在纸面上，这听起来再简单不过了：智能生产系统中的所有机器都相互协同工作。传感器收集用于确定管理机器和监控质量的***佳方式的数据。但是，这些单个传感器提供的数据的***新程度如何？为什么要先收集和分析数据，而不是直接处理？事实是，分析中的错误可能代价高昂，甚至是危险的。我们能做些什么来解决这个问题？

这个问题已经存在了一段时间。早在引入铁路时，很明显，未能在网络中定义足够准确和统一的时间会导致误解和错误。那时，现在德国所在地区的许多小州都使用自己的当地时间，导致柏林和科隆、德累斯顿和杜塞尔多夫、慕尼黑和斯图加特之间存在很大的时差。任何乘坐火车旅行的人都必须将手表调至相应的当地时间——即使是在较短的旅程中——否则他们就有可能错过接驳的火车或预定的会合地点。

设置网络时间现在与 19 世纪一样重要。然而，今天，根据应用领域的不同，误差范围要小得多。德国铁路公司 Deutsche Bahn 仍然认为如果火车晚点 6 分钟到达，则该火车准点；相比之下，IT 和电信网络可接受的延迟幅度***多为几毫秒。5G 是第五代移动网络，通常被视为自动驾驶汽车的先决条件，它提供的数据传输时间（称为延迟）不到 10 毫秒。这种低延迟应该使计算机驱动的车辆能够快速做出反应并***大程度地防止事故发生。生产网络提出了类似的挑战。智能工厂系统，

网络技术，从以太网到 5G 校园网

跨生产网络同步数据传输说起来容易做起来难。不同制造商生产的各种机器中的传感器和执行器可以配备不同的网络技术。其中包括以太网、WLAN、用于创建本地校园网络解决方案的专用移动网络，甚至