弗劳恩霍夫Presswerk 4.0该项目在制造业中采用了针对性的数据网络，以帮助员工更快地识别和纠正故障，并将故障相关的停机时间减少至少一半。智能的、相互连接的机器能够平衡干扰，使通常落在废料堆中的材料能够得到处理。
钢板被巨大的卷筒运到冲压车间，在那里它们被第一次切割到所需的尺寸。然后它们通过几个压力机被压成想要的形状——例如，车门。然而，如果工人们发现部件上有裂纹，他们就不得不拒绝它;毕竟，后续的每个流程步骤都要花钱。当故障不是一次性的，而是影响到来自媒体的所有组件时，事情就会变得非常棘手。然后工人们不得不停止压力机并开始排除故障。是原料问题还是润滑问题?工具故障?印刷机运转不正常吗?检查所有参数和可能的故障需要一段时间——在此期间生产处于停顿状态。
从大数据中创造智能数据:印刷O将今天很少或从未被评估的数据，通过分析和反馈系统将其整合
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正确的信息，在正确的时间，在正确的地点
弗劳恩霍夫机床与成形技术研究所的研究人员将其作为他们的使命4.0行业在机械工程领域。他们关注的领域之一是未来的印刷车间。“我们将各种数据流结合在我们的链接工厂中，这是一个在研究所开发的数据和服务平台。从这些信息中，我们生成了可以提供给员工的新信息，例如在移动设备上，”弗劳恩霍夫IWU的科学家Sören Scheffler解释道。“基于这些数据，研究人员能够更快地找出故障的原因，并就如何尽快纠正问题向员工提出有针对性的建议。”夫琅和费IWU与来自工业界和科学界的合作伙伴一起致力于将故障相关的停机时间减少约50%。然而,Presswerk 4.0不仅要挖掘停机时间相关的潜力。其目的还在于帮助运营商更快、更灵活地对市场需求和客户偏好做出反应，即使计划在短时间内发生变化。
研究人员的第一步是建立在已经收集到的数据的基础上，例如，通过传感器或摄像系统。通常这些对连接它们的位置是不够的。在未来，一个软件应用程序将集中收集这些数据，并将其与其他信息联系起来，从而产生新的知识。例如，在门有故障的情况下，它会将机床中传感器的数据与润滑信息和所用原材料的数据合并;然后，它将检查在每种情况下哪些值超出了预定义的公差限制。在这些结果的基础上，员工将收到故障排除方案的建议，使他们能够有针对性地解决报告的问题。
从长远来看，研究人员希望进一步开发该系统，使其能够在故障发生之前发出警告。为了实现这一点，额外的数据源以传感器的形式安装。“例如，我们可以在投入生产前对材料进行检验。给定的表格是否完好?如果没有，员工可以在它形成和其他组件安装在它之前丢弃它。通过这种方式，我们节省了资源，因为我们不必扔掉整个组装，”舍弗勒解释说。IWU的研究人员更进一步:通过过程传感器和主动元件的组合，有可能优化成形过程窗口。“如果我向媒体提供这些新收集的关于原材料性质的信息，它就可以采取适当的措施来补偿和平衡干扰，例如使用智能引导鞋或适应性仓库等主动组件。这意味着我可以处理通常会落在废物容器中的原材料，”舍弗勒说。
在夫琅和费联合展台，IWU的研究人员将使工业4.0可见。小型压榨厂帮助游客体验工业4.0
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让工业4.0成为现实
夫琅和费的研究人员将展示4.0印刷在汉诺威展，于2016年4月25-29日举行(2号馆，C16/C22展位)．今年汉诺威工业博览会的主题是“让工业4.0可见”。参观者可以体验一个微型的冲压车间模型，它也可以作为投影面。通过将平板电脑举到模型前面，他们将看到真实模型的虚拟信息。舍弗勒说:“通过这种方式，我们可以将原本隐藏的信息流可视化——换句话说，我们让工业4.0变得可见。”参观者可以在不同的场景中进行虚拟游览，了解工业4.0技术如何用于节省能源、材料和时间。
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