Zusammenfassung
Dieser Beitrag betrachtet zunächst allgemein die Bedeutung von Sensorik und Messtechnik für die Industrie 4.0 und versucht, den nach wie vor schwammigen Begriff Industrie 4.0 für den Bereich Sensorik und Messtechnik als Sensor 4.0 zu konkretisieren. Anschließend wird kurz die Erwartungshaltung aus Sicht der Industrie 4.0 an moderne Sensorik und Messtechnik reflektiert, bevor der heutige Stand der Technik und die weitere Entwicklung skizziert werden. Konkrete Beispiele smarter Sensor- und Messsysteme für die Industrie 4.0 aus dem Bereich hochintegrierter magnetischer Sensoren sowie Anwendungen wie dem Condition Monitoring komplexer Anlagen auf Basis verteilter Sensoren verdeutlichen das Potential und die noch anstehenden Herausforderungen. Gerade das Condition Monitoring als Voraussetzung für eine zustandsbasierte Wartung von Systemen, aber auch für ein autonomes Aushandeln von Fertigungsprozessen muss neben dem Zustand von Prozess und Maschine auch mögliche Sensorausfälle bzw. die aktuelle Fertigungsgenauigkeit berücksichtigen. Hierzu zählt auch eine erweiterte Betrachtung der Messunsicherheit für statistische bzw. allgemein datenbasierte Auswertemodelle, da bei diesen u. a. gezielt Korrelationen in komplexen Systemen ausgenutzt werden, um den Zustand einzelner Komponenten bewerten zu können.
Abstract
This contribution will first address the relevance of sensors, instrumentation and measurement science for “Industrie 4.0” and will try to substantiate the somewhat fuzzy term “Industrie 4.0” for the field of sensors and measurement science by defining a Smart Sensor (“Sensor 4.0”). Expectations for new applications of sensors and measurement systems in the field of “Industrie 4.0” are briefly reflected as well as the current state-of-the-art and future trends in sensors and instrumentation. Specific examples are given for smart sensors and measurement systems for industrial applications, especially highly integrated magnetic sensors and sensor networks for condition monitoring of complex industrial systems. Both demonstrate the potential and also future challenges. Condition monitoring as basis for condition based maintenance of industrial systems, but also for autonomous negotiation of manufacturing processes has to take potential sensor faults and the current manufacturing precision into account in addition to the condition of the process and the machine. In this context, measurement uncertainty has to be reflected further, especially for statistical and generally data-based evaluation models. For these, correlations in complex systems are specifically used to determine the state of individual components.
©2017 Walter de Gruyter Berlin/Boston
