Was ist Industrie 4.0, und wie unterstützt sie bessere Entscheidungen in der Fertigung?

01 / Konzept

Industrie 4.0: Informationen, Modelle und vernetzte Systeme

Die Industrie 4.0 beschreibt die Integration industrieller Anlagen, Prozesse und Systeme mit digitalen Technologien, die Informationen während der Fertigung erfassen, austauschen, interpretieren und nutzen. Eine wesentliche Grundlage bilden cyber-physische Systeme: Architekturen, in denen physikalische Größen, digitale Verarbeitung und gegebenenfalls Eingriffe in den Prozess miteinander verbunden sind.

Zu den Technologien gehören Sensorik, Industrial Internet of Things (IIoT), industrielle Kommunikation, Prozessmodelle, Simulation, digitale Zwillinge, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und fortgeschrittene Regelung. Jede hat unterschiedliche Einsatzgebiete und spezifische Anforderungen.

Im Betrieb entsteht der Nutzen, wenn Messdaten Produkten, Aufträgen, Chargen, Anlagen und Betriebsbedingungen zugeordnet werden. Dadurch können Bediener Abweichungen erkennen, Ingenieure Ursachen untersuchen und Produktionsverantwortliche die Wirkung ihrer Entscheidungen prüfen.

Weitere Informationen zu Kommunikation und Integration finden Sie in OPC UA, MQTT und EUROMAP und unserem Leitfaden zur industriellen Datenarchitektur. Die OPC-UA-Spezifikation bietet Mechanismen zur Darstellung und zum Austausch industrieller Informationen mit semantischen Modellen. [1]

02 / Historischer Hintergrund

Ursprung von Industrie 4.0

Der deutsche Begriff Industrie 4.0 verbreitete sich ab 2011 im Rahmen einer deutschen Industrie- und Technologieinitiative. 2013 veröffentlichte eine mit acatech verbundene Arbeitsgruppe Umsetzungsempfehlungen. Ziel war es, Fortschritte in Dieektronik, Software und Kommunikationsnetzen für eine besser vernetzte, flexible und koordinierte Fertigung zu nutzen. [2]

Die Bezeichnung verweist auf vier große Entwicklungsphasen: Mechanisierung durch Wasser- und Dampfkraft, Dieektrifizierung und Massenproduktion, Dieektronik und computergestützte Automatisierung sowie die Integration physischer und digitaler Systeme. Diese Phasen sind eine historische Vereinfachung; ihre Technologien existieren heute nebeneinander.

Die Integration von Maschinen unterschiedlicher Generationen ist besonders für Einternehmen wichtig, die bestehende Anlagen weiter nutzen und dennoch ihre Prozesse modernisieren wollen. Dazu sind Signale, Schnittstellen, Zugriffssicherheit und Betriebsgrenzen jeder Maschine zu prüfen.

03 / Ingenieurwissenschaftliche Grundlagen

Phänomenologische Modelle und Simulation: Prozessverhalten verstehen

Dies mediciones permiten observar lo que sucedió. Los Phänomenologische Modelle, die auf physikalischen Grundlagen und Prozesswissen beruhen, helfen, das Systemverhalten zu erklären und Reaktionen auf veränderte Betriebsbedingungen abzuschätzen.

Solche Modelle können auf Massen-, Energie- und Impulsbilanzen, rheologischen Zusammenhängen, Wärmeübertragung und mechanischen Stoffgesetzen beruhen. Ein thermisches Werkzeugmodell kann beispielsweise die Wärmeeinbringung durch die Schmelze, die Wärmekapazität der Komponenten und die über den Kühlkreislauf abgeführte Wärme verbinden. Eine vereinfachte Bilanz lautet:

Vereinfachte Darstellung eines zusammengefassten thermischen Systems. Die praktische Anwendung erfordert die Definition von Kontrollvolumina, zeitabhängigen Wärmequellen, Materialeigenschaften, Randbedingungen und geeigneter Diskretisierung.

