Autonome Roboter erlernen die Fähigkeiten der Produktionsschritte und werden autonom miteinander agieren. Dies senkt die Kosten und erhöht die Produktivität.

Mit der Fülle an aufkommenden Daten werden entsprechende Strukturen und Software benötigt. Die gesammelten Daten werden augewertet, Muster werden erkannt und in verschiedenen Simulationen Prognosen genutzt um bessere Produktionsplanung und -steuerung durchzuführen.

Für die Anbindung aller Komponenten benötigt es eine vertikale als auch eine horizontale Systemintegration der IT-Infrastruktur, insbesondere der Produktion-IT. Aufgrund der zunehmenden Modularisierung und Flexibilisierung müssen die Architekturen modernisiert werden.

Mehr Devices, Sensoren und sonstige Geräte werden im Produktionsumfeld genutzt und angebunden. Diese werden sich untereinander und mit allen anderen Komponenten vernetzen. Diese Devices erhöhen die dezentrale Analyse und Entscheidungsfindung und verbssert somit auch die Geschwindigkeit von Reaktionen und Produktivität - in real-time.

Aufgrund der Vernetzung der Systemkomponenten entlang der Produktions- und Wertschöpfungskette und der sensiblen Datenaufkommen, ist eine Cybersicherheit ein wichtiges Fundament für den Erfolg von Industrie 4.0. Dies verschärft sich vor allem beim Austausch und der Vernetzung mit Lieferanten und Kunden.

Die Datenflut und das Teilen von Informationen entlang der Wertschöpfungskette benötigt eine performante Integration von Cloud Technologien.

3D-Printing wird sich stärker in der Produktion von Protypen- und Individual-Komponenten mit kleinen Losgrößen durchsetzen. Diese Form der Fertigung bietet mehrfach Vorteile in der Konstruktion und Designentwicklung.

In vielen Anwendungsfällen in der Instandhaltung, Produktionssteuerung, Lagerhaltung und Nacharbeit ermöglicht die Anreicherung der Realität mit Informationen und Instruktionen enorme Einsparpotenziale durch effizientere Pozessschritte und verbesserte Entscheidungsfindung.

Die digitale Repräsentanz eines Objekts oder Prozesses ermöglicht die komplexe Simulation von Prozessketten und einen übergreifenden Datenaustausch. Digitale Zwillinge bestehen nicht nur aus Daten sondern werden auch um deren Modelle inkl. Eigenschaften und Verhalten angereichert.

Die Künstliche Intelligenz und Machine Learning Methoden ermöglichen es Ihrer Produktion aus den gesammelten Daten zu lernen und Prozess-Schritte zu verbessern, Qualität zu erhöhen und mittels Wahrscheinlichkeiten und präziseren Vorhersagen die Stabilität und Performance und somit die gesamte Produktivität zu verbssern.