Aufbau und Nutzen einer Internet of Things-Anwendung

Bevor ein Unternehmen in eine Internet of Things-Anwendung investiert, sollen Nutzen und Kosten möglichst genau bekannt sein. Die technische Infrastruktur etwa mit ihrer Cloud-Plattform, Analytics-Plattform und Maschinenintegration lässt sich vielleicht noch genau beziffern. Doch der Nutzen einer IoT-Anwendung entsteht oft, wenn etwa die Kundenbindung steigt, weil sich Probleme mit verkauften Gütern beim Betreiber aus der Welt schaffen lassen, noch bevor er sie bemerkt.

Mitten in der IoT-Pionierphase wollen Unternehmen vor allem wissen, was ihnen das Internet of Things bringt. Am Ende einer solchen Findungsphase entstehen oft vollkommen neue Geschäftsmodelle und Services. Laut Autoren des European IT Observery (EITO) wird sich der IoT-Markt in Europa bis zum Jahr 2019 auf fast 250 Milliarden Euro verdoppeln. Diese Aussage trafen die Fachleute im Jahr 2016. Woran das liegt, begründet das Beratungshaus IDC mit einer gestiegenen Bedeutung von IoT: In einer Studie gaben fast 70 Prozent von in EMEA befragten Unternehmen an, IoT habe für sie eine strategische Bedeutung oder werde ihr Geschäftsmodell verändern. Die Digitalisierung der Industrie schreitet nachweislich voran und sorgt dafür, dass sich Produktionsabläufe, Arbeitsweisen oder Dienstleistungen verändern. Zunehmend mehr Unternehmen sind mit Planung und Evaluierung fertig und setzen erste IoT-Projekte um. Mit rund 60 Prozent tun sich in Europa laut des Marktforschers PAC dabei vor allem Fertigungsunternehmen hervor.

Ressourcen besser auslasten

IoT kann für effizientere Abläufe und eine bessere Auslastung von Ressourcen sorgen. Die Möglichkeiten sind vielfältig. Dabei bildet jeweils die IT die Basis für die IoT-Anwendung. Die Frage ist nun: wie dabei vorgehen? Es gibt die Möglichkeit, eine On-Premise-Lösung einzusetzen, also eine Software, die sich im eigenen oder in einem dafür angemieteten Rechenzentrum betreiben lässt. Diese benötigt allerdings Systemadministration, Wartung und Pflege. Und es gibt Cloud-Software, die auf Servern in abgesicherten Rechenzentren läuft, wo auch die Release-Wechsel ohne Zutun der Unternehmen stattfinden. Im Zeitalter der Digitalisierung basieren Geschäftsmodelle zunehmend auf digitalen Services. Wollen Hersteller solche Dienstleistungen anbieten, müssen oft auch die Produktionsprozesse ‚mitspielen‘. Diese sollten nicht veraltet, nicht zu kompliziert oder langsam sein. Digitalisieren verlangt daher auch oft die Offenheit, die Produktionsprozesse auf den Prüfstand zu stellen und gegebenenfalls zu automatisieren.

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KI in Fertigungsbranche vorn

Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen

Der Weg zur kognitiven Fabrik

Sensoren und IT-Systeme, die den Zustand von Maschinen überwachen (Condition Monitoring) gibt es seit langem. Sie agieren jedoch noch meist in einer eigenen, heterogenen Welt. Verbunden mit einem ERP-System – etwa von SAP – sind ungeahnte Effizienzsteigerungen möglich. Nicht wenige propagieren bereits die kognitive Fabrik. Diese analysiert selbständig Fehler und Probleme und hilft Beschäftigten zugleich, sie zu beheben. Der Traktorenhersteller John Deere beispielsweise arbeitet daran. Predictive Maintenance ist ein anderes IoT-Szenario, das sich immer stärker durchsetzt. Dabei leisten Sensoren sehr gute Dienste. Damit bestückte Maschinen, Anlagen oder Fassadenelemente melden regelmäßig ihre Zustände an den Hersteller. So können sich Störungen unter Umständen beseitigen lassen, bevor sie den Betreibern Kosten verursachen. Zudem lassen sich mithilfe solcher Lösungen Service-Prozesse von administrativen Aufgaben abkoppeln. Da die Serviceabteilungen durch die Sensorinformationen sofort von der Störung erfahren, können sie auch umgehend Personal, Ressourcen und Ersatzteile einplanen, um den Fehler aus der Welt zu schaffen. Der Prozess ist automatisiert: Der Arbeitsauftrag geht an die Techniker, die die Störung beseitigen und melden, wenn sie damit fertig sind. Daten wie Zeitaufwand und die Anzahl der benötigten Ersatzteile werden an das ERP-System gemeldet. Daraufhin lässt sich bereits wenige Stunden nach Auftreten der Störung die Rechnung (automatisiert) versenden. Im weiteren Verlauf überwacht das ERP-System die Zahlung oder erinnert die Kunden daran, diese vorzunehmen, falls sie in Verzug sind. Nach Zahlungseingang kann die Finanzbuchhaltung den Prozess abschließen. Für solche IoT-Szenarien sind Softwarelösungen aus der Cloud bestens geeignet.

Was wird dafür benötigt?

Um eine solche Anwendung aufzusetzen, brauchen Unternehmen folgende Komponenten:

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Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise

Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen

• ein Cloud-ERP-System, beispielsweise SAP S4/Hana oder SAP Business ByDesign
• eine Cloud-Lösung, die einen digitalen Zwilling der Anlage oder des Produktes bereitstellt. Dieser ist nötig, um alle Informationen und Events, die durch einen Sensor ausgelöst werden, miteinander zu verbinden. Die Daten dienen später für Vorhersagen
• eine Cloud Plattform.

Darüber hinaus braucht es Sensoren und Zähler direkt an den Maschinen und Anlagen. Fehlt diese Ausstattung, lässt sie sich mit verschiedenen Retrofit-Angeboten nachrüsten, die es auf dem Markt bereits gibt.

Heimat für den Digital Twin

Um die betriebswirtschaftlichen Prozesse des ERP-Systems mit der technischen Ausführung zu kombinieren, lassen sich Service- oder Instandhaltungsprozesse in das ERP-System integrieren. Ist die Business-Software nicht in der Lage ist, den digitalen Zwilling aufzunehmen, wird eine weitere Lösung benötigt. Jetzt müssen die Sensordaten zum Objekt und in die Prozesse gelangen. Alle einfach ‚einzusammeln‘ ist allerdings meist übertrieben. Um den Umfang des Datenvolumens zu steuern, sollte sich der Sensorfluss direkt an der Maschine oder in einem ‚IoT Cockpit‘ regeln lassen. In diesem Edge Computing-Werkzeug treffen die Sensordaten ein, werden anhand definierter Regeln verwaltet und können einen Event – beispielweise eine Störmeldung – auslösen. Ein solches Cockpit kann auch Daten mehrerer Sensoren miteinander verknüpfen und Service-Aktivitäten auslösen. Werden die richtigen Komponenten (ERP, Digitaler Zwilling, Sensor, Cloud-Plattform) mit automatisierten, digitalen Prozessen kombiniert, sinken die Reaktionszeiten im Service in der Regel deutlich. In Verbindung mit zuverlässigen Prognosen lassen sich zudem viele Unregelmäßigkeiten bereits auflösen, bevor die Maschinenbetreiber sie überhaupt bemerken. Und der beste Umgang mit einem Problem ist es wohl, es gar nicht erst zu einem werden zu lassen.