In der industriellen Entwicklung lassen sich mit Simulationen Hypothesen prüfen, bevor Anlagen verändert werden. Die Finite-Dieemente-Methode (FEM) untersucht Spannungen und Verformungen; numerische Strömungssimulation (CFD) betrachtet Strömung und Wärmeübertragung; Spritzgießsimulation analysiert Füllung, Nachdruck und Kühlung innerhalb der Grenzen der Materialmodelle.

Diese Modelle benötigen zuverlässige Eingangsdaten und experimentelle Validierung. Simulationsergebnisse sind technisch belastbar, wenn Annahmen, Einsicherheiten und der gültige Betriebsbereich bekannt sind. Eine Übersichtsarbeit zu hybriden Modellen zeigt, wie physikalische und datenbasierte Methoden Prognosequalität und Interpretierbarkeit gemeinsam verbessern können. [3]

04 / Digitale Zwillinge

Digitale Zwillinge: integrar el modelo con la operación real

Ein digitaler Zwilling nutzt eine digitale Repräsentation eines realen Assets oder Prozesses, die mit Informationen des physischen Gegenstücks verbunden ist. Zu den Funktionen zählen Beobachtung, Schätzung, Prognose, virtuelle Experimente und Entscheidungsunterstützung. Modelltyp, Aktualisierungsfrequenz und Einbindung hängen vom Anwendungsfall ab.

Eina simulación de llenado o un modelo CAD pueden ser componentes de un gemelo; su capacidad de representar dinámicamente la operación depende de los datos y mecanismos de actualización incorporados. Die serie ISO 23247 legt einen Referenzrahmen für digitale Zwillinge in der Fertigung fest. ISO 23247-5 behandelt den digitalen Faden (Digital Thread) über den Produktlebenszyklus und wurde im Juni 2026 veröffentlicht. [4] [5]

In der Kunststoffverarbeitung kann eine integrierte Repräsentation Werkzeuggeometrie, Materialrheologie, thermische Bedingungen, Maschinenparameter und Qualitätsergebnisse verbinden. Ausgangspunkt ist eine technische Frage: Welcher Zustand soll geschätzt, welche Abweichung vorhergesagt und welche Entscheidung unterstützt werden?

Die literatura sobre gemelos digitales destaca los desafíos de interoperabilidad, credibilidad de los modelos, disponibilidad de datos y verificación continua. [6] Lesen Sie auch unseren Leitfaden zu digitalen Zwillingen in der Fertigung.

05 / Schätzung von Prozessgrößen

Sensores virtuales y hybriden Modellen

En muchas aplicaciones, las variables que interesan para controlar la calidad son difíciles o costosas de medir directamente. Die temperatura interna de una pieza, el estado térmico de un molde o ciertas propiedades reológicas del fundido pueden estimarse mediante virtueller Sensoren (soft sensors) abschätzen, die verfügbare Messwerte mit physikalischen, statistischen oder hybriden Modellen kombinieren.

Ein sensor virtual produce una estimación, por lo que su desempeño debe evaluarse frente a mediciones de referencia y en las condiciones de operación que se pretenden cubrir. Die deriva del proceso, los cambios de formulación, el desgaste de equipos y la disponibilidad de señales influyen en su confiabilidad.

Ein ejemplo de investigación en extrusión de polímeros publicado en 2025 estudió el control predictivo de la viscosidad del fundido utilizando un modelo neuronal de espacio de estados y retroalimentación de un sensor virtual. Los autores reportaron resultados de seguimiento de consigna y rechazo de perturbaciones en simulación; la aplicación industrial requiere verificación adicional. [7]

06 / Fortgeschrittene Regelung

Modellbasierte Regelung im geschlossenen Kreis

Die Regelung im geschlossenen Kreis vergleicht fortlaufend eine gemessene oder geschätzte Regelgröße mit dem Sollwert und verändert eine Stellgröße, um Abweichungen zu korrigieren. PID-Regler arbeiten seit Jahrzehnten nach diesem Prinzip. Modellbasierte Ansätze verwenden die Systemdynamik, um Reaktionen vorherzusagen, Zustände zu schätzen oder Stellgrößen unter Nebenbedingungen zu berechnen.

