarbeit zwischenMenschundMaschineauf.DiesbetrifftdasgesamteSys-temMensch-MaschineundmussdaherauchRückwirkun-genaufdieGestaltung(dasDesign)derMaschinenhaben.

Zu denAussichten und der Zukunft derArbeit existierenzum gegenwärtigen Zeitpunkt heterogene, teils wider-sprüchliche Perspektiven,welche in der ExpertInnengrup-pe„Mensch inderdigitalenFabrik“undderkorrespondie-renden Publikation „Arbeitsorganisation im Zeitalter derDigitalisierung“ 46 thematisiert werden. Zum jetzigen Zeit-punktwerden drei verschiedeneAusprägungen diskutiert.Das Automatisierungsszenario beschreibt die Entwertungmenschlicher Arbeit, während die Technologie sämtlicheKontroll- und Steuerungsaufgaben übernimmt. Im Werk-zeugszenario unterstützt die Technologie die dominanteRolle des Menschen. Das Hybridszenario beschreibt eineKooperation zwischen Mensch und Maschine, in der diejeweiligenStärkendieAufgabenteilungfestlegen 47.WelcheAusprägungsichdurchsetzenwird,hängtvonvielenFakto-renab,allerdingssprechenausheutigerPerspektiveeinigeGründefürdasWerkzeugszenario,wiez.B.derMenschalsEntscheider in ungeplanten bzw. unvorhersehbaren Situ-ationen. Die große Bedeutung menschlicher Arbeitskraftveranlasste die Erarbeitung humanzentrierter Erweiterun-genvonCyber-physicalSystems(CPS),dienebenderVer-bindungdesphysischenunddigitalenRaumsmenschlichesWissenintegrierenvgl. 43 48 49.CPSnehmeneinezentraleRolleinderangestrebtenIndustrie4.0ein.DurchdieVerbreitungsolcher Systeme werden sich die Interaktionen zwischenMenschundMaschinezweifelsfrei,mitneuenFormenderkollaborierendenArbeit,erhöhen.DabeiwerdenBeschäftig-tedurchintelligente,multimodaleAssistenzsystemearbeits-erleichternd unterstützt.Maßgebend für eine erfolgreicheVeränderung werden, neben Technik- und Softwarearchi-tekturenundOrganisationsmodellenvonArbeit,umfassen-deWeiterbildungs-undQualifikationsaktivitätensein 50.DieExpertInnengruppederPlattformIndustrie4.0,Qualifikati-

43Dombrowski,U.etal.(2014)44Deuse,J.etal.(2015)45Hirsch-Kreinsen,H.(2015)46VereinIndustrie4.0(2017)47Buhr,D.(2015)48Hadorn,B.etal.(2016)49Hirsch-Kreinsen,H.(2015)50Mühlbradt,T.etal.(2018)


onundKompetenzen,widmetesichintensivdiesemThemaundveröffentlichteeinErgebnispapier,dasAntwortenundInputsgibt,umdieQualifikations-undKompetenzanforde-rungenbestmöglichzuerfüllen 51.

Die IT-Unterstützung vonMitarbeiterinnen undMitarbei-ternwährendihrerTätigkeitenistbereitsinderbetrieblichenPraxis angekommen. Derzeitige Entwicklungen konzen-trierensichaufdieVerbesserungderBenutzerschnittstellezwischenMenschundMaschinemitdemZielderaktivenArbeitserleichterung in Echtzeit. Nebenmaschinellen undIT-Werkzeugen,diediemanuelleArbeiterleichtern,gewin-nen prozessorientierte, multimodaleAssistenzsysteme zu-nehmendanBedeutung.

Derartige Assistenzsysteme sind in der Lage, individuelleNutzerprofilezuerstellenundUnterstützungsleistungenandiekonkretenBedürfnissedesNutzersanzupassen,d.h.dieMaschine passt sich an denMenschen an und nicht um-gekehrt. Daraus ergibt sich neben Prozessoptimierungs-potenzialen die Möglichkeit, Lernsequenzen unterschied-licher Ausprägung und Komplexität einzubetten, was einbreiteresSpektrumderbetrieblichenWeiterbildungeröffnetunddazubeiträgt,dieGrenzezwischenArbeitundLernen(z.B. On-Demand-Learning am Arbeitsplatz) zunehmendaufzuweichen. Um optimaleArbeitsbedingungen und Ler-neffektezuerzielen,müssenmultimodaleAssistenzsystemesogestaltetwerden,dasssiedasvorhandeneProzesswissenund die individuellen Anforderungen der Mitarbeiter undMitarbeiterinnen berücksichtigen. Ein weiterer wichtigerAspekt dabei ist dieGestaltung derNutzbarkeit undVer-wendungsfähigkeitvonInformations-undKooperationssys-temen aus Anwendersicht (Human-Centered Computing).Hauptaugenmerk kommt dabei der Wechselwirkung vonmenschlichemArbeitsverhalten, Organisation und Prozesszu.

Intelligente Robotertechnologien sind ein Schlüsselaspektder flexiblen Produktion. Im klassischen Industrieeinsatzwerden Roboter aus Sicherheitsgründen physisch vomMenschen getrennt.Moderne, sensitive und kollaborativeRoboterhaben jedochdasPotential,hinterdieserBarrierehervorzukommenundnebenbzw.mitMenschenzuarbei-

ten.DieserschließtneueEinsatzbereichefürRobotikinderIndustrie,daeineTeilautomatisierungvonbisherausschließ-lichmanuellenProzessendurchdieKombinationderStär-keneinesMenschenmitdenendesRoboterserreichtwer-denkann.RobotikistnichtnureinessentiellerBausteinvonIndustrie4.0,sondernaucheinInnovationstreibersowohlinderIndustrie-alsauchderService-Robotik.

DerEinsatzvon innovativenmultimodalenAssistenzsyste-men, z.B.dieVisualisierungmitHilfevonAugmentedundVirtualReality,dieEchtzeitdatenübertragungerlauben,trägtnebendenerwähntenpositivenEffektenauchzurMöglich-keit bei, durch neue Services oder Geschäftsmodelle diebetriebliche Wertschöpfungskette zu verlängern. DarausergibtsicheingroßesPotentialfürdenStandortÖsterreich.

51VereinIndustrie4.0(2017)

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Arbeitsorganisation:UmzweckmäßigeundlangfristigstabileProduktionsprozesseimKontextIndustrie4.0zugewährleis-ten,bedarfesderweiterenUntersuchungderAusprägungdesWirkverhältnisseszwischendenBereichenOrganisation,TechnikundMenschinderProduktion.Hierunterfallenauchdie Entwicklung der Kategorisierung und SystematisierungvonModelltypen,derAufbauvonKlassifizierungskonzepten,die Rekonfigurierbarkeit von Produktionssystemen und dieArbeits-undOrganisationspsychologie.

Kompetenzen:Forschungs-undEntwicklungsbedarfgibtesfernerauchfürbedarfsgesteuerteKompetenzmanagement-systeme zur Unterstützung wettbewerbsfähiger Produk-tionsunternehmen. Durch Assistenzsysteme in Form vonAugmented- bzw.MixedReality besteht künftig dieMög-lichkeit, Lernprozesse flexibel zu gestalten und somit aufindividuelleBedürfnisseeinzugehen.Hiergiltes,Lösungenzu entwickeln, dieweiterführendebetrieblicheQualifikati-onsmaßnahmenunterstützen.

Assistenz: Zur Vereinfachung von Handhabungs-, Trans-port-undBearbeitungsaufgabenbenötigtmanweitereEnt-wicklungsschritteinRichtungneuartigerAutomatisierungs-lösungen.DieEntwicklungmultimodalerAssistenzsystememit intuitivenBenutzerschnittstellen bei zugleich positiverBeeinflussungderergonomischenGestaltungdesArbeits-platzesisthiervongroßerBedeutung.

MenschRoboterKollaboration (MRK) im industriellen Umfeld:ErkennenundInterpretierenderUmgebung,Sen-sor-basierte Roboterbedienung sowie Safety undMaschi-nensicherheit sind in diesem Kontext Themenmit großerHebelwirkung.Fürinhärentsichereundzuverlässige,auto-nomagierendeRobotergiltes,indenGebietenderMecha-nik,Sensorik,Aktuatorik,SteuerungundderSoftwarewei-tereFortschrittezuerzielen.

Bewusstseins und Akzeptanzschaffung:FürdiegroßeZahlanösterreichischenUnternehmen,dieerstamAnfangihrerdigitalenTransformation stehen, bedarf es eines einheitli-chenVerständnissesüberI4.0undgezielterBewusstseins-bildungsowieMaßnahmenzurAkzeptanzsteigerungbeidenMitarbeiterInnen, damit die betrieblichenMaßnahmenauffruchtbarerenBodenfallenundeffektivwirken.

Forschungs und Handlungsbedarf im Bereich der Arbeits und Assistenzsysteme gibt es zu folgenden Themenfeldern:


3.7 WERTSCHÖPFUNGS-NETZWERKE UND GESCHÄFTSMODELLE

Autor: Rafael Boog, BSc – Plattform Industrie 4.0

Ein zentrales Charakteristikum von Industrie 4.0 ist diezunehmende Nutzung von dynamischen Wertschöp-fungsnetzwerken mit einem hohen Grad an AutonomieundAutomatisierung. Viele eigenständige Beteiligte einesWertschöpfungsprozesses werden durch solche Wert-schöpfungsnetzwerke zu einem Zusammenschluss an Fir-men verbunden, deren gemeinsames Interesse auf einendauerhaftenundwirtschaftlichenMehrwertabzielt.Umef-fizientzuseinundneueGeschäftsmodellezuermöglichen,mussderInformationsflussindiesemWertschöpfungsnetz-werk ermöglicht werden 52. Angebot und Nachfrage derDienstleistungenwerdenhinkünftigautomatischüberUn-ternehmensgrenzenhinwegangeglichenundzuwertschöp-fendenProzessenverbundenwerden.

Industrie4.0ermöglicht,bestehendeGeschäftsmodellezuverändern 53.DurchdieWandlungvomreinenProduzentenzumproduzierendenServiceanbietereröffnetsicheineFül-leanGeschäftsmöglichkeiten.UmimglobalenWettbewerbbestehen zu können, müssen verschiedene Dimensionenkombiniertwerden:diezunehmendeVernetzungmitLiefe-rantenundAbnehmern, dieEntwicklungundErweiterungvon digitalen Serviceleistungen und die Steigerung desNutzens für denKunden.Durch zunehmendeVernetzung

und die Einbeziehung undAnalyse vonDaten bietet sichdie Möglichkeit, bestehende Geschäftsmodelle effizien-ter,mehramKundenorientiertundvonDatengetrieben,auszurichten. Auch neue Geschäftsmodelle profitierenvon diesenMöglichkeiten bzw.werden durch diese über-haupterst realisierbar.BeineuenGeschäftsmodellengehtes insbesondere darum, dieDigitalisierung zu nutzen, umneueErtragsquellenzuerschließen,diemitdembisherigenGeschäftsmodell nicht eröffnetwerdenkonnten.DieHer-ausforderungbeiderEntwicklungliegtdarin,diescheinbarunüberschaubarentechnologischenEntwicklungenzuüber-blickenundRisikenundChancenzuanalysieren,umdarauszielgerichteteGeschäftsmodellezuentwickeln.EineVielzahlaninnovativenModellenbasiertaufdergekonntenKombi-nationbereitsbekannterLösungen 54.Beispielhaftzuerwäh-nenisthierdasschon1962genutzteModelldesbritischenTriebwerksherstellers Rolls-Royce, bei dem anstelle eineseinmaligen Verkaufspreises einer Turbine ein festgeleg-terWertproFlugstundeverlangtwurde.DiesermöglichtenebendemAngebotdesphysischenProdukts zusätzliche,wertschöpfendeDienstleistungen.

