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Im Forschungsprojekt '5G Industry Campus Europe (5G-ICE)' errichtete das FIR zusammen mit Konsortialführer Fraunhofer IPT und Projektpartner WZL ein umfassendes 5G-Netz auf dem Campus Melaten. Im Rahmen des Projekts befasste sich das FIR mit Anwendungsfällen für 5G in der Logistik mit dem Fokus auf fahrerlosen Transportsystemen. Dieser Abschlussbericht beschreibt die in dem Projekt erzielten Ergebnisse im 5G-Logistik-Anwendungsfall und den darin entwickelten Demonstrator in der DFA Demonstrationsfabrik Aachen.
5G in der Industrie
(2023)
Mit dem Ziel, die Relevanz der fünften Mobilfunkgeneration in industriellen wie auch gesellschaftlichen Anwendungsszenarien zu verdeutlichen, entstand dieses Whitepaper im Rahmen des Forschungsprojekts ‚Competence Center 5G.NRW‘ in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Dortmund, der Universität Duisburg-Essen, der Bergischen Universität Wuppertal und dem FIR an der RWTH Aachen als verantwortliche Forschungseinrichtungen.
Der Betrieb lokaler privater Mobilfunknetze in lizenzierten Frequenzbändern ist eine der Kerninnovationen aktueller 5G- und zukünftiger 6G-Netze. Die prognostizierte Leistungsfähigkeit privat verfügbarer und störungsfreier Frequenzbereiche, wie z. B. privater 5G-Netze, sogenannter Campusnetze, ist für Industrieunternehmen oft von großem Interesse. Die Integration der 5G-Netzwerkinfrastruktur in bestehende Brownfield-Umgebungen muss jedoch erhebliche technische und Management-Herausforderungen überwinden. Im Vergleich zu selten anzutreffenden Greenfield-Szenarien kann das Potenzial von 5G nur gezeigt werden, wenn signifikante Leistungsvorteile gegenüber bestehender drahtloser Netzwerkinfrastruktur (z. B. Wi-Fi) nachgewiesen werden können und gleichzeitig eine nahtlose Integration in die Prozessumgebung in der Praxis gewährleistet werden kann.
Vor diesem Hintergrund stellt das Competence Center 5G.NRW in diesem Beitrag ein agiles System zur kontinuierlichen, netzwerkübergreifenden Überwachung von Ende-zu-Ende-Leistungsgarantien in Bezug auf Durchsatz, Latenz und Zuverlässigkeit vor. Während einzelne punktuelle Messungen während der Netzwerk-Inbetriebnahme und -Erprobung oft die erwarteten Leistungsspitzen anzeigen, untersucht dieser Beitrag speziell das Potenzial eines räumlich verteilten Stresstests, der die Netzwerkqualität aktiv und kontinuierlich während des Produktivbetriebs überwacht. Anhand einer umfangreichen Fallstudie wird die Leistungsfähigkeit des verteilten Ansatzes für die Leistungsbewertung von Mehrbenutzer- und Zellenrandumgebungen demonstriert.
Anwendungsfälle wie intelligente Routenoptimierung und fortschrittliche Simulationsalgorithmen repräsentieren das riesige Einsatzspektrum von Methoden der künstlichen Intelligenz. Steigende Anforderungen an Liefertermintreue, Flexibilität und Transparenz wie bspw. Emissionsverfolgung, erfordern zunehmend den Einsatz von KI. Die Nutzung dieser Schlüsseltechnologie und die Hebung der Potenziale scheitern oft an der Komplexität in Bezug auf die Eingrenzung und Identifikation von wirtschaftlich relevanten Anwendungsfällen. Unternehmen müssen den Business Fit zwischen den wirtschaftlichen Erfolgsaussichten und den dafür benötigten digitalen Bausteinen herstellen. Mit dem Digital-Architecture Management lassen sich die relevanten KI-basierten Anwendungsfälle identifizieren und eine Roadmap aufbauen, um die datenbasierte Entscheidungsfähigkeit in der Logistik zu verbessern.