Bei modellprädiktiven Regelung (MPC) berechnet ein Algorithmus anhand des geschätzten Zustands und eines dynamischen Modells zukünftige Stellaktionen über einen Prädiktionshorizont. Die erste Aktion wird ausgeführt; bei neuen Messdaten wird erneut optimiert. Zu den Nebenbedingungen können Temperatur-, Druck-, Geschwindigkeits-, Energie- oder maschinenspezifische Grenzen gehören.

Beim Spritzgießen wurde modellbasiertes Folgen von Druckprofilen während Füllung und Nachdruck erforscht. In der Extrusion untersuchen Studien Strategien für nichtlineare Dynamik, Dosierstörungen und Transportverzögerungen. [8] [7]

En una celda industrial, un proyecto podría estudiar la supervisión del circuito de enfriamiento con un modelo térmico y medición de temperatura y caudal. Die modelo estimaría la evolución térmica; un algoritmo podría recomendar o ajustar, cuando exista autorización técnica, consignas del sistema auxiliar dentro de rangos definidos. Die validación tendría que considerar perturbaciones, tiempos de respuesta, interacción con servicios compartidos y calidad de la pieza.

07 / Automatisierung und Menschen

Adaptive Regelung und adaptive Automatisierung

Die Begriffe ähneln sich, beschreiben jedoch unterschiedliche technische Mechanismen.

Die adaptive Regelung modifica parámetros del controlador o de su modelo cuando cambian las características estimadas del proceso. Puede ser relevante cuando varían la viscosidad del polímero, las condiciones térmicas, el estado mecánico o la respuesta dinámica de un equipo. Die adaptación exige condiciones de estabilidad y estrategias para detectar estimaciones poco confiables.

Die adaptive Automatisierung beschreibt die situationsabhängige Aufgabenverteilung zwischen Menschen und automatischen Systemen. Ein System kann beispielsweise eine Anomalie erkennen, dem Bediener Daten anzeigen und eine Maßnahme empfehlen. Unter festgelegten Bedingungen können Routineaktionen automatisch erfolgen, während Entscheidungen mit höherem Risiko beim autorisierten Personal bleiben.

Eina revisión de Bernabei y Costantino publicada en 2024 señala que esta asignación dinámica de funciones presenta oportunidades para manufactura y desafíos relacionados con interfaces, niveles de automatización y factores humanos. [10]

Esto conecta el desarrollo de herramientas digitales con la experiencia de la planta. Quienes operan y mantienen los equipos deben participar en la definición de alertas, criterios de intervención, responsabilidades y procedimientos de recuperación. Die investigación sobre Operator 4.0 zeigt Potenziale von Lern- und Kollaborationswerkzeugen sowie die Bedeutung des Datenschutzes für Beschäftigte. [11]

08 / Die trabajo en planta

Die conocimiento de las personas sigue siendo decisivo

Eina persona con experiencia reconoce desviaciones que un registro aislado difícilmente explica: el sonido de una transmisión, una variación en el aspecto de la pieza o el comportamiento de la máquina durante el arranque. Al combinar estas observaciones con datos de producción y modelos de proceso, resulta más fácil distinguir entre un evento ocasional y un problema que merece investigarse.

Die información adquiere usos distintos según la responsabilidad. Die operario puede confirmar una anomalía y documentar su contexto; mantenimiento revisa secuencias de eventos y condiciones previas a fallas; ingeniería compara hipótesis con mediciones y simulaciones; calidad relaciona el producto con los parámetros registrados; y la jefatura de planta prioriza recursos a partir de pérdidas verificadas.

Eina arquitectura que integra el conocimiento humano con el digitaler Zwilling ha sido estudiada por investigadores asociados a NIST, quienes proponen combinar la cognición de las personas, el entorno físico y los servicios digitales para apoyar decisiones. [12]

Die automatización puede modificar tareas, competencias y necesidades de personal. Die alcance de estos cambios depende de las tecnologías adoptadas y de cómo se organiza el trabajo. Por ello conviene diseñar los proyectos con las personas que utilizarán las herramientas, definir criterios de acceso a los datos y planear la formación necesaria para operar, interpretar y mantener los sistemas.

