Industrie 4.0 ist in der Intralogistik mittlerweile auf fast allen Ebenen angekommen. Die damit verbundenen Möglichkeiten stellen Hersteller und Anwender vor zahlreiche Herausforderungen und Fragen, denen sich das Fraunhofer IML gemeinsam mit dem VDMA Fachverband Fördertechnik und Intralogistik gewidmet hat: Welcher technologischen Entwicklungen bedarf es bis 2025, um die künftigen Anforderungen von Industrie 4.0 zu erfüllen? Und welche Chancen und Risiken sind damit für die Hersteller von Intralogistik verbunden?

»Die digitale Transformation hin zu selbstoptimierenden Intralogistik-Systemen wird durch die Entwicklungsschritte in den Technologiefeldern Sensorik, Kommunikation und Data Science erst möglich. Die Technologie-Roadmaps weisen die Abfolge dieser notwendigen Entwicklungen im zeitlichen Verlauf bis 2025 auf«, so Guido Follert, Leiter der Abteilung Maschinen und Anlagen am Fraunhofer IML.

»Allgemeine und bereits verfügbare Informationen zu Industrie 4.0 sind oftmals auf einem Abstraktionsniveau, das keinen hinreichend konkreten Branchenbezug liefern kann. Das ändern die Technologie-Roadmaps. Sie sollen den Entscheidern in der Branche als Input dienen, um die Entwicklungspfade betrachteter Technologien zu prognostizieren und ihre eigenen Weiterentwicklungen von Technologien daran auszurichten«, erklärt Dr. Klaus-Dieter Rosenbach, Vorstandsvorsitzender des VDMA Fachverbands Fördertechnik und Intralogistik.

Innerhalb des Projekts von Fraunhofer IML und VDMA sind drei Technologie-Roadmaps entstanden, die zeigen, welche konkreten Entwicklungsschritte in den Technologiefeldern »Sensorik«, »Kommunikation« und »Data Science« notwendig sind, um die Vision 2025 von selbstoptimierenden intralogistischen Systemen zu verwirklichen. Die Roadmaps bieten vor allem für kleine und mittelständische Unternehmen einen Überblick, um eigene Strategien für die Zukunft zu finden.

Die Ergebnisse zeigen beispielsweise, dass intelligente Sensoren mit der Fähigkeit, Daten zu fusionieren, Voraussetzung für eine bessere Datenqualität und einheitliche Kommunikationsstandards Grundlage für die sichere und schnelle Bereitstellung dieser Daten sind. Durch den gezielten Einsatz von Algorithmen der Data Science ist es möglich, mithilfe der gewonnenen und in einen Kontext gesetzten Daten einzelne Komponenten und Auswertungsverfahren zu verbessern und das Fehlverhalten von Maschinen und Anlagen zu erkennen. Vorhersagen über das Anlagenverhalten treffen zu können, stellt einen wichtigen Schritt dar, um Anlagen und Systeme mit der Fähigkeit auszustatten, sich selbst zu optimieren.

Die Technologie-Roadmaps sind exklusiv für VDMA-Mitglieder bei Juliane Friedrich  (juliane.friedrich@vdma.org, Tel. 069 6603-1508) erhältlich.