Um von offenen und dynamischen Wertschöpfungsnetz-werkenzuprofitieren,insbesonderebeiderIntegrationvonmehrerenBauteilen,zueinemSystem,bedarfeseinesge-meinsamen Verständnisses und abgestimmten Vorgehensbei der Umsetzung neuartiger Geschäftsmodelle 55. EinewichtigeRollewerdendaherbedarfsgerechteModelle zurgemeinsamenKooperation einnehmen, umdieVisionvonUnternehmensgrenzen übergreifender, vernetzter Produk-tionundproduktionsnahenDienstleistungenzurealisieren.

52Zolnowski,A.etal.(2013)53Lassnig,M.etal.(2017)54Zolnowski,A.etal.(2013)55KerstenW.etal.(2018)

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Neue Methoden rücken den Kunden in den Fokus:BeiderErarbeitungneuerGeschäftsmodelle,aberauchbeiderVer-änderung von bestehenden, bedarf es der UnterstützungdurchdenKundenbeiderBewertungvontechnologischenMöglichkeitenundderenmöglichenRisikenundChancen.

VorallemmussdieDifferenzierungnichtnurübertechnischeSpezifikationen, sondern auch inHinblick auf dieAnwen-dungausSichtdesKundenverstandenwerden. Insbeson-derederdigitalisierteBullwhipEffectundseineAuswirkun-gensindfürdieKundenorientierungalsAusgangspunktimSupplyChainManagementvonhohemInteresse.

Datengetrieben:DieEtablierungdatengetriebenerund-ba-sierenderGeschäftsmodellebeinhaltethohesPotential fürproduzierendeUnternehmen.UmdieseChancenzunutzen,bedarfeseinerneuenHerangehensweiseinvielenProzes-sen:derErstellungundBewertungvonWertemodellenso-wiederDefinitionderbenötigtenDaten.

Gemeinsames Verständnis: Best-Practice-Beispiele sowieGeschäftsmodellmuster sollenverfügbar gemachtwerden,um ein gemeinsames Bild der Wertschöpfungsnetzwerk-partnerzuunterstützenunddieEntwicklungvonModellenzubefeuern.

Rechtliche Aspekte: Durch die Bildung von Wertschöp-fungsnetzwerken und im Zusammenhang mit neuen For-menvonGeschäftsmodellenergebensichneueAspekteinHaftungsfragen,derEigentümerschaftvonz.B.DatenundÄhnlichem.

Aufbau und Modellierung neuer Wertschöpfungsnetzwerke:FürdenZusammenschlussvielereigenständigerBeteilig-tereinesWertschöpfungsprozessesisteineoffeneArchitek-turmitgleichzeitigminimalemBetriebsaufwandnotwendig.Der Umgang mit der dadurch entstehenden KomplexitätsowiedieEntwicklungvonMethodenzurBewältigungdeskonstantenWandels innerhalb eines Netzwerks bedürfendabeidergezieltenForschung.DieDigitalisierungderOver-allEquipmentEffectiveness(OEE)stelltdabeieinbesondersinteressantesForschungsfelddar.

Forschungs und Handlungsbedarf in den Bereichen Geschäftsmodellentwicklung und Bildung von Wertschöpfungsnetzwerken gibt es zu folgenden Themenfeldern:


3.8 DOMÄNENWISSEN UND SCHLÜSSELTECHNOLOGIEN

Autoren: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Franz Haas – Technische Universität Graz; O. Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Klaus Zeman – Johannes Kepler Universität Linz

DemForschungsfeld „DomänenwissenundSchlüsseltech-nologien“kommtinnerhalbderStrategiezuForschung/Ent-wicklung/Innovation der österreichischen Plattform Indus-trie4.0einespezifischeRollezu,weshalbesimThemenkreisbesondershervorgehobenwird.

Erstens ist Industrie4.0vomGrundverständnisherein in-terdisziplinäres Arbeitsfeld und gründet sich auf mehrereSäulen(Domänen).SchonderzentraleBegriff„Cyber-phy-sical System“ gibt denHinweis auf dieNotwendigkeit zurgleichwertigenBeherrschungvonMechanik,ElektronikundInformationstechnologie.Soeinfachdiespostuliertwerdenkann,sokomplexistdieerfolgreicheUmsetzunginderaktu-ellundkünftiggefordertenQuantitätundQualität.

Zweitenswerden die Erfolge in der Implementierung vonIndustrie 4.0 durch das im jeweiligenBetriebvorhandeneProzesswissen getragen.Dieser „Schatz“ ist im übertrage-nenSinneineKraftquellefürIndustrie4.0undumfasstimWesentlichen das Erfahrungs- und Methodenwissen derMitarbeiterundMitarbeiterinnenzurProduktion imenge-renSinnsowiezudenWechselwirkungenmitdenvor-undnachgelagertenTeilprozessen.

IneinemVortragvonvoestalpine 56wurdeeinBeispielge-nannt,dasdenbeschriebenenSachverhaltsehrgutwieder-gibt.EinBig-Data-ProjekthattezumZiel,denBlechwalzpro-zessprozesssichererzugestalten.Es istausderErfahrungbekannt, dass der Sauberkeit der Walzenoberflächen füreinegleichbleibendeOberflächen-QualitätderBlechegro-ße Bedeutung zukommt. Nur wie kann man „Sauberkeit“quantifizieren?SokammanaufdieIdee,Verunreinigungenmit Klebefolien-Streifen zu sammeln, zu klassifizieren unddieDigitalfotoszuverarbeiten.JetztkommtdasErfahrungs-wissen insSpiel,mussdoch jemanddarüberurteilenkön-nen,welcheArt undwelchesAusmaß anVerschmutzunggeradenochtragbaristundabwanneinReinigungsvorganggeplantwerdenmuss.

DieseseinfacheunddaherumsoeindrucksvollereBeispielzeigtdeutlich,woraufesankommtundworindasDefizitimgegenständlichenArbeitsfeldbesteht.KünstlicheIntelligenzbedarfeinesRegelwerksderUrteilsfähigkeit,benötigttrag-fähigemathematischeModelle,basierendaufdenGrundla-genderPhysik,derMechanik,derElektrotechnik.Wasnütztes, Hunderte von Messsignalen einer Produktionslinie inEchtzeit,mithohenAbtastratenaufzunehmen,wennman-gelstauglicherModelleniemandinderLageist,darausdierichtigenSchlüsse zu ziehen? Letztlich ist davonauszuge-hen,dassauchdieProduktionsmaschinederZukunftnichtohnedenMenschen funktionierenwird.AusdemZusam-menwirkenvonmenschlicherundkünstlicherIntelligenzer-gebensichweitereForschungsfragen 57.

56Saiger,H.(2018)57Reinhart,G.(2017),S.377

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Technologie:ProfilbildunginderösterreichischenTechno-logie-Szene,umStärkenzustärken.Technologie-Screeningim Zukunftsbereich Photonik, um sowohl die technologi-schenSprüngederLasertechnikfürdieFertigungsprozesseals auch die Möglichkeiten der modernen Datenübertra-gungdurchLichtleiternutzenzukönnen.

Miniaturisierung:Forschungsarbeiten rundumdasThemaMiniaturisierungunddieangrenzendenThemenfelder, ins-besondere derMess- undHandhabungstechnikminiaturi-sierterKomponenten.

Qualifikation und Kompetenzen:GezielteAusbildungspro-grammeindenvonderEuropäischenKommissionidentifi-ziertenSchlüsseltechnologien.

Schulterschluss: Recherchen im Rahmen der relevantenFachgremienundnationalenPlattformen,umnichtGefahrzulaufen,lediglichdemallgemeinen„Mainstream“zufolgen.EbensoisteinevertiefendeundlaufendeAbstimmungzwi-schen Grundlagenforschung und angewandter ForschungzudiesemZweckerforderlich.

Wissensmanagement:SystematischeSammlungvonFach-wissen aus allen Hierarchieebenen und Tätigkeitsfeldern.Suche nach dem Optimal-Mix aus dezentraler Selektion/Validierung/Verarbeitung von Messdaten und zentralerSammlung und Informationsgewinnung entsprechend derPhilosophievon„BigData“.InitiierungvonData-LabsinUn-ternehmen, Fachhochschulen, Universitäten und SchulenmitdenmodernstenAnalyse-undVisualisierungs-Werkzeu-gen,um„Domänenwissen“greif-underlebbarzumachen.

Forschungs und Handlungsbedarf im Bereich Domänenwissen und Schlüsseltechnologien gibt es zu folgenden Themenfeldern:

4FORSCHUNG, ENTWICKLUNGUNDINNOVATIONINÖSTERREICH

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FORSCHUNG, ENTWICKLUNG UND INNOVATION IN ÖSTERREICH 4

Forschung,Entwicklungund Innovation sindwesentli-cheGrundpfeiler,umdieChancen,diesichdurchdieDigitalisierung bieten, auch effektiv zu nutzen. Das

Forschungsland Österreich, mit seiner zentralen Lage alsOst-West-Drehscheibe, reüssiert im internationalen Ver-gleichundbietetUnternehmenundForschungseinrichtun-genguteRahmenbedingungen,einemoderneInfrastrukturund qualifizierte Fachleute. Gemessen an einem direktenAnteil von 18,9 % der Bruttowertschöpfung liegt Öster-reichs Industrie über dem EU-Durchschnitt von 15,9 % 58

und leistetmit seinenvor- undnachgelagertenTeilen derWertschöpfungeinenhohenBeitragzumWohlstandÖster-reichs.UmdiesemgutenNährbodenRechnungzutragen,wurdenimZugederBedarfserhebungderExpertengruppeauchMaßnahmenzurFörderungderösterreichischenFor-schungslandschaftbehandelt.

Universitäten,FachhochschulenundaußeruniversitäreFor-schungseinrichtungen spielen über Forschungskompeten-zen,InfrastrukturenundAusbildungsstruktureneinezentra-leRolleimInnovationssystemundinteragiereninvielfältigerWeisemitUnternehmen.DurchBereitstellungöffentlicherMittelwirdeineverbesserteZusammenarbeitderverschie-denenInstitutionenangeregt,diedieForschungsbasiswe-sentlichverbreitertundetlicheSpillover-Effektegeneriert.

DasInnovationssystemeinesLandeshatgroßeAuswirkun-genaufdieEntwicklungundWettbewerbsfähigkeit seinerUnternehmen,unddamitaufdiegesamteVolkswirtschaft.Durchseine Investitionen indieGrundlagen-undAnwen-dungsforschung sowie inAusbildungund Infrastruktur er-bringtderStaatwesentlicheVorleistungenfürdenprivatenForschungs- und Entwicklungsbereich 59. Durch Erhöhungder öffentlichen und privaten F&E-Ausgaben gehört Ös-terreichzudenEU-LändernmitderstärkstenZunahmederF&E-Intensitätseit1998undkonntesichsovoneinerVolks-wirtschaft,inderInnovations-undWachstumsprozessenurzugeringenTeilenvonForschungs-undEntwicklungsakti-vitätenvorangetriebenwurden,hinzueinemforschungsin-

tensivenLandentwickelnundhatsichzumZielgesetzt,indieGruppeder„InnovationLeader“aufzuschließen.

Ein maßgebliches Mittel, um im internationalen Wettbe-werb erfolgreich zu sein, ist – für ein exportorientiertesIndustrielandwieÖsterreich – eine hohe Innovationsleis-tung.Österreich liegtmit seiner Forschungsquote, die für2018 voraussichtlich einen Rekordwert von 3,19 ProzentdesBIPerreichenwird,hinterSchwedenanzweiterStelleinnerhalb derEU.Der größteAnteil, nämlichmehr als 65ProzentdergesamtenF&E-InvestitioneninÖsterreich,wirdvonUnternehmengeleistet(inländischeUnternehmen,so-wie österreichische Niederlassungen von internationalenUnternehmensgruppen). Darüber hinaus leistet die For-schungsfinanzierungundFörderungdurchdenöffentlichenSektor mit rund 35 % 60 einenwesentlichen Beitrag dazu.Daheristeswichtig,diesestaatlicheUnterstützunginFormvonInvestitioneninForschung,EntwicklungundInnovationweiter zu intensivieren, umgünstigeRahmenbedingungenfürdieösterreichischeIndustrielandschaftzuschaffenundinFolgeWertschöpfungundBeschäftigungzustärken.

