Die 30 besten IIoT-Anwendungen

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Weidmüller Deutschland

26. FTS: Die Industrie-4.0-Lernfabrik als schlüsselfertige Lösung

Industrie 4.0 begreifbar und erlebbar zu machen, ist Ziel der Industriellen Lernfabrik 4.0. Die erste Referenzanlage wurde an der Feintechnikschule in Schwenningen (FTS) konzipiert und als Web-Factory mit marktgängigen Maschinen und Werkzeugen aufgebaut. Mittlerweile wird die Lösung als schlüsselfertiges Gesamtsystem angeboten. Die Lernfabrik an der FTS zeichnet sich dadurch aus, dass keine Demonstrations- oder Labormodelle eingesetzt werden, sondern reale Industriekomponenten, die vollautomatisch und individuell konkrete Produkte fertigen.

Die virtuelle Darstellung der Anlage erfolgt im sogenannten Cyber-Classroom. Das didaktische Konzept variiert den Unterricht zu Industrie-4.0-Themen auf verschiedenen Leistungsniveaus, sodass alle Schüler entsprechend ihrem Niveau die praktische Seite in der Lernfabrik erfahren.

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27. Materialise/Tailored Fits: Digitale Lieferkette für Maß-Skistiefel

Das 3D-Druck-Unternehmen Materialise und der Wintersportausrüster Tailored Fits bieten ab Dezember 2017 additiv gefertigte Skistiefel an. Dafür wird die erste durchgängige digitale Lieferkette der Welt für diese Produktkategorie etabliert. Basis dafür ist eine Lösung, die sich bei der Herstellung von Einlegesohlen bereits bewährt hat.

Dafür werden mit einer von beiden Partnerunternehmen entwickelten Lösung bei Tailored Fits-Fachhändlern in zehn Minuten die Füße gescannt. Dank des digitalen Supply-Chain-Prozesses erhält man in weniger als zehn Tagen individuell angepasste 3D-gedruckte Schuheinlagen für verschiedene Sportarten. Auch die Herstellung von Skischuhen soll nun auf diese Weise erfolgen. Das Verfahren gibt Skifahrern die Möglichkeit, entweder das Innere des Skischuhs oder den kompletten Skischuh individuell anzupassen und dadurch Komfort und Leistung zu optimieren.

28. SelSus: Ein Maschinenpark wartet sich selbst

Im EU-Projekt SelSus arbeiten Fraunhofer-Wissenschaftler mit Partnern an einer Technologie, die Maschinenausfälle in der Produktion prognostiziert, bevor sie auftreten. Die entwickelten Diagnoseverfahren geben zusätzlich Hinweise oder Empfehlungen, wie das Problem behoben werden kann. So wird etwa beim SelSus-Projektpartner Electrolux ein solches Decision-Support-System eingesetzt. Die Daten zum aktuellen Status der Maschinen liefern unter anderem Sensoren, die Parameter wie Energieverbrauch, Temperatur, Öldruck, Partikel im Öl oder Vibrationen messen. Das System ist sogar in der Lage, sich gewissermaßen selbst zu "reparieren", indem es Steuerimpulse an einzelne Maschinen gibt.

Dazu setzen die SelSus-Experten auf Bayes'sche Netze. Mit diesem mathematischen Verfahren lässt sich die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der ein bestimmtes Ereignis oder ein Zustand eintritt. Dabei werden mehrere Variablen und die mit ihnen verbundenen Wahrscheinlichkeiten miteinbezogen. Basierend auf den von den Sensoren gewonnenen Daten berechnet die Software beispielsweise, wie wahrscheinlich es ist, dass z.B. ein bestimmtes stark beanspruchtes Kabel demnächst bricht, und meldet, dass es ausgetauscht werden muss.

29. Thingstream: Weltweit IoT-Konnektivität - ganz ohne Internet

Thingstream präsentierte auf dem IoT Solutions World Congress 2017 in Barcelona sein IoT-Starter-Kit. Mit diesem sollen Hersteller von Endgeräten schnell und günstig Produkte entwickeln können, die sich problemlos weltweit vernetzen lassen. Das Starter-Kit basiert auf GSM-Konnektivität - ohne dabei auf SMS oder eine Mobilfunk-Datenverbindung angewiesen zu sein.

Die Lösung nutzt USSD-Messaging durch GSM-Netze, wodurch sich nicht nur die Komplexität in Sachen Roaming vermindert, sondern auch der Energie- und Platzbedarf. Die Rechenleistung, die TCP/IP erfordert, wird nicht mehr benötigt. Die Technologie bietet einen allgegenwärtigen Zugang zum Netz und beinhaltet zugleich die erforderliche Hardware. Das Startkit kann laut Hersteller im Handumdrehen verbaut und mit einer Vielzahl an Anwendungen bzw. Endgeräten vernetzt werden.

30. TU München: Aus WLAN-Strahlung dreidimensionale Bilder zaubern

Ein von Wissenschaftlern der TU München entwickeltes holografisches Abbildungsverfahren erzeugt aus der Strahlung eines WLAN-Senders dreidimensionale Bilder der Umgebung. Im IIoT-Kontext könnte man damit automatisiert Objekte auf dem Weg durch eine Werkhalle verfolgen. Neu bei dem holografischen Abbildungsverfahren der TU München ist, dass die holografische Aufbereitung der WLAN- oder Handysignale ein Abbild des gesamten Raumes liefert.

Bisher sind für das Erzeugen von Bildern aus Mikrowellenstrahlung spezielle Sender mit großer Bandbreite erforderlich. Die holografische Auswertung der Daten ermöglichte es den Forschern, auch mit der sehr geringen Bandbreite haushaltsüblicher WLAN-Sender auszukommen, die in den Frequenzbändern 2,4 und 5 Gigahertz senden.

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