Im Rahmen der vierten industriellen Revolution verstärken Produktionsunternehmen ihre Bemühungen in der Digitalisierung, um Industrie-4.0-Umgebungen zu schaffen und Wettbewerbsvorteile sowie eine bessere Kontrolle über ihr komplexes Umfeld zu erlangen. Diese erhöhte Digitalisierung und Vernetzung von Maschinen, Systemen und Geschäftsprozessen führt jedoch zu gesteigerten Risiken in Bezug auf die Informationssicherheit. Um die Sicherheit zu gewährleisten, müssen die Ziele der Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Integrität verfolgt und kontinuierlich verbessert werden. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen sowie der deutsche Mittelstand stehen jedoch vor Herausforderungen bei der Absicherung ihrer Industrie-4.0-Umgebungen, da vorhandene Standards und Rahmenwerke nicht angemessen angewandt werden können. Es mangelt an einfachen und effizienten Ansätzen, die ohne umfangreiches Fachwissen oder externe Hilfe umsetzbar sind und gleichzeitig ein hohes Sicherheitsniveau gewährleisten. Das sich hieraus ergebende Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Vorgehensmodells, mit dem produzierende Unternehmen basierend auf ihren spezifischen Rahmenbedingungen und unter Berücksichtigung einer Aufwand-Nutzen-Betrachtung ein Informationssicherheitsmanagementsystem aufbauen und implementieren können. Dazu werden Anforderungen abgeleitet und bei dessen Entwicklung berücksichtigt. Unternehmen werden damit in die Lage versetzt, selbstständig Informationssicherheitsschwachstellen und damit potenzielle Risiken in ihren Industrie-4.0-Umgebungen zu identifizieren. Gleichzeitig werden ihnen geeignete Gegenmaßnahmen aufgezeigt, die mit der Umsetzung des Managementsystems implementiert werden können. Das unternehmensspezifisch anwendbare Vorgehensmodell stellt das zentrale Ergebnis dieser Arbeit dar und ermöglicht dem Unternehmen einen systematischen sowie strategischen Aufbau eines Informationssicherheitsmanagementsystems.
[Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/gestaltungsmodell-eines-informationssicherheitsmanagementsystems-fur-produzierende-unternehmen-in-industrie-4-0-umgebungen.html ]
Dies ist ein Vortrag zu der Inforamtionstechnologie "Intelligente Produkte" im Rahmen des Rountatbles von der Fachgruppe Informationstechnologiemanagement:
Intelligente Produkte stellen eine wegweisende Entwicklung dar, die unsere Alltagsgegenstände in leistungsstarke, datengetriebene Innovationen verwandelt. Ein spannendes Beispiel ist die intelligente Kaffeemaschine. Diese Maschine nutzt Daten, um den ultimativen Espresso zu zaubern. Sie demonstriert eindrucksvoll die Möglichkeiten personalisierter Produkte, die durch Daten gesteuert werden.
ZIEL DES VORTRAGS
Kennenlernen der Technologie, Erörterung von Potenzialen in Unternehmen und Angebot von Forschungsaktivitäten.
Die EU-Kommission ist dabei, eine Datenökonomie aufzubauen. Diese soll bis 2028 ein zusätzliches Bruttoinlandsprodukt von 270 Milliarden Euro generieren. Speziell für ein Land wie Deutschland, das über keine nennenswerten Bodenschätze verfügt, klingt das zunächst einmal lukrativ. Eine solche Datenökonomie wird aber nicht nur einen neuen Markt, neue Akteure und neue Geschäftsmodelle hervorbringen. Sie greift auch tief in das aktuelle Verständnis der Hersteller von Maschinen und Anlagen ein, wie mit Daten aus ihren Maschinen umgegangen werden soll, und zwingt sie zum Umdenken. Der juristische Hebel zur Schaffung der Datenökonomie, der EU-Data-Act, macht neue und verpflichtende Vorgaben zur technischen Gestaltung von Maschinen und Anlagen und verschafft deren Nutzer:innen ein Zugriffsrecht auf Maschinendaten.
Ziel des beantragten Fördervorhabens war es, die kontinuierliche Funktionsüberwachung und insbesondere den heutigen Sensoreinsatz in Verteilnetzen zu revolutionieren, durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), gepaart mit einer Verbesserung der zugehörigen Sensortechnik und eingesetzter digitaler Dienstleistungssysteme. Die integrale Betrachtung der wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen und deren Bewältigung führten zu den notwendigen Ergebnissen, um den Erfolg der Energie- und Mobilitätswende in Deutschland zu unterstützen.
Mit den Ergebnissen des Vorhabens konnte der heutige Sensoreinsatz in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen mit einer Erweiterung der Sensortechnik grundlegend verbessert werden. Die daraus abgeleiteten Unterziele umfassen alle wichtigen Aspekte des Sensoreinsatzes in elektrischen Betriebsmitteln.