4.1 F&E-FINANZIERUNG IM BEREICH INDUSTRIE 4.0 UND DIGITALISIERUNG AUF NATIONALER EBENE 61

InÖsterreichgibteseinenMixausdirekterF&E-Förderungund steuerlicher Begünstigung von F&E-Aktivitäten. Da-durchkönnenalleInnovationsphasenadressiertundgeför-dertwerdenundalleF&E-aktivenAkteureinihrenTätigkei-tenunterstütztwerden.FüreinstarkesFTI-SystembrauchtessowohleinehochwertigeGrundlagenforschungalsauch

58BundesministeriumfürWissenschaft,ForschungundWirtschaft(2016)59Keuschnigg,C.etal.(2017)60StatistikAustria(2018)61DasfolgendeKapitelfokussiertspeziellaufMaßnahmenzurUnterstützungvonangewandterF&E,dawieauchschonimvorigenKapitelausgeführtanwendungsorientierteF&E-Maß-nahmenimFokusdesvorliegendenErgebnispapiersstehen.Dassolljedochkeinesfallssuggerieren,dasseinestarkeUnterstützungderreinenGrundlagenforschungnichtalsebensowichtigerachtetwird.


exzellenteangewandteF&EdurchWissenschaftundWirt-schaft.

F&E-politische Maßnahmen zur Unterstützung von For-schung,EntwicklungundInnovationumfassenzusätzlichzuentsprechendenrechtlichenoderadministrativenRahmen-bedingungen,wieetwaMaßnahmenzurUnterstützungvonWissenstransferausderGrundlagenforschungindieange-wandteF&EdurchBeratung,MentoringundFinanzierungvonSpin-offsbzw.vonF&E-KooperationenzwischenWis-senschaftundWirtschaftoderBürokratieabbau,alswesent-lichesElementdieF&E-Finanzierung.

MitderForschungsprämie,dieseit1.1.2018auf14 %ange-hobenwurde,konnteÖsterreicheinenUSPetablieren,dereinenwesentlichenEckpfeilerderAttraktivitätdesF&E-undInnovationsstandortes darstellt. Besonders für risikoreicheF&E-Vorhaben,insbesondereinfrühenInnovationsphasen,bietetdieForschungsprämieeineoptimaleUnterstützung.DamitbildetsiespeziellauchimBereichIndustrie4.0undDigitalisierungeinüberauswichtigesElement,dasauch inZukunft abgesichertwerdenmuss, um auchweiterhin ei-nen essentiellenMehrwert für das innovativeÖkosystemund die innovationsfreundlichen Rahmenbedingungen zu

schaffen.Auf nationaler Ebene und im Bereich der direk-ten F&E-Förderung beteiligt sich das BMVIT neben demBMDWundBMBWFauch aktiv anderFörderpolitikundderKoordinationvonIndustrie-4.0-ThemenundunterstütztthematischePrioritäteninverschiedenen,vonderFFGundderaws.betreutenF&E-Programmen.

DieÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftmbH(FFG)konzentriertsichdabeiaufdieFörderungderanwen-dungsorientierten, industrienahen Forschung, Entwicklung& Innovation, die Förderung der Breitbandinfrastruktur(BreitbandAustria2020)undderMarkteinführungvondi-gitalenAnwendungenundProdukten(AT:net).Hauptzielistdabei,dasNiveauderinÖsterreichentwickeltenundumge-setztenInnovationenzusteigern.

DieFFGverfügtdabeiübereinenausgewogenenBottom- up- undTop-down-Mix an Förderungen.Die FFGwickeltzahlreiche Programme für verschiedene Geldgeber aufBundesebene(BMVIT,BMDW,BMBWF,KLIEN,ÖBB,AS-FINAGusw.)undLandesebene(KooperationenmiteinigenBundesländern)ab,diestreuhändischodermitEigenmitteln(s.Abb.3).

Nationalthemenspezifisch mit Kooperation

F&E Kooperation I 4.0 Produktion der Zukunft (PdZ) IKT der Zukunft Energieforschung Mobilität der Zukunft

Begleitstudien: PdZ

Horizon 2020 KETs KICs (EITManufacturing) Produktion der Zukunft M.ERANET ECSEL (nat.)

Produktionsstandort OÖ 2050 Industrie 4.0

Humanressourcenaufbau Industrie 4.0 Stiftungsprofessuren Produktion der Zukunft und IKT der Zukunft

Pilotfabriken Industrie 4.0 Produktion der Zukunft 2015: Pilotfabrik TU Wien; 2017: 2 weitere Pilotfabriken an der JKU Linz und der TU Graz

InternationalRegional

Nationalthemenspezifisch

mit Struktur- Humanaufbau

Nationalthemenoffen

Industrie 4.0 themenoffen Forschungskompetenz für die Wirtschaft Smart & Digital Services COMET, Bridge, Basisprogramme etc.

Abbildung 3:FördermixundServicesderFFGhinsichtlichIndustrie4.0(Quelle:FFG)

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4FORSCHUNG, ENTWICKLUNG UND INNOVATION IN ÖSTERREICH

DieerstenzumThemaIndustrie4.0undvonderFFGge-fördertenF&E-Projektesind2012entstanden.Seitdem,v.a.seit2014,hatdieFFGüber200F&E-VorhabenzumThema„Industrie4.0“gefördert,diemeistendavonindenThemen-feldern IndustrielleFertigung, IKT-Anwendungen, Informa-tionsverarbeitung,(Mikro-)ElektronikundWerkstofftechnik.

Darüber hinaus bildet das Basisprogramm das budgetärgrößte F&E-Förderprogramm der FFG. Für die Unterneh-men ist dieses besonderswertvoll, da durchdas themen-offeneBottom-up-Prinzipunddie laufendeAusschreibungeinehoheFlexibilitätundrascheTime-to-Contractsgebo-tenwerden.IndiesemProgrammsindsowohlEinzelprojekt-förderungen als auch optional Forschungskooperationenmöglich.DamitkönnenimRahmenderBasisprogramm-För-derung insbesondere auch hochsensible, imWettbewerbstehendeThemenbereichebeforschtundweiterentwickeltwerden. Um gerade in Zeiten kürzerwerdender Innovati-onszyklen und zunehmendenWettbewerbsdrucks flexibleFörderinstrumente anbieten zu können, ist es daher not-wendig,solcheFörderformatezufestigenundauszubauen.

MitderaufdemBasisprogrammoderaufCOINaufbauen-denInitiative„SmartandDigitalServices“desBMDWwer-den spezielleMaßnahmen zurUnterstützung vonDienst-leistungsinnovationen mit F&E-Charakter geboten, diezusätzlichzurFörderungauchzurBewusstseinsbildunghin-sichtlichnichtreintechnologischerInnovationen,wiesieinZeiten aktueller Entwicklungen zunehmend anBedeutunggewinnen,beitragen.AktuelleSchwerpunktedieserInitiati-vesind Industrie4.0undBlockchain.FürdieAntragstellerwirdhoheFlexibilitätgeboten,dafürsiebeiderEinreichungim Rahmen der „Smart and Digital Services“-Förderschie-nekeinZusatzaufwandzurüblichenBasisprogramm-oderCOIN-Antragstellungentsteht.

NebenallenthemenoffenenProgrammen–insb.Basispro-gramm,BRIDGEundCOMET–könnenF&E-VorhabenzumThemaIndustrie4.0grundsätzlichinfolgendenthematischorientiertenProgrammengefördertwerden,vorallem:

› ProduktionderZukunft www.ffg.at/produktionderzukunft › IKTderZukunft www.ffg.at/iktderzukunft › MobilitätderZukunft www.ffg.at/mobilitaetderzukunft

› TAKEOFF www.ffg.at/takeoff › Energieforschung www.ffg.at/energieforschung

Im Programm „Produktion der Zukunft“ des BMVIT wirdIndustrie 4.0 auch2018/2019 ein Schwerpunkt derAus-schreibung sein.Die traditionell hoheCall-ÜberzeichnungdeutetaufeinensehrgroßenFinanzierungsbedarfaufdemGebietderProduktionstechnologienseitensderFirmenundderenwissenschaftlichenKooperationspartner (Universitä-ten,Fachhochschulen,außeruniversitäreEinrichtungen)hin.

Darüber hinaus hat die FFG imAuftrag des BMVIT eineReihevonStudienüberdasThemaIndustrie4.0beauftragt:https://www.ffg.at/produktionderzukunft/studien

DieseStudienbieteneinewichtigeGrundlagefürUnterneh-men,Forschungseinrichtungen,StakeholderundöffentlicheEinrichtungen, diemit Industrie 4.0 undDigitalisierung inderheimischenSachgüterproduktionbefasstsind.

AuchaufregionalerEbeneunterstütztdieFFGdasThemaIndustrie 4.0. ImAuftrag des LandesOberösterreich undergänzend zu denBundesprogrammen gab es 2014 eineAusschreibung zu diesem Schwerpunkt. 2017 gab es imAuftrag der Bundesländer Steiermark und Kärnten eineAusschreibung zum verwandten Thema Mikroelektronik(„Silicon!Alps“).

In dieses Umfeld ist Silicon Austria eingebettet, eine For-schungs-Investitionsoffensive des BMVIT für die österrei-chischeElektronikindustrieunddenHochtechnologiestand-ortÖsterreichaufdemGebietelektronikbasierterSysteme(ElectronicBasedSystems–EBS).DadurchsollÖsterreichsinternationaleWirkungundSichtbarkeitimBereichderMik-roelektronikundelektronikbasierterSystemeerhöhtunddasLand zueinemattraktivenund führendenStandort ausge-bautwerden.DazugehörigeMaßnahmensindStiftungspro-fessuren, Pilotfabriken für Elektronik und Mikroelektronik,die Schaffung offener Werkstätten an Universitäten undSchulen, Elektronik-Leitprojekte oder die Etablierung einesForschungszentrums–SiliconAustria Labs–, das einFor-schungszentrumfürMikroelektronikaufWeltniveauwerdensoll.Zielist,dieheimischenKompetenzeninderMikroelek-tronikzubündelnundÖsterreich internationalandieSpit-zezubringen.DiedreiStandortevonSiliconAustriasindin


Graz,LinzundVillacheingerichtetundhabenunterschiedli-che Schwerpunkte:Villach– Sensorik undSensorsysteme,sowieLeistungselektronik,Linz–HochfrequenztechnikundGraz–System-Integration.SiliconAustriasoll indenkom-mendenJahrenbiszu500neueTop-Arbeitsplätzebringen.Insgesamt280Millionen€stellendasInfrastrukturministe-rium,dieBundesländerSteiermark,KärntenundOberöster-reichsowiedieösterreichischeIndustriefürdasForschungs-zentrumzurVerfügung (BundundLänder jeweils70Mio., 140Mio.vonderösterreichischenIndustrie).

UmdentechnologischenundfinanziellenBedarfderFirmennochtreffsichererzuadressieren,werdendieFörderformateundderenSchwerpunktelaufendevaluiert.FürdieF&EimBereich einer Querschnittsmaterie wie der Digitalisierungsollten entsprechendeMöglichkeiten in bestehenden För-derprogrammen entwickeltwerden, die eine besseremit-telfristigePlanungfürFirmenundForschungseinrichtungenerlauben,wenigerkompartimentiertsindundthemenüber-greifende Vorhaben unterstützen. Damit könnte rascherundflexibleraufneueEntwicklungen/Trendsreagiertwer-den.Schließlichkönntendiebi-undmultilateralenF&E-Ko-operationen inEuropaunddarüberhinausvorangetriebenwerden –mitDeutschland alsVorreiter insb. zumThemaIndustrie4.0.

