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Mit dem IoT auf Erfolgskurs

Grundlagen für den Projektstart

Mit dem IoT auf Erfolgskurs

Vernetzte Produkte und softwarebasierte Lösungen gelten besonders in der Industrie, Logistik und im Mobilitätssektor als Schlüssel zu datengetriebenen Geschäftsmodellen. Im Mittelpunkt dieser Entwicklung steht das Internet of Things. Die Analysten von Tech Data haben untersucht, wie es um IoT-Technologien wie Machine Learning aktuell steht.

Die erste komplett elektrisch angetriebene Harley-Davidson. Dahinter steht eine Internet of Things-Infrastruktur, die zahlreiche digitale Dienste und Optimierungsmöglichkeiten bietet. (Bild: Harley-Davidson Germany GmbH) [1]

Die erste komplett elektrisch angetriebene Harley-Davidson. Dahinter steht eine Internet of Things-Infrastruktur, die zahlreiche digitale Dienste und Optimierungsmöglichkeiten bietet. (Bild: Harley-Davidson Germany GmbH)

In den komplexer werdenden Prozessketten kommt insbesondere der Automatisierung mit lernfähigen Maschinen eine elementare Rolle zu. Dabei geben IoT-Services aus der Cloud auch kleineren Unternehmen die Chance, schnell Prototypen und Minimum Viable Products (MVP) zu entwickeln. Viele Unternehmen stehen derzeit an der Schwelle von der Umsetzung erster Prototypen oder MVP zum produktiven Betrieb. Die steigende Nachfrage nach Analytics-Lösungen zeigt, in welche Richtung sich der Markt bewegt. Die Mehrzahl der aktuellen Projekte fokussiert sich auf Vorhersagemodelle, wobei vor allem Predictive Maintenance-Ansätze hervorstechen, also die vorausschauende Wartung. Diese Aufgabe können viele Unternehmen mit ihrer derzeitigen Infrastruktur jedoch nicht ganzheitlich abdecken. IT-Dienstleister wie IBM haben dies erkannt und massiv in den Bereich Big Data und Analytics investiert. Neuerdings bietet der Markt auch für kleinere Firmen geeignete Lösungen, die lokal oder in der Cloud bereitgestellt werden können. Doch wer kooperative Netzwerke knüpfen und neue Geschäftsmodelle realisieren möchte, muss mit unterschiedlichen Plattformen, Standards und Prozessen arbeiten. Bei einem IoT-Ökosystem geht es um mehr als den Austausch von Daten: Entscheidend für den Erfolg sind die Synergien.

Wie ist Ihr Unternehmen im Hinblick auf das Handlungsfeld „IoT & Smart Products“ aufgestellt? (Bild: Tech Data AS GmbH) [2]

Wie ist Ihr Unternehmen im Hinblick auf das Handlungsfeld „IoT & Smart Products“ aufgestellt? (Bild: Tech Data AS GmbH)

Individuelle Lösungen

Für Unternehmen, die bereits am Aufbau oder an der Erweiterung einer IoT-Plattform arbeiten, stellt sich langfristig die Frage nach dem Make or Buy. Viele Technologien und Protokolle sind zwar etabliