Industrie 4.0 Mit Automatisierungsmodulen Fertigungsmaschinen flexibel vernetzen

Redakteur: Dipl.-Ing. Dorothee Quitter

Das Elektronikunternehmen Molex baut mit flexiblen Automatisierungsmodulen (FAM) seine Lösungen zur Industrieautomatisierung (IAS4.0) weiter aus. Mit ihnen sollen Software-definierte Maschinen, Roboter und Produktionslinien realisiert werden, die die zunehmenden Anforderungen an vernetzte, sichere, skalierbare und effiziente Abläufe erfüllen.

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Skalierbare, offene und integrierte Industrieautomation steigert die Effizienz und reduziert Komplexität und Kosten.
Skalierbare, offene und integrierte Industrieautomation steigert die Effizienz und reduziert Komplexität und Kosten.
(Bild: Molex)

Laut einer im Juni 2021 von Molex in Auftrag gegebenen Umfrage zum Thema „Stand der Industrie 4.0“ erwartet mehr als die Hälfte der Befragten, binnen zwei Jahren ihre Industrie 4.0-Ziele erreichen zu können. Allerdings berichteten fast alle Teilnehmer über erhebliche technologische Herausforderungen. Zu ihnen gehören getrennte IT- und OT-Netzwerkinfrastrukturen, restriktive Kommunikationsprotokolle, begrenzter Fernzugriff, schlecht abgestimmte Cloud-Infrastrukturen und Datenlösungen sowie unzureichende Sicherheitsfunktionen.

Flexible Automatisierungsmodule als Lösung

Als Kernbausteine von IAS4.0 sollen die flexiblen Automatisierungsmodule FAM nach Angaben von Molex eine hoch konfigurierbare und anpassbare Vernetzung, eine verteilte Steuerung sowie IIoT-Apps ermöglichen. Die Entwicklung flexibler, modularer und vernetzter Fertigungsmaschinen könne so beschleunigt werden. Die vorzertifizierte und kundenspezifische FAM-Funktionalität umfasst eine verteilte Steuerung, integrierte Schutz- und Sicherheitsfunktionen, multidirektionale Kommunikation, die Bereitstellung und Gerätemanagement sowie Fernkonfiguration und Programmierdienste.

Datenerfassung in Echtzeit

Nach Angaben von Molex können mit den flexiblen Automatisierungsmodulen kritische Fertigungsdaten nahtlos erfasst und ausgetauscht werden – von Sensoren oder komplexen Geräten sowie zwischen Geräten, zwischen Maschinen (M2M) oder zu Edge-Geräten und zur Cloud. Die Einspeisung dieser Daten in Lösungen für künstliche Intelligenz (KI) und Analytik traget dazu bei, schneller zu verwertbaren betrieblichen Erkenntnissen zu gelangen. Zudem kann die Datenerfassung in Echtzeit helfen, potenzielle Probleme zu erkennen, heißt es. So ließen sich die vorausschauende Wartung verbessern und Ausfallzeiten verringern, während die nahtlose Integration mit wichtigen Geschäftssystemen und Diensten effektive Entscheidungen unterstützt.

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