4.2 EU-FORSCHUNGSRAHMEN-PROGRAMM

Das aktuell laufende 8. EU-Forschungsrahmenprogramm„Horizon2020“istmitknapp80Mrd.€in2014–2020dasweltweit größte, transnationale kooperativeProgramm fürForschungund Innovationunddamit einwesentliches In-strumentzurStärkungdereuropäischen,wissensbasiertenWettbewerbsfähigkeit sowiezumAusbaueuropäischer In-novationsnetzwerke. InderderzeitigenAusgestaltungsindspezielleStärken,dasskooperativeF&E-VorhabenzwischendenteilnehmendenStaatengefördertunddiegesamteIn-novationsketteadressiertwerden.F&E-aktiveAkteureausWissenschaftundWirtschaft,verschiedensteBranchenundUnternehmenallerGrößenkönnenimRahmenvonHorizon2020gefördertwerden.

ÖsterreichbeteiligtsichaußerordentlicherfolgreichanHo-rizon2020undistmiteinerErfolgsquotehinsichtlichseinerBeteiligungenaufPlatz3:BisheristesösterreichischenAk-teurenausWissenschaftundWirtschaftgelungen,mehrals871Mio.€einzuwerben.Besonderserfreulichistdasstar-keAbschneidenderUnternehmen,dieihreBeteiligungge-genüberdemvorigenEU-ForschungsrahmenprogrammumzehnProzentsteigernkonntenundimLändervergleichmitmehrals37 %derzurückgeholtenMitteldeutlichüberdemDurchschnitt(31 %)liegen.Damitistesgelungen,dasZiel,die Unternehmens- und Industriebeteiligung im VergleichzumVorgängerprogrammzusteigern,zuerreichen.

EinzelneSchwerpunktevonHorizon2020betreffenspezielldenBereichIndustrie4.0undDigitalisierung,wieinsbeson-deredie speziellenProgrammezurFörderungvonSchlüs-seltechnologien oder Initiativen wie das FET Flagship onQuantumTechnologies.

Aktuell befindet sich die Vorbereitungsphase zum neuenForschungsprogramm Horizon Europe in einer wichtigenPhase. Um auch in Zukunft auf dem Erfolg von Horizon2020 aufzubauen und hochaktuelle und strategisch rele-vanteThemenbereichezuadressierenunddieeuropäischenWertschöpfungsketten abzusichern, braucht es eine ent-sprechendePrioritätensetzungindenVerhandlungen.

Electronic Components and Systems for European Leadership „ECSEL“

ECSEListalsJointUndertaking(JU)einePartnerschaftzwi-schen privatemund öffentlichem Sektor für elektronischeKomponentenalseigeneRechtspersönlichkeit,durchdieeinForschungs-undInnovationsprogrammfürdieEntwicklungeinerstarkenundglobalwettbewerbsfähigen Industrie fürelektronischeBauelementeundSystemeinderEUverwal-tetwird.

2014wurdenimJUECSELimRahmenvonHorizon2020dieJointTechnologyInitiatives(JTIs)ARTEMIS(EmbeddedSystems) mit ENIAC (Nanoelektronik) und EPoSS (SmartSystemsIntegration)zusammengeführt.

DieFinanzierungvonECSELundderdarüberverwaltetenForschungs- und Innovationsprogramme erfolgt über Ho-rizon 2020 und beträgtmehr als 5Mrd. € von 2014 bis2020.Rd.1,17Mrd.€überdieEuropäischeKommission,rd.

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1,17 Mrd. € über die ECSEL-Mitgliedstaaten und rd. 2,7Mrd.€überdieMitgliedsunternehmenderbeteiligtenIndustrievereinigungen.

Mitgliedersinddie IndustrievereinigungenEuropeanTech-nologyPlatformonSmartSystemsIntegration(EPoSS),As-sociationforEuropeanNanoElectronicsActivitieS(AENEAS)unddieAdvancedResearch&TechnologyforEmbeddedIn-telligentSystems(ARTEMIS),Mitgliederdiesersindwiede-rumdieeuropäischeIndustrie,KMUsundForschungs-undTechnologie-Organisationen,darüberhinausdieEUinFormderEuropäischenKommissionundEU-Mitgliedstaatenso-wieassoziierteStaateninHorizon2020.

ZielevonECSELsind: › AufrechterhaltungderFähigkeitzurHerstellungvonHalb-leitern und intelligenten Systemen in Europa und zumWachstum › SicherneinerführendenPosition inDesignundSystemsEngineering › Bereitstellung von Zugang für alle Beteiligten zu einererstklassigen Infrastruktur für die Entwicklung undHer-stellungvonelektronischenKomponentenundEmbedded&IntelligentSystems › Förderung der Entwicklung vonÖkosystemenmit inno-vativenKMU, Stärkung (und Schaffung) vonClustern invielversprechendenneuenBereichen

4.3 ZUKUNFTSORIENTIERTE GESTALTUNG VON HORIZON EUROPE

UmdieChancendesEU-ForschungsrahmenprogrammsfürÖsterreich und Europa zu nutzen, ist eine entsprechendePrioritätensetzung und Zukunftsorientierung bei der Aus-gestaltungunerlässlich.DazubrauchteseinedeutlicheEr-höhungbishin zurVerdopplungdesBudgetsmit frischenMittelnfürHorizonEurope.UmauchweiterhindieUnter-

nehmensbeteiligunghochzuhalten,sindattraktiveFörder-höhen in Form von Zuschüssen relevant. Hinsichtlich derAusgestaltung ist insbesondere auf eine klareAusrichtungandeneuropäischenStärkefeldernundstrategischwertvol-lenThemenfeldernzuachten.SpeziellkooperativeFormateoder Instrumente wie Contractual Public Private Partner-shipsundJointTechnologyInitiatives,zudenenauchdasimBereichderDigitalisierungwichtigeECSELgehört,zeichnensichdurcheinehoheUmsetzungskapazitätaus,da siediegesamte Innovationskette involvieren.Diesemüssen auchweiterhinfortgeführtundgestärktwerden.ZudembrauchtesaucheineStärkungerfolgreicherThemenfelder,undesmusszusätzlichMittelfürbestehendeundneueSchlüssel-technologien,wieKünstlicheIntelligenz,DigitalSecurityandConnectivity,geben.

4.4 VORSCHLÄGE ZU EINER VERBESSERTEN NUTZUNG VON FÖRDERPROGRAMMEN

ImZugederSitzungenderExpertInnengruppeForschung,Entwicklung& Innovationzeigtesich,dassösterreichischeUnternehmenundForschungseinrichtungenübernationa-le Grenzen hinaus eng verbunden sind. Die bestehendenFörderinstrumentedeckendenBedarfeinerintensivenKo-operationjedochnurteilweiseab.InsbesondereimKontextdessen,dass internationaleKooperationenimForschungs-und Entwicklungsbereich, gegenüber national begrenzten,einenhöherenBeitragfürWirtschaftundGesellschaftauf-weisen,ergibtsichHandlungsbedarf 62.

Daher empfiehlt der Expertenkreis die Etablierung einerinternationalenAusschreibungmitkorrespondierenderBe-darfserhebung,imRahmendesProgrammsProduktionderZukunft.Hierfür sollte idealerweise vomBundesministeri-umfürVerkehr, Innovation&TechnologieeinzusätzlichesBudgetinHöhevon1bis5Mio.€allokiertwerden.DurchdieseMaßnahme sollen bi- undmultilaterale F&E-Koope-

62Ferguson,M.(2016)


rationenmitwichtigenPartnerländernforciertwerden,wiez.B. Deutschland, aber auch außerhalb Europas, z.B. mitSüdkorea.

ImZugederErhebungprioritärerForschungsfelderwurdefestgestellt, dass die IKT- und Produktionswelten konti-nuierlich verschmelzen und Industrie-4.0-Konzepte einerKombination beiderWelten unterliegen. Auch Mobilitäts-undEnergieaspektefließenimmermehrindieseGleichungein.DaherwerdenIndustrie-4.0-ProjekteoftmalsinderVer-bindungbzw.KombinationdieserElementezufindensein.NeuartigeInformations-undKommunikationstechnologienfungierendabeialswesentlicherTreiberimproduzierendenInnovationsprozess.DerExpertenkreisempfiehltdaher,fürIndustrie 4.0 entscheidende themenübergreifende Vorha-benzubegünstigen.Hiergiltes,mitInstrumentenaufsol-cheVerbindungenzureagieren.

EinwesentlicherErfolgsfaktorwirddabeiinprojektbegleiten-den Schulungs- und Kompetenzentwicklungsmaßnahmengesehen.DieseerhöhendieAkzeptanzderForschungs-undEntwicklungsergebnisseundderenerfolgreicherImplemen-tierunginneueProdukte,ProzesseundDienstleistungen.InöffentlichgefördertenProjektenwäredahereineentspre-chendeAnerkennung von Kosten für Qualifizierungsmaß-nahmeneinesinnvolleErgänzung.

Einweiterer,wichtigerAspektderUnterstützungvonUn-ternehmenimDigitalisierungsprozesssindPilotfabriken,dieintelligenteProduktionsformenderZukunfterforschenundForschungsfelderfürdieIndustrieentwickeln.Wünschens-wertistesdaher,bestehendeInfrastrukturenzustärkenundkomplementäresArbeitenderbestehendenFabrikenzufor-cieren.EinessentiellerPunktdabeiisteinebedarfsorientier-teSicherstellungderFinanzierungderPilotfabriken.

Eine vorausschauende Planung wurde als zielgerichtetesMittel zurUmsetzung einer erfolgreichen Forschungsstra-tegieidentifiziert.Derkürzlicheingeführte2-JahresplanderThemenschwerpunktederAusschreibungenvonProduktionderZukunftwurdedabeisehrbegrüßt.ImSinnederVoraus-planungwirddieseVorgehensweise ebenfalls bei anderenProgrammlinien gewünscht. Eine höhere Flexibilität in derBudgetallokationbeigleichzeitigerSchaffunggrößererthe-matischerSchwerpunkteermöglicht einebedarfsgenauereAdressierungderFördernehmer.DaszudenthematischenProgrammenkomplementäreundfürmarktnähereProjekte

relevanteBasisprogramm führt zu einerhohenZufrieden-heitunterdenBefragten.

EinweitererMehrwert,dergeneriertwerdenkann,bestehtin der Veröffentlichung der Ergebnisse der Ausschreibun-gen.InsbesonderedieBekanntgabederErfolgsquotesowiedie Auflistung genehmigter Projekte, natürlich unter Be-rücksichtigung von Datenschutz- bzw. Geschäftsgeheim-nisaspekten,sindhiervonInteresse.SeitAnfang2018hatdieFFGderÖffentlichkeiteineProjektdatenbankzurVer-fügunggestellt.DamitkönnenF&E-Projektinhalteundpo-tentielleKooperationspartnerinFFG-gefördertenVorhabenleichtidentifiziertwerden:https://projekte.ffg.at/

4.5 ERHÖHUNG DER DOTIERUNG DES PROGRAMMS PRODUKTION DER ZUKUNFT

DaesfürÖsterreichsproduzierendeIndustrievonzentralerBedeutungist,konkurrenzfähigeProduktezuerzeugenso-wieProduktivitätssteigerungenzuerzielen,kommtderFor-schung in zukunftsträchtigen Feldern eine besondere Be-deutungzu.DasthematischeFörderprogrammProduktionderZukunft(PdZ)istdabeieinebedeutende,zielgerichteteMaßnahmezurUnterstützungderForschungslandschaft.

SeitderEinführungdesProgrammsimJahre2011lässtsicheine kontinuierlich steigende Zahl an Erstantragsstellernregistrieren,diemittlerweilebeiüber1000Neueinreichernliegt. Die Förderung der produktionsrelevanten ThemenbetrugdabeiimJahr2016119Mio.€bzw.23 %desGe-samtfördervolumensderFFG,wovon24,5Mio.€aufdasthematischeProgrammProduktionderZukunftentfielen.Inder letztenAusschreibungvonPdZwurden44 %der ein-gereichten kooperativen Projekte, die sämtliche Kriterienerfüllt haben und dadurch förderungswürdig waren, ausbudgetärenGründenabgelehnt.