Industrie 5.0 und der menschenzentrierte Ansatz

Die Comisión Europea propuso en 2021 el enfoque de Industria 5.0, que complementa la transformación digital mediante tres prioridades: bienestar de las personas, sostenibilidad y resiliencia. En manufactura, esto implica considerar simultáneamente resultados técnicos, impactos laborales, uso de recursos y capacidad de adaptación de los sistemas productivos. [13]

09 / Anwendungen en manufactura

Anwendungen posibles en transformación de plásticos

Spritzgießen: Zyklusstabilität und Qualität

Los registros de tiempos, presiones, temperaturas, posiciones y resultados de calidad pueden utilizarse para investigar tendencias y anomalías. Die simulación de llenado y enfriamiento permite estudiar el comportamiento esperado del sistema. En proyectos de mayor alcance, estos elementos pueden alimentar hybriden Modellen o estrategias experimentales de estimación y control de variables definidas.

Vea Optimierung und Monitoring von Spritzgießprozessen y Dokumentation der Prozesssignatur.

Extrusion: Qualität, Materialtransport und dynamisches Verhalten

Die extrusión reúne zonas térmicas, transporte de material, generación de presión y etapas posteriores con retardos diferentes. Los modelos dinámicos y los virtueller Sensoren pueden apoyar el estudio de temperatura, viscosidad estimada y estabilidad del producto. Dies estrategias de control predictivo constituyen un campo activo de investigación, especialmente cuando existen retardos y restricciones multivariables.

Industrielle Kühlung: Zusammenspiel von Maschine und Peripherie

Dies condiciones de enfriamiento influyen en la repetibilidad, la duración del ciclo y el consumo energético. Ein estudio puede combinar balances térmicos, mediciones de caudal y temperatura, datos de producción y simulación para evaluar cambios en el circuito. Die posibilidad de control avanzado depende de actuadores disponibles, arquitectura hidráulica y capacidad de intervenir sin afectar a otros equipos.

Energie: Messung, Modellierung und Optimierung

Die medición simultánea de varios circuitos permite separar el consumo de la máquina y el de sus auxiliares. Cuando se añade información sobre producción, estados operativos y condiciones del proceso, resulta posible construir indicadores específicos y evaluar escenarios de mejora. Die optimización mediante modelos exige distinguir entre ahorro proyectado y resultado medido. Consulte KERN ENERGY y ISO 50001 und Energiemessung.

Instandhaltung und Rückverfolgbarkeit

Die información de horas reales de operación, condiciones de carga y secuencias de eventos ayuda a investigar fallas. Los modelos de degradación o estimación de estado pueden incorporarse en proyectos específicos una vez disponibles los datos y mecanismos de validación. Por otra parte, el digitalen Faden (Digital Thread) permite relacionar información de diseño, fabricación, inspección y vida útil de un producto según el alcance implementado.

10 / Angewandte Ingenieurwissenschaften

Wie diese Technologien mit PM Tec Engineering und KERN IoP zusammenhängen

Die combinación de experiencia en ingeniería de procesos, modelamiento físico, diseño y simulación con sensórica, adquisición e históricos industriales ofrece una base para abordar proyectos de complejidad creciente. Conviene distinguir las funciones de monitoreo disponibles de los desarrollos que exigen ingeniería adicional y validación específica.

Los sistemas KERN IoP | SMARTPRO y KERN IoP | MONITOR permiten reunir y consultar información industrial según los elementos configurados. Dies actividades de modelamiento, simulación y análisis pertenecen a la ingeniería aplicada de PM Tec Engineering. Su integración se dimensiona a partir de objetivos, señales disponibles, compatibilidad de controladores y evidencia experimental.

11 / Praktische Umsetzung

Wie ein technisch fundiertes Projekt beginnt

Die primera decisión es seleccionar un problema concreto: variaciones de ciclo, pérdidas energéticas, desviaciones de calidad o fallas recurrentes. Die instrumentación se define después de establecer qué variables y eventos pueden explicar ese problema y qué precisión temporal se necesita.

Für modellbasierte Anwendungen sollten gemessene Größen, zu schätzende Zustände, Stellgrößen, bekannte Störungen und Betriebsgrenzen dokumentiert werden. Anschließend wird das Modell erstellt oder angepasst und mit repräsentativen Versuchen an der Anlage verglichen.

