Industrie 4.0 & RPA

Industrie 4.0 hat zum Ziel, IT-Technologien mit Produktionstechnologien zu verschmelzen. Mit Hilfe von Robotic Process Automation (RPA) werden dabei Prozesse automatisiert.

Die Integration von IT und Produktion soll neue, innovative Produkte und Leistungen hervorbringen. Dazu müssen technische Standards und Normen entwickelt werden, die eine Kommunikation zwischen Mensch und Maschine bzw. Maschine und Maschine unterstützt. Eine große Herausforderung von Industrie 4.0 stellt dabei das Thema Datensicherheit dar. Es gilt die Gefahren von Cyber-Attacken zu meistern und derzeit noch ungeklärte rechtliche Fragen zu klären.

Mit der Bezeichnung „Industrie 4.0“ soll das Ziel zum Ausdruck gebracht werden, eine vierte industrielle Revolution einzuleiten.
Erste industrielle Revolution: Mechanisierung mit Wasser- und Dampfkraft
Zweite industrielle Revolution: Massenfertigung mit Hilfe von Fließbändern und elektrischer Energie
Dritte industrielle Revolution: Einsatz von Elektronik und IT zur Automatisierung der Produktion

Robotic Process Automation (RPA) ist ein Ansatz zur Prozessautomatisierung, bei dem repetitive, manuelle, zeitintensive oder fehleranfällige Tätigkeiten durch sogenannte Softwareroboter erlernt und automatisiert ausgeführt werden

KI-gesteuerte Fahrzeuge, die innerhalb von vollautomatisierten Lieferketten ganz ohne Fahrer Menschen, Rohstoffe und Produkte von A nach B transportieren – Was noch vor wenigen Jahren wie der unerreichbare Traum eines Science-Fiction-Autoren klang rückt näher.
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Studie
Schneller und flexibler zu sein, ist überlebenswichtig für den deutschen Mittelstand. Mittlerweile werden die Automatisierung von Geschäftsprozessen und KI von immer mehr hiesigen Unternehmen als Schlüsseltechnologie eingestuft.
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Mit der steigenden Nutzung intelligenter und in ein gesamtes Fertigungsnetzwerk eingebundenen Maschinen steigt das Risiko von Hackerangriffen enorm. Eine IT-Studie deckt auf, dass viele industrielle Unternehmen dieses Risiko kaum wahrnehmen und daher auch keine Compliance-Regeln für die Anschaffung und den Betrieb von IoT-Anlagen implementiert haben.
Digitalisierung und Automatisierung in Bereichen manueller Arbeit schreitet voran und wird überwiegend positiv bewertet – vorausgesetzt, Management und Politik begleiten den Wandel entsprechend.
Studie
AllCloud stellt die Ergebnisse der Studie „Machine Learning in der Produktion“ vor. Die Studie zeigt deutlich auf, dass Unternehmen das große Potenzial von Machine Learning (ML) im Bereich der Fertigung und Produktion erkannt haben.
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