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Gemessen an der traditionell hohen Call-Überzeichnung,dersteigendenZahlanErstantragsstellern,derAblehnungs-quoteförderwürdigerProjektesowiedergenerellenSteige-rungderösterreichischenForschungsquote 63lässtsicheinhoherBedarfanForschungaufdemGebietderProdukti-onstechnologienableiten.

DeswegenergehtdieEmpfehlungderExpertengruppenachzusätzlichenMittelnvonjährlich15Mio.€fürdasthema-tischeProgrammProduktionderZukunft sowie additional1bis5Mio.€fürtransnationaleProjekteinFormderobenbeschriebenenAusschreibung.DurchdieErhöhungderzurVerfügunggestelltenMittel lassen sichdie restlichenPro-jekte fördernundsomitwertvolle,aussichtsreiche Innova-tionen realisieren sowie die Internationalisierung der For-schungundEntwicklungausbauen.

4.6 ABSICHERUNG EINES MIX AUS DIREKTER F&E- FÖRDERUNG UND STEUER-LICHER BEGÜNSTIGUNG

Aus den abgehaltenenWorkshops heraus ergab sich dieNotwendigkeiteinesklarenCommitmentszurForschungs-prämie alsUSP für denösterreichischenForschungs- undWirtschaftsstandort Österreich und zu direkter F&E-För-derung, insbesondere durch zukunftsorientierte BudgetsfürF&EdurchdieöffentlicheHand.DazuistinsbesonderedasimRegierungsprogramm2017–2022angekündigteFor-schungsfinanzierungsgesetzgeeignet,umdiejährlichekon-tinuierlicheErhöhungderForschungsausgabendesBundessicherzustellen und eine Forschungsquote von 3,76 % zuerreichen,unddamit indieGruppeder InnovationLeaderaufzusteigen.DadurchkönnenNachhaltigkeitundPlanbar-keitsichergestelltwerden–denngeraderisikoreicheVorha-ben,zudenenForschungundEntwicklunggehören,brau-

chenKontinuitätundeinenlangfristigenPlanungshorizont.So können innovationsfreundliche Rahmenbedingungengeschaffen und zusätzliche F&E-Aktivitäten in Österreichangezogenwerden.

AngewandteF&EistvonhoherBedeutungfürdenStand-ort, da sie das notwendige Bindeglied zwischenGrundla-genforschungundMarktist–understdurchdieEinführungundNutzungvonInnovationenkönnensiederGesellschaftzurVerfügung gestelltwerden. Somit könnenWertschöp-fungundBeschäftigungfürdenStandortgesichertundaus-gebautwerden.

AktuellfehlenderFFGallerdingszumindestrd.167Mio.€, umgutevaluierteundförderungswürdigeProjektederange-wandtenF&Eauchtatsächlichunterstützenzukönnen.Er-folgreicheProgrammesindunterdotiertundschaffendamitUnsicherheit fürdieUnternehmen,Hochschulenundwis-senschaftlichenEinrichtungen,wennsieausBudgetmangelabgelehntwerdenmüssen.Dazugehörenauchdie imBe-reichderIndustrie4.0wichtigenProgrammeProduktionderZukunftundIKTderZukunft,oderauchdasBasisprogrammunddasgrundlagennaheBRIDGE-Programm.InsbesondereauchimBasisprogrammwurdezuletztgekürzt.Daheristesnotwendig,dieseKürzungwiederauszugleichenunddieBa-sisprogrammbudgetsaufeinenWachstumspfadzubringen,umzumindestinflationäreEffekteunddassteigendeLohn-niveaukompensierenzukönnen.

63StatistikAustria(2018)

5ÖSTERREICHISCHEUSECASES

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ÖSTERREICHISCHE USE CASES 5

5.1 SALVAGNINI: DIGITALER ZWILLING FÜR VOLLAUTOMATISIERTE PRODUKTION MIT LOSGRÖSSE 1 BEI BLECHBIEGEAUTOMATEN

ImRahmendesProjektes„Advancedmechanicalmodelingof automatic panel benderswith high accuracy demands“hatdieLinz Center of Mechatronics GmbHinKooperationmitderSalvagnini Maschinenbau GmbH und dem Institut für Technische Mechanik der Johannes Kepler Universität Linz einen digitalen Zwilling für einen Abkantautomatenentwickelt.Mit demdigitalenZwilling diesesProduktions-systems wurde eine vollständige virtuelle (digitale) Abbil-dungderMaschineunddesProzessesunterBerücksichti-gung sämtlicher physikalischer Eigenschaften und Effektegeschaffen(sieheAbbildung4).

Abbildung 4:SalvagniniLEANPANELBENDERunddigitaleAbbildung

Real production system Digital twin

Mit Abkantautomaten der Fa. Salvagnini MaschinenbauGmbHkönnenkomplizierteBlechproduktevollautomatischhergestelltwerden (sieheAbbildung5).Diestetigsteigen-denAnforderungenandieQualitätderProdukteunddieEf-fizienzdesProduktionsprozesseserfordernneueKonzepteimSinnevonIndustrie4.0unddigitalerFabrik.


Aufgabenstellung des gegenständlichen Projekteswar dieRealisierung einer vollautomatischen Produktion mit Los-größe 1.Mit dem bisherigenMaschinenkonzeptwar einederartigeProduktionnurmitEinschränkungenmöglich,daaufgrund der Variationen der Materialeigenschaften desBlechsnichtgewährleistetwerdenkonnte,dassbereitsderersteTeildieFertigungstoleranzenerfüllt.

Die Lösung bestand in der Entwicklung eines adaptivenProzesses.ZuBeginndesBiegevorgangswerdendie rele-vantenParametergemessen,darausdasMaterialverhaltenidentifiziert,undanschließendwerdendieWerkzeug-Trajek-torienentsprechendangepasst,sodassmandiegewünschteProfilformexakterreicht.DazuwurdezunächsteinSimula-tionsmodelldergesamtenMaschineerstellt,dassämtlichephysikalischenEffekteabbildet,wiez.B.diegroßeplastischeDeformation im Blech, komplexe Kontaktpaarungen, dieelastischeDeformationderMaschinesowiedasVerhaltenderAntriebe,GelenkeundLager.Einderartiges3D-ModellkanndasVerhaltender gesamtenMaschineunddenBie-geprozess realistischabbilden,allerdingsmitdemNachteilhoherRechenzeiten.FürdieaktuelleAufgabenstellungwareinedrastischeReduktionderRechenzeiterforderlich.Mit dem Einsatz moderner Substrukturtechniken undModell-reduktionsmethoden sowie Methoden der Ähnlichkeits- mechanik entstand ein besonders effizientes Simulations-modell,mitdemeinadaptiverBiegeprozessmitnurunwe-sentlicherVerlängerungderZykluszeitenrealisiertwurde.

Die Gesamtheit aller zugrunde liegenden Simulations-modelle und deren softwaretechnische ImplementierungbildendendigitalenZwilling,welcherdenProduktionspro-zesszentraldefiniert.DerNutzenistvielschichtig:EinerseitswurdeProduktionmitLosgröße1realisiert,Ausschusswirdvermieden,undderEinstellaufwandwirdaufeinMinimumreduziert.AndererseitskanndamitauchbeiderHerstellunggroßerSeriendieProduktqualitätbeiVariationderMaterial-qualitäteingehaltenwerden.MitdemdigitalenZwillingstehtein realistischesdigitalesModell zurVerfügung,daseinentiefenEinblickindasVerhaltenderMaschineunddenBie-geprozessermöglicht.DiesbietetbesondereVorteileauchbei der Entwicklung neuer Maschinengenerationen: DerEntwicklungsprozesskannvollständigvirtuelldurchgeführtwerden, anhand von virtuellen Prototypen können neueMaschinentypenoptimiertwerden.SomitkönnenrealePro-totypen eingespart und der Entwicklungsprozess deutlichverkürztwerden.DerdigitaleZwillingermöglichtsomiteinevariantenorientierte Produktgestaltung für höchst präziseFertigungssysteme.

EineunabhängigeJuryunterdemVorsitzvonProf.Dr.Dr.h.c.mult.WolfgangWahlster,VorsitzenderderGeschäfts-führung des Deutschen Forschungszentrums für Künstli-cheIntelligenz(DFKI),hatdieLinz Center of Mechatronics GmbH für diese Lösung für einen digitalen Zwilling zumHERMES AWARD 2017 nominiert. Neben vier weiterenNominierungenwurdedieseInnovationimRahmenderEr-

Abbildung 5:SalvagniniLEANPANELBENDER:VonderPlatineautomatisch,ohneUnterbrechung,zumfertigenProdukt

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ÖSTERREICHISCHE USE CASES 5

öffnungsfeierderHANNOVERMESSEam23.April2017imBeiseinvonBundeskanzlerinAngelaMerkel öffentlich-keitswirksameinemgroßenPublikumpräsentiert 64.

5.2 RHI MAGNESITA: PROZESSOPTIMIERUNG DURCH VISUELLE ANALYSE VON MASSENDATEN

Feuerfest-ProduktevonRHI MagnesitamüssenhöchstenQualitätsanforderungen genügen. Daher sind regelmäßigeQualitätskontrollen seit jeher wichtiger Teil des Produkti-onsprozesses. Standardmäßig basieren diese auf Stichpro-benverfahren. Im Zuge der Digitalisierung wurde für dieQualitätskontrolle eine Anlage entwickelt und in einemProduktionswerk installiert, die vollautomatisch für jedenproduzierten Stein eine Vielzahl an Qualitätsparameternermittelt. Diese Informationenwerdenmit Attributen desProduktes–beispielsweiseSorteundFormatdesSteins–ebensoverknüpftwiemitProzessparametern,etwamitderverwendeten Brenntemperatur und der SetzplatzpositionamWagendurchdieBrennöfen.DieresultierendenDatenbietennichtnureinvollständigeresBildüberdenaktuellenZustandundVerlaufderProduktqualität, sondernmachenvorallemdenZusammenhangzwischenProzessparameternundProduktqualität sichtbar.Allerdings führtdievollauto-matisierte Datenakquise zu einem exponentiellenAnstiegvonUmfangundKomplexitätderDaten.KlassischeAnaly-sewerkzeuge,wie etwaStatistikprogramme, erwiesen sichdeshalb schonbaldalsunzureichend,umdenAnwenderndasvollePotentialderDatenzuerschließen.

Diese Herausforderung war ein Ausgangspunkt der Part-nerschaftzwischenRHI MagnesitaundVRVis,ÖsterreichsführendemZentrumfürangewandteForschungimBereichinteraktiverDatenvisualisierung (www.vrvis.at). Zielwar es,aufBasis aktuellerMethoden auf demGebiet derDaten-

analyse intuitiveOberflächen zu schaffen,dieverschiede-nenNutzergruppeneinen leichtverständlichenZugangzuden in den Produktionsdaten verborgenen Erkenntnissenermöglichen.AufBasisderSoftwaretechnologie „Visplore“konnten für RHI Magnesita maßgeschneiderte Analyse-lösungen rasch umgesetztwerden. Flexibel kombinierbareVisualisierungenerlaubendemQualitätsmanagement seit-demeinenvölligneuenDialogmit ihrenDaten–tieferge-hendalsherkömmlicheBusiness-Intelligence-LösungenundzugänglicheralsallgemeineStatistiksoftware.VordefinierteDashboardsbieteneinensofortigenNutzen,währenddyna-mischkonfigurierbareAnsichten,AbfragenundBerechnun-genhöchsteFlexibilitätermöglichen.Weltweiteinzigartige,international ausgezeichnete Visualisierungstechniken lie-fernetwaÜbersichtenüberdutzendeProdukt-undProzes-sparameterimZeitverlauf,wodurchAuffälligkeitennichtnurrascherkannt,sondernaucheffektivkommuniziertwerdenkönnen.AlswesentlicherMehrwerterwiessichzusätzlich,inSekundenbruchteilenaufnichtaggregierteDarstellungender Daten zugreifen zu können.Auf dieseWeise könnenAnomalienwieetwaSensorfehlerraschidentifiziert,erklärtund gegebenenfalls von weiteren Berechnungen ausge-schlossenwerden.DasführtzueinerwesentlichenZeiter-sparnisbeiderAnalyseunddemErstellenvonBerichten.