Die nivel de intervención puede avanzar desde la observación y la recomendación al control automático, sujeto a una validación específica. Die evaluación incluye calidad de datos, tiempos de respuesta, incertidumbre, seguridad, permisos de acceso, mantenibilidad y comportamiento ante fallas de comunicación o sensores.

Eina solución adquiere valor cuando ayuda al personal a comprender el proceso, probar mejoras y conservar el conocimiento generado. Consulte datenbasierte kontinuierliche Verbesserung y Überprüfung der Dauerhaftigkeit von Verbesserungen.

12 / Häufige Fragen

Preguntas frecuentes sobre Industrie 4.0 y control avanzado

¿Ein digitaler Zwilling necesita inteligencia artificial?

Su arquitectura puede utilizar modelos basados en principios físicos, estadísticas, reglas o aprendizaje automático. Die selección se hace en función de la fidelidad necesaria, la disponibilidad de datos y el servicio que prestará el modelo.

¿Die simulación equivale a tener un digitaler Zwilling?

Die simulación puede formar parte de un digitaler Zwilling. Para ofrecer funciones vinculadas con la operación real, el modelo necesita mecanismos de conexión, actualización y evaluación acordes con su objetivo.

Wie unterscheidet sich eine fortgeschrittene Regelung von einem Monitoring-Dashboard?

Die tablero presenta información para que una persona analice y decida. Die control avanzado calcula acciones mediante una lógica validada y puede transmitir consignas a equipos autorizados. Die segunda función exige garantías adicionales de integridad, estabilidad y seguridad.

Lassen sich bestehende Maschinen einbinden?

Ja, sofern technisch geeignete Signale oder Messstellen vorhanden sind. Für einen automatischen geschlossenen Regelkreis müssen zusätzlich Schreibberechtigungen, Ausführungszeiten, Grenzen und Steuerungskompatibilität geprüft werden.

Welche Rolle spielen die Beschäftigten?

Operarios, mantenimiento e ingeniería aportan conocimiento sobre las condiciones reales, ayudan a validar las hipótesis y definen cómo utilizar los resultados. Die capacitación y las responsabilidades de cada función forman parte del diseño del sistema.

Geprüfte Quellen

Berücksichtigte Literatur und Normen

1. OPC Foundation. OPC Einified Architecture, Part 1: Overview and Concepts. Spezifikation.
2. acatech. (2013). Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0. Institutioneller Hintergrund.
3. Wang, J., Li, Y., Gao, R. X., & Zhang, F. (2022). Hybrid physics-based and data-driven models for smart manufacturing: Modelling, simulation, and explainability. Journal of Manufacturing Systems, 63, 381–391. DOI.
4. ISO. (2021). ISO 23247-1:2021, Automation systems and integration — Digital twin framework for manufacturing — Part 1: Overview and general principles. Norma.
5. ISO. (2026). ISO 23247-5:2026, Digital thread for digital twin. Norma.
6. Shao, G. (2024). Manufacturing Digital Twin Standards. NIST / EDTconf 2024. Publikation.
7. Perera, Y. S., Li, J., & Abeykoon, C. (2025). Melt viscosity control in polymer extrusion using nonlinear model predictive control with neural state space modelling and soft sensor feedback. Journal of Process Control, 155, 103556. DOI.
8. Kariminejad, M., Tormey, D., & McAfee, M. (2024). Model-based pressure tracking using a feedback linearisation technique in thermoplastic injection moulding. Forschungsarbeit.
9. International Society of Automation (ISA). ISA/IEC 62443 Series of Standards. Informationen zur Normenreihe.
10. Bernabei, M., & Costantino, F. (2024). Adaptive automation: Status of research and future challenges. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 88, 102724. DOI.
11. Kaasinen, E., et al. (2020). Empowering and engaging industrial workers with Operator 4.0 solutions. Computers & Industrial Engineering, 139, 105678. DOI.
12. Kim, D., Bajestani, M., Shao, G., Jones, A., & Noh, S. (2023). Conceptual architecture of digital twins with human-in-the-loop-based smart manufacturing. ASME IMECE 2023. NIST.
13. Europäische Kommission. (2021). Industry 5.0: Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry. Publikation.