Durch diese umfassende Analysemöglichkeit bieten sichdem Qualitätsmanagement neue Chancen, negative Fak-torenimProduktionsprozessrascherzuerkennenunddenProzess entsprechend zuoptimieren.Ziel ist es, denAus-schussbeigleichzeitigweitererSteigerungderProduktqua-litätwesentlich zu reduzieren.DiePartnerschaft zwischenRHI Magnesita und VRVis zielt zukünftig darauf ab, fürweitere Fachbereiche und Datenquellen ebenso effektivevisuelleAnalysemöglichkeitenzuschaffen.

64HannoverMesse(2017)


Abbildung 6:ÜberblicksgrafikenzeigendenEinflussvonSorteundFormat(links)bzw.Setzplatzposition(rechts)aufeinenausgewähltenQualitätsindikator.

Abbildung 7:DieAnalysederKorrelationzweierQualitätsindikatorenproFormatzeigtFormatemitabweichendemVerhalten(links)underlaubteinePlausibilisierungdurchsofortigenZugriffaufdieeinzelnenMesswerte(rechts).

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5ÖSTERREICHISCHE USE CASES

5.3 HAAS FERTIGBAU: MONITORING VON PRODUKTEN IM UMFELD INDUSTRIE 4.0

Haas Fertigbau ist ein Familienunternehmen in derHolz-baubranche, das seit über 40 Jahren im gehobenen Seg-ment Einfamilienhäuser, Gewerbe- und Industriebautensowie landwirtschaftliche Bauten in Holz- und Hybrid-bauweise alsTeil- oderKomplettanbieterplant, produziertund errichtet.DasUnternehmen istmitGesellschaften inDeutschland, Österreich und Tschechien regional verwur-zelt.Motivation:AlsHolzbauunternehmenwarund isteinwitterungsgeschützter Baufortschritt von jeher oberstePrämisse.Daherwirdder industrialisiertenVorfertigung inkonditionierten Produktionshallen unter gleichbleibendenQualitätsbedingungen große Aufmerksamkeit gewidmet.IhrAnspruch liegtdarin,demKundendasLebenwährendder gesamten Projektlaufzeit so einfach wie möglich zumachen,EntscheidungensowohlzeitlichalsauchinhaltlichaufzubereitenunddamitdenNutzenzumaximieren.Bau-werkestelleneineenormeRessourcedarundverbrauchenebensolchewährend der Gebrauchsdauer. Im Sinne einerökologischenundökonomischenNachhaltigkeitkommtderIntegrationvonWartung, Instandhaltung und Leitung vonadäquatemBenutzerverhaltenindieLifecycle-BetrachtungimmergrößereBedeutungzu.Haas FertigbausiehtsichhieralsidealerPartner,denGebäudenutzerhierbeizuunterstüt-zen und künftig als lebenslangerBaupartner zu begleiten.DerBoomderDigitalisierungziehteinundistauchimBau-bereichdeutlichzuvernehmen.ZahlreicheInsellösungenimBereichSmartHomemitdenunterschiedlichstenStandardsprägenderzeitdasBildinderBranche.Diesichdarauser-gebendenChancenwerdendurchdiesichdamitergebendeUnsicherheitnochkaumgenutzt.DasBuildingInformationModelling (BIM) sieht die fachübergreifende Planung aneinem Gesamtmodell vor. Die Schnittstellen zu externenFachplanernstellenabernachwievoreineHürdedar.EineumfassendeDatengenerierungund-nutzungsammeltaucheineVielzahlpersönlicherDaten.FüreineglobaleNutzung

derDatenmuss,jenachAnwendungsfall,eineAnonymisie-rungundPseudonymisierungumgesetztwerden.

Die Ziele innerhalb der Digitalisierungbietengerade jetztfürdenBausektorimAllgemeinenunddenHolzbauimSpe-zielleneingroßesPotential,denEinklangvonNachhaltigkeitundpersönlichemWohlbefindenaufeineneueStufezuhe-ben.Im Forschungsprojekt DeSSnet 65 werden die Erhebung und Auswertung von Sensordaten im Bauwerk mit Hilfe sicherer, kabelloser und energiesparender Sensorknoten implementiert.DieseTechnologiesolldazugenutztwerden,dass Wartungs und Instandsetzungsarbeiten nicht nacheinemfestgelegtenTerminplanausgeführtwerden,sonderndann,wennsienotwendigwerden–dasspartnichtnurAr-beitsleistungundVerbrauchsmaterialien,sondernauchauf-wändigereReparaturenbeilangeeinwirkendenFehlstellen.EinweitererVorteilkannineinemdigitalen Benutzerhandbuch liegen:DerBauwerksnutzer liestnichtdickeBücher,in denen er schlussendlich schwer den richtigenUmgangoder,später,SchädenundderenBehebungfindet,sondernwirddurchaktiveZustandsbilderundNutzervorschlägemithinterlegtem Backgroundwissenwieder selbst kompetent,umeigeneEntscheidungenzutreffen.Selbstlernendeoffe-neSystemesindinallerMundeundwürdenBIMeineneueMöglichkeitdesDatenaustauschesbieten.Damitkannderwesentliche Vorteil des BIM mit zusätzlichen Daten, vonProduktspezifikationenbishinzuQM-Zertifikaten,erweitertwerden.DaserleichterteinerseitsdasFacilitymanagementimeinzelnenGebäude,könnteaberandererseitsdurchdieglobaleErfassungderLebensdauereinzelnerProdukteausWartungen auch eine frühzeitige Instandsetzungsplanungerlauben.AuchkönnendamitsystematischeFehlerdeutlichschnellererkanntwerdenunddieLernkurveentsprechendgesteigertwerden.DamitwerdensichReklamationskostenbeiZulieferernsowieKundenreduzieren,Qualitätskennzah-lenvonPlanung, Einkauf, ProduktionundBetriebverbes-sernundklardefinierteWartungs-undInstandsetzungsser-vicesergeben.

Die Umsetzung erfolgt mit den PartnernHaas Fertigbau (Anwender), Infineon (Sensorik) und den Forschungspart-nern JOANNEUM RESEARCH und TU Graz im Rahmendes Forschungsprojektes DeSSnet (http://dessnet.at/) von06/2017–05/2021.

65http://dessnet.at/


5.4 ABB: SOFTWARE ENGINEE-RING FÜR ROBOTEREINSATZ IN HOLZINDUSTRIE

DieösterreichischeHolzindustriemachtmit 10MilliardenEuro umgerechnet 3,9 % des Bruttoinlandsproduktes aus.Unterden jährlich rund18.000erteiltenBaugenehmigun-genentfallenbereitsheute30–35 %aufdieFertigteilhaus-industrie. Diese Tendenz ist steigend. Immer höhere An-sprüche hinsichtlich Qualitätsstandards und Individualitätstellen viele Betriebe in der holzverarbeitenden IndustriejedochvorgroßeHerausforderungen.

Ziel des vorliegenden Projektes RobWood 66 ist es, durchneuetechnischeAnsätzeeineverstärkte Individualisierungvon Produkten bei gleichbleibender bzw. höherer Effizi-enzinderProduktionzuermöglichen.DieIntegrationvonKnow-howausdenBereichenInformatik&RobotikinKom-bination mit geeigneten Mensch-Maschine-Schnittstellen,angewandtinderProduktion,trägtdazubei,Betriebsabläu-feinderHolzindustriezuoptimieren.

DurchdieErforschungvonMöglichkeitenzurmodellbasier-ten Roboterprogrammierungwird an vorderster Stelle dienatürliche Bedienung und Programmierung von Industrie-robotern und deren Bearbeitungszellen durch Personalohne spezifische IT-Ausbildungmöglich sein, und zwar inholzverarbeitenden Betrieben jeglicher Größe, die selbstkeintiefergehendesWissenüberdieFeinheitendertraditi-onellenRoboterprogrammierungbesitzen.

Einekonventionelle,fürdenMassenbetriebausgelegtePro-grammierungeinesRobotersfürdieFertigteilhausfertigungist aufgrundderLosgröße-1-Fertigung sowiederKomple-xität nichtmöglich. ImRahmendes Projektswurde dahereineMethode umgesetzt, umvorhandeneCAD-Daten zuübernehmenundnochfehlende InformationenfürdieAr-beitsschritte und deren Reihenfolge über einenmöglichsteinfachenWegsowieautomatisiertzuergänzen.DasdafürentworfeneSystemdesign,dieSchnittstellensowiediePro-

grammiermethoden sindentsprechendflexibelund robustentworfenworden,umsieauchfürähnliche,künftigeIndus-trie-4.0-Aufgaben einsetzen zu können.Die ZielewurdenhiermitvollständigerreichtundkonntenaucherfolgreichinindustriellerUmgebunggetestetwerden.

DieAnwendungistentsprechendausgereift,umrealeinge-setztzuwerden,natürlichgibtesnochOptimierungspoten-tialindenBereichenPerformance,Verarbeitungkomplexe-rerEingangsdatenundUserInterface.

DieimProjektangestrebteProduktionsoptimierungfürRo-boterproduktionsanlagenhatenormesPotentialhinsichtlichderSchaffungneuerArbeitsplätze, auch im ruralenRaum,inderRessourcenoptimierungundinderÜbertragungvonErkenntnissenaufweitereBranchen.

DieUmsetzung erfolgtemit denPartnernRIB-SAA (Soft-ware Engineering),ABB AG (Robotertechnologie), JOAN-NEUM RESEARCH(Forschungspartner)sowieHolzcluster Steiermark GmbH, ASC Performance e.U.unddenAnwen-dungspartnern Haas Fertigbau Holzbauwerk GesmbH & Co KGundZarnhofer.

66http://robwood.at/

Abbildung 8:UmgesetzteRoboterprogrammierungfürdieVerlegungderGrobspanplatteneinesWandelementes

51


5.5 METADYNEA AUSTRIA/SANDOZ: PROZESSOPTIMIERUNG DURCH PROZESS-INTEGRIERTE MESSTECHNIK

Im Kontext von „Digital Twins“wird oft aufAnlagen (undMaintenance)bzw.Produkte(undPLM)fokussiert.Einver-wandter und hochgradig relevanter Aspekt liegt bei denProzessen und Produkten in Produktion: eine detaillierteModellierung, eine Echtzeit-Datenerfassung und eine in-telligenteVerarbeitungdieservielfältigenDatenbietethierriesigesPotential.

ProzessintegrierteAnalytik(ProcessAnalyticalTechnologies–PAT)bzw.imallgemeinerenBegrifffüralleBranchen„Pro-zessintegrierteMesstechnik“isteinmächtigesToolzurOp-timierungvonProduktionsprozessen.DurchdieinEchtzeitgeneriertendetaillierten InformationenüberProzesse (z.B.chemischeHerstellprozesseoder auchFertigungsprozesseinderStückgutproduktion)stehendenProzessverantwortli-chen(bzw.imIdealfallauchautomatisiertenTools,u.a.unterZuhilfenahmevonBigDataundMachineLearning…)eineMengeDatenzurVerfügung,diesienutzenkönnen,umdieProzesseimmerimIdealzustandzuhaltenundmitmöglichstwenigReservenzuregeln.DasistderHebelzuEinsparun-geninProzesszeit,RohstoffeinsatzundEnergieeinsatz.

AnhandvonzweiindustriellenPraxisbeispielen,dieimRah-men desÖsterreichischen Forschungsprojektes „imPACts“(COMETK-ProjectIndustrialMethodsforProcessAnalyticalChemistry–FromMeasurementTechnologiestoInformati-onSystems)erarbeitetwurden, sollenAnforderungen,Zu-gänge,LösungsansätzeundNutzenillustriertwerden:

PRAXISBEISPIEL 1 Unternehmenspartner Metadynea Austria GmbH, Krems/Forschungspartner RECENDT GmbH und SCCH GmbH

DerKondensationsprozessvonMelamin-Formaldehyd-Har-zen für dekorative Oberflächen und Phenol-Formal-dehyd-HarzenfürMineralwolle(Bild1)erfolgtüblicherweise

bei hoher Temperatur. In der Abkühlphase läuft die Kon-densation bis zu einer gewissen Grenztemperatur weiter.DiesmussbeiderAbstellpunktbestimmungberücksichtigtwerden, um die gewünschteQualität des fertigenHarzeszuerreichen.ZusätzlichmussdieKondensationregelmäßigkontrolliertwerden,was zuvormittelsmanuellerMessun-gen durch einenOperator erfolgte.Diese zeitaufwändige,aber notwendige Tätigkeit kann automatisch mit spektro-skopischenMessungenundmathematischenAuswertungendurchgeführtwerden.

Im Rahmen des Forschungsprojektes imPACts zum The-menbereich Prozessanalytikwurde eine vollautomatisierteMethode entwickelt, die eine Reaktionsüberwachung undBestimmung des gewünschten Reaktionsendpunktes er-möglicht.VorBeginnderForschungsarbeitenmusstebeimUnternehmenspartnerMetadynea Austria GmbH bei die-sen Herstellungsprozessen eine Vielzahl an Proben proCharge genommen und manuell analysiert werden. DerAnalyseaufwand konnte nun durch Inline-Monitoringmit-telsNahinfrarot-Spektroskopiegänzlichersetztwerden.DerAbstellpunktwird automatisch durch die chemometrischeAnalyseder Infrarotspektren gefunden.DamitwerdendieMitarbeiterfürandereTätigkeitenfreigespielt.

InderProduktionsanlagewurdeeinNIR-Spektrometermit-tels Faseroptik mit drei Reaktoren verbunden, in welcheMesssondeneingebautwurden.DieSpektrenwerdenwäh-rend der Kondensation der Melamin-Formaldehyd-Harze(MF)undPhenol-Formaldehyd-Harze(PF)kontinuierlichallepaar Sekunden aufgezeichnet, ohne dafür eine Probe ausdemReaktorentnehmenzumüssen.Parallelzudenspektra-lenDatenwerdenzusätzlichüberandereSensorenrelevan-teParameterwieProzesstemperaturund-druckerfasst.DiechemometrischenModelle,diemitzuvoraufgenommenenDatenkalibriertwurden, analysierendieSpektrenund lie-fern als Ergebnis die gewünschten Prozessparameter (z.B.Trübungspunkt,Bild2)andasProzessleitsystem.AufdieseWeisekannderKondensationsgradinEchtzeitverfolgtundfürdieSteuerungderReaktion, inklusivederBestimmungdesAbstellpunktesfürdieReaktion,verwendetwerden.


VondenchemometrischenModellenwerdengenaue,ver-trauenswürdigeundstabileErgebnissegefordert.ImK-Pro-jekt imPACtswurdediesfürmehrereProduktvariantener-reicht–trotzSchwankungeninderQualitätderRohstoffesowieveränderlicherMessbedingungenanderSensorober-fläche.MehrereTestläufehabendieFunktionalitätundRo-bustheitdesentwickeltenMesssystemsbestätigt.

Durch die Implementierung der vollautomatisierten Pro-zesskontrolle können die hochqualifizierten Fachkräfte fürandereTätigkeiteneingesetztwerden.FrüherwareinMit-arbeiterwährendderProduktionlaufenddamitbeschäftigt,Probenzunehmenundzuanalysieren.ZwischenzweiPro-benbliebzuwenigZeit,umdieseproduktivzunutzen.Zu-sätzlichwirddieSteuerungdesProduktionsprozessesdurchdieAutomatisierungnunnocheffizienterdurchgeführt,waszueinernochhöherenProduktqualitätundsomithöchsterKundenzufriedenheitführt.

PRAXISBEISPIEL 2 Unternehmenspartner Sandoz GmbH, Kundl/ Forschungspartner Technische Universität Wien, Institut für Verfahrenstechnik

BeiderHerstellungkomplexerProduktedes täglichenLe-bens laufen oft umfangreiche und langwierige chemischeoderbiochemischeReaktionenab.Umdiesezuüberwachenundoptimalzusteuern,mussimmergenaubekanntsein,inwelcherPhasesichderProzessgeradebefindet.DanebenbenötigendieChemikerInnenundTechnikerInnen laufend

eineMengevonMesswerten,umProzesseinstellungenan-zupassenoderz.B.RohstoffeoderNährlösungenkorrektzudosieren.

In der Branche der Arzneimittelherstellung kommen zudiesen alltäglichen Notwendigkeiten noch extrem hoheSicherheits- und Qualitätsanforderungen dazu. Bei Phar-maproduktengibtesabsolutkeineKompromissebezüglichQualitätundSicherheit!

Daherwerdenweltweit an allen chemischen und bioche-mischen Produktionsstandorten viel Geld und Intelligenzin hochentwickelte Messtechnik investiert. Und trotzdemsindnochlangenichtalleProzessparameterwiegewünschtmessbarunddadurchkontrollierbar.

ImRahmendesCOMETK-ProjektesimPACtskonntenFor-scherInnenderTU Wien gemeinsammit demPharmaun-ternehmenSandoz GmbHausTiroleinneuesWerkzeugfürdieBrancheentwickeln:denAll-in-One-Monitorfürbioche-mischeProzesse!

WarumnennenwirdasSystem„All-in-One“-Monitor?

DieWissenschaftlerInnen kombinieren in diesemTool dieSichtweisenvonBiochemie,VerfahrenstechnikundMathe-matiksowiediezurVerfügungstehendenMesstechniken.

Der Prozess wird einerseits mathematisch simuliert undandererseits messtechnisch überwacht, woraus sich auchder Begriff Soft-Sensor (eineMischung aus Software undSensor)ergibt.DurchdieKombinationdieserInformationenkann derwahrscheinlichste Prozesszustand in jedemMo-mentabgeschätztwerden.

DadurchbekommendieTechnologenbishernichtgekann-te Einblicke in und Möglichkeiten der Einflussnahme aufihreProduktionsprozesse.ErstmalssindinEchtzeitallege-wünschtenProzessparameterbekannt, auch jene, die sichbishernichtmessenließen.Diesistmöglich,dasieausdermathematischenProzessbeschreibungabgeleitetwerden.

Abbildung 9:VerlaufdervomchemometrischenModellkontinuierlicherrechnetenTrübungspunktwerte(schwarzeLinie)biszumAbstellpunktundmanuellerstellteReferenzmessungen(blaueRinge).©RECENDTGmbH

100

80

60

40

20

0

Turb

idity

poi

nt (a

.u.)

Time (a.u.)

Reference valueModel prediction

53


Der große Nutzen dieses Ansatzes zur messtechnischenBeobachtungvonBioprozessenistdessenEffizienzundAn-passungsfähigkeit.

MathematischeBeschreibungenkönnenanverschiedensteProzesse angepasst undmitMessungen jeglicherArt ver-knüpftwerden.

Durch die gemeinsameNutzungverschiedenster Informa-tionsquellen sinken die Anforderungen an jede einzelneQuelle.DadurchkönneninSummegenauereundstabilereErgebnisse erreicht werden. Prozessparameter, die mess-technisch nicht oder nur sehr aufwändig zugänglich sind,könnennun aufBasis bekannterGrößen (die kostengüns-tig gemessen werden) abgeschätzt werden. Auch reichenMesswertaufnahmen in größerenMessabständen aus, umtrotzdemeinekontinuierlicheInformationüberdenProzess-zustand generieren zu können.All das hilft, denAufwandfürdiemesstechnischeProzessüberwachungzureduzieren,ohneKompromissebeiderDatenqualitätundProzesskon-trolleeingehenzumüssen.

DieForscherinnenundForschervonTU WienundSandoz habenindiesemgemeinsamenProjekteinintelligentesundeffizientes System geschaffen, das demUnternehmen zu-künftighilft,seineProzessenochbesserzusteuernundda-durchimmereffizienterundsichererzuproduzieren.

Kontakt und Informationen

K-ProjektimPACtswww.k-pac.atProjektkoordination:RECENDT – Research Center for Non-Destructive TestingDipl.-Ing.RobertHolzerAltenbergerStraße69,4040Linz0732/2468–[email protected]

„imPACts“isteinK-Projekt(#843546)imRahmenderFor-schungsinitiative PAC im Kompetenzzentren-ProgrammCOMETderFFGundwirdausMittelnderBundesministeri-enBMVITundBMWFWundausMittelnvomLandOberös-terreichundvomLandNiederösterreichgefördert.

Abbildung 10:DerartigeMikroorganismen(hierinetwa200-facherVergrö-ßerung)erzeugeninihremStoffwechselAntibiotika.Allerdingsnur,wennsieauchoptimalversorgtwerden.(©TUWien)

Abbildung 11:DerAll-in-One-MonitorverknüpftmathematischeVorhersa-genundvorhandeneMesstechnik,umjederzeitdenaktuellenProzesszu-standzubestimmen.(©TUWien)


5.6 JELD-WEN: UMFASSENDE QUALITÄTSSICHERUNG IN DER LOSGRÖSSE 1 TÜRPRODUKTION

JELD-WEN ist ein global tätiger Konzern mit dem Pro-duktspektrumTürenundFenster.BeiTüren (HandelsnameDANATüreninÖsterreich)istJELD-WENWeltmarktführer.MitQualität,DesignundInnovationskraftgelangesDANA,sichinnerhalbdesKonzernsalsSonderschmiedeundPremi-ummarkezuetablieren.UmsichimWettbewerbaufdiesenMärkteneinenVorsprungzuerarbeiten,werdenlaufendin-novativeLösungenentwickelt.DerStandortSpitalamPyhrnnimmt innerhalb desKonzerns die Rolle desTechnologie-führersimHinblickaufAutomatisierungsgradundQualitäts-sicherungein.DurchdiesehrhohenQualitätserwartungen,speziell bei österreichischen, deutschen und SchweizerKunden(98 %derProduktiongehenindiesenAbsatzmarkt),sindhierweitüberdasüblicheMaßhinausgehendeQuali-tätssicherungsmaßnahmenerforderlich.

Während bei den Losgröße-1-Produktionsbetrieben dieautomatische Anpassung und Steuerung der produzie-rendenMaschinenschonweit fortgeschritten ist,wirddieQualitätssicherungdurchdieextremhoheKomplexitätderAufgabenstellung(unterschiedlicheAbmessungenundFor-men,unterschiedlicheMaterialien,Holzarten,Lacke,Ober-flächenqualitäten von matt bis hochgradig spiegelnd …) immer noch weitestgehend manuell durchgeführt. Diesemeistvisuelle,manuelleKontrolle istoftdamitverbunden,dassfüreineumfassendeAnalysevonFehlerursachenwe-sentlicheParameternichtlückenloserfasstundausgewertetwerden.Gelingtes,durchgeeigneteSensorsystemeunddiedahinterliegendeSoftware,diesenTaskeinerumfassendenKontrolledesProduktionsablaufsmiteinzubeziehen,eröff-nensichneueMöglichkeitenderAnalysevonFehlergene-rierungsmechanismen.DamitlassensichauchzielgerichtetfrühGegenmaßnahmen initiieren, die einerseits schonbeisich anbahnenden Fehlern so gegensteuern können, dassesgarnichtzu fehlerhaften (Zwischen-)Produktenkommt,oderzumindestjedenweiterenAufwandfürfolgendeBear-beitungsschrittevermeiden.Diesistnichtnurwesentlichfüreinenenergie-undressourcenschonendenUmgangmitein-gesetzten Produktionsmitteln, sondern gewährleistet auchdieRealisierungkürzesterLieferzeiten,wenndurchfrühzei-tigeinsetzendeReparaturmaßnahmendasursprünglichge-planteRohmaterialnochverwendetwerdenkannundnichtauf eine Ersatzlieferung gewartet werden muss. Kürzest-möglicheLieferzeitentrotzenormvielerVariantensindeinwesentlicherVorteilamMarkt–diezuverlässigeEinhaltungvonLiefertermineneinwesentlichesKriterium,dasQualitätunddamitaucherzielbarehoheVerkaufspreisedefiniert.

Abbildung 12:3D-Kantenvermessung(Lichtschnittverfahren)

Abbildung 13:3D-AnsichtvonkünstlichaufgebrachtenFehlern

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DieweitereVernetzungvonProduktionsmaschinenmit in-telligenten, teilweise teilautonomen Sensorsystemen undden dahinterliegenden softwaretechnischen AbbildungenvonProduktionsprozessensowieFehlergenerierungspfadenimRahmenvonIndustrie-4.0-TechnologienwirddieimPro-jektIKT4QS1begonnenenMaßnahmenstarkvorantreibenunddieImplementierungineinemvielweitergefasstenUm-felderlauben.Während imMomentnochsehrvielExper-tenwissenundArbeitfürdieImplementierungbishinzumoperativenBetriebnotwendigist,könnenmitzunehmenderStandardisierungundderVerfügbarkeitvonFunktionsmo-

dulendieEintrittsschwellendeutlichreduziertwerden.Spe-ziell im Bereich komplexer Sensorsysteme unterwesentli-cherEinbeziehungvonbildgebenderSensorikundderdamitverbundenenSoftwaresindjedochhiernocheinigeSchritteindieseRichtungumzusetzen.

DasProjekt IKT4QS1wurdemitderFirmaJELD-WEN inSpital am Pyhrn als Industriebetrieb und Pilotanwendersowie denWissenschaftspartnernTechnische Universität Graz und JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesell-schaft mbH alsProjektleiterumgesetzt.

PPS TRIGGERED

PRODUCTION CHAIN

error handling and

learning process

production planning system

(PPS)

model specific feedback

Model based error statistics

machine related errors

material related errors

product related errors

process related errors

user related errors

machine vision

system related errors

SENSOR SYSTEMS

Abbildung 14:SchematischeDarstellungeinesProduktionsprozessesmitFehlergenerierungundgezielterRückkoppelung


5.7 LITHOZ: ADDITIVE FERTIGUNG VON HOCHLEISTUNGSKERAMIK

Lithoz ist spezialisiert auf die Entwicklung und Herstel-lungvonMaterialienundgenerativenFertigungssystemenfürden3D-DruckvonHochleistungskeramiken.Durch in-terdisziplinäre Zusammenarbeit von Spezialisten aus denBereichen Maschinenbau, Verfahrenstechnik Chemie undSoftwareEngineering istesLithozgelungen,einadditivesFertigungssystemzuentwickeln,mitdemKeramikenfürin-dustrielleundmedizinischeAnwendungengenerativherge-stelltwerdenkönnen.DerBegriffadditiveFertigungbezeichnetProzesse,beide-nendreidimensionaleObjektedurchdasAneinanderfügenvon Schichten erstellt werden. Additive Fertigung, häufigauchalsgenerativeFertigungoderals3D-Druckbezeich-net,hatsichindenletztenJahrenalseffektiveMethodezurwerkzeuglosenHerstellungbeliebigkomplexerObjektedi-rektausCAD-Datenentwickelt.

Generative Fertigungstechniken haben sich bereits in derkunststoff- und metallverarbeitenden Industrie als leis-tungsfähige Ergänzung zu den konventionellen Herstel-lungsmethodenetabliert.BeidenkeramischenWerkstoffenhatdieseTechnologiejedochkaumFußgefasst,davorderInnovationvonLithoz keinHersteller den hohenAnsprü-chenderIndustrieundForschunggerechtwerdenkonnte.Lithoz hat es als erstesUnternehmenweltweit geschafft,diese technischenHürdenzuüberwindenundeinSystemzuentwickeln,dassichfürdieHerstellungvonhochpräzi-senundkomplexenApplikationeneignetunddasbesondershinsichtlichderDichte,derFestigkeitundderPräzisiondiehohenAnforderungenderKeramikindustrieund-forschungerfüllt.

LithozistheuteWeltmarktführerundInnovationsleaderimBereichderadditivenFertigungvonHochleistungskeramikundbietetseinenKundeneinKomplettsystemfürdieaddi-tiveFertigungvonHochleistungskeramik.MittelsLithogra-phy-basedCeramicManufacturing (LCM)TechnologievonLithozkönnendieVorteileeinesgenerativenFertigungsver-fahrensmitdenhervorragendenMaterialeigenschaftenvonKeramikenerstmalsvollausgeschöpftwerden.

Durch dieTechnologie eröffnen sich für die Industrie un-geahnteMöglichkeitenimBereichderlimitationsfreienFer-tigungvonHochleistungskeramik.Erstmals können sovollfunktionstüchtigeundhochkomplexeBauteileausHochleis-tungskeramik hergestelltwerden.Durch diewerkzeugloseParallelfertigungkönnenerstmalsauchkostengünstigePro-totypenundKleinserien realisiertwerden,die auch inderSerienproduktioneingesetztwerdenkönnen.DiesverschafftUnternehmen bei kürzer werdenden Produktlebenszyklenund dem ansteigenden Individualisierungstrend entschei-dende Wettbewerbsvorteile, da die Einführungszeit vonneuenProduktenverkürztwirdundvolleinsatzfähigeBau-teilemitderLosgröße1kostengünstigundschnellrealisiertwerdenkönnen.

Keramik wird häufig auch als der Werkstoff der Zukunftbezeichnet, da er in vielenAspekten leistungsstärker undrobusteralsandereWerkstoffeistundsichdaherdeutlichvonanderenMaterialienabgrenzt.Mit ihrenherausragen-denEigenschaftenbeweisenKeramikeninvielenIndustrie-zweigentäglich ihreEinsatzmöglichkeitenundbesonderenVorzüge.DieAnwendungenreichenvonMaschinenbauundElektrotechnikbishinzuLuft-undRaumfahrt.AberauchinderMedizintechnikwerdenHochleistungskeramikenimmerhäufigereingesetzt.

Zusammenfassendkanngesagtwerdendassder3D-Druckvon Keramik hohe Kosten- undMaterialeinsparungen er-möglicht,dierascheRealisierungvonverbessertemDesignunterstütztundeineflexiblereReaktionaufdieBedürfnissedesMarktes ermöglicht. Diewerkzeuglose Fertigungsme-thodeermöglichtzudemdieRealisierungvonverbessertenProdukten durch funktionsorientiertes Design und trägtsomit zur Schaffung von Innovationen im Keramiksektorbei.MitdemLCM-ProzesskanndurchdiekostengünstigeProduktionvonEinzelstückenvor allem auch einer Indivi-dualisierung von Produkten Rechnung getragen werden,da immer häufiger hochspezifische Einzelstücke benötigtwerden(z.B.individuelleImplantateinderMedizin).MitderLCM-TechnologievonLithozwerdennichtnurArbeitsplätzeinÖsterreichgeschaffen,sondernauchdieWettbewerbsfä-higkeitunddieInnovationskraftvonheimischenUnterneh-mengestärkt.

57


DieLCM-TechnologiebasiertaufderselektivenMaskenbe-lichtungeinesphotosensitivenHarzes, indemkeramischePartikelhomogendispergiertsind.WährendderStrukturie-rungwirdeinGrünkörper–einKompositauskeramischemPulverundderorganischenPolymermatrix–aufgebaut.DiePhotopolymerebildendabeidasGrundgerüstdesBauteilsunddienenalsBinderzwischendenkeramischenPartikeln.Die Photopolymerewerden anschließend beim EntbindendurchPyrolyseentferntunddiekeramischenPartikelwer-denimabschließendenSinterprozessdichtgesintert.DiesebeidenProzessschrittewerden typischerweiseauch inderkonventionellenkeramischenFormgebungangewendet.

Abbildung 15:VonderIdeezumProdukt

Abbildung 16:DieCeraFab-SystemevonLithozsindzuverlässigeundbenutzerfreundliche3D-Drucker,welchedieFertigungvonHochleistungs-keramikmitMaterialeigenschaftenwieinderkonventionellenFertigungermöglichen.

59

6DANK

An diesem Ergebnispapier haben die Mitglieder der ExpertInnengruppe „Forschung, Entwicklung & Innovation“ der Plattform Industrie 4.0 Österreich mitgearbeitet.

Besonderer Dank gebührt dabei dem Redaktionsteam (in alphabetischer Reihenfolge):

StefanRohringer, InfineonTechnologiesAG,Vorsitzen-derderExpertInnengruppeFazelAnsari, TechnischeUniversitätWienEricArmengaud,AVLListGmbHFranzHaas, TechnischeUniversitätGrazRalfSchledjewski, MontanuniversitätLeobenHerwigZeiner, JOANNEUMRESEARCH ForschungsgesellschaftmbHKlausZeman, JohannesKeplerUniversitätLinz

Folgende ExpertInnen wurden konsultativ eingebunden (in alphabetischer Reihenfolge):

PeterAffenzeller,FHKufsteinGeraldAigner,FroniusChristianAltmann, BusinessUpperAustriaFazelAnsari,TUWienEricArmengaud,AVLKlausBernhardt,FEEIRonaldBieber,ÖCGHorstBischof,TUGrazRafaelBoog,VereinIndustrie4.0JakobBrandstätter,ÖBBMarkusBrummayer,voestalpineManuelBrunner,FHOÖWolfgangEickhoff,ManufutureCorinnaEngelhardt-Nowitzki, FHTechnikumWienAloisFerscha,JKUDetlefGerhard,TUWienEmmanuelGlenck,FFGFranzHaas,TUGrazMichaelHauser,REGROIngoHegny,BMVITFridolinHerkommer,AKWienGerdHesina,VRVisHansHöllwart,SFLtechnologiesRobertHolzer,RECENDTChristianHofmann,TietoAustriaPetraHuber,awsHerbertJodlbauer,FHOÖJuliaKarall,FVBergbauStahlJohannKastner,FHOÖThomasKern,FHOÖRomanKern,KnowCenterRenaldKern,MagnaMarkusKommenda,AITPeterKuen,WirtschaftsagenturWienMaximilianLackner, FHTechnikumWienMarkusLassnig,SalzburgResearchMichaelaLechner,FHOÖManfredLechner,GEPowerHelmutLeopold,AITHaraldLoos,Siemens

IsabellaMeran-Waldstein, IndustriellenvereinigungWernerMüller,EatonMichaelMüller,T-SystemsStefanNußbaummüller,MicrosoftKlausOberreiter, BusinessUpperAustriaMironPassweg,AKWienPaulPavetich,SiemensHaraldPiringer,VrVisHaraldRankl,FMTIThomasReiterer,RHIMagnesitaMichaelRenelt, WirtschaftskammerÖsterreichKerstinRepolusk,PRO-GEStefanRohringer,InfineonPetraSchefzig, IndustriellenvereinigungRalfSchledjewski, MontanuniversitätLeobenJasminaSchnobrich-Cakelja, VereinIndustrie4.0ChristianSchrack,BMBWFNinaSimon,KNOWCenterUweSimon,T-SystemsRolandSommer,VereinIndustrie4.0ArkoSteinwender,TUWienMartinStierle,AITGeorgStonawski,VRVisFranzStürmer,PRO-GEPaulTrompisch,VereinIndustrie4.0MartinTschandl,FHJoanneumDavidWeber,T-SystemsFranzWeghofer,MagnaIdaWickenhauser,FEEIRolandWiesmüller,T-SystemsGüntherWolfsberger,MagnaHerwigZeiner,JoanneumResearchKlausZeman,JKU


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Medieninhaber, Herausgeber und Hersteller:VereinIndustrie4.0Österreich–diePlattformfürintelligenteProduktionMariahilferStraße37–39,1060Wienwww.plattformindustrie40.at/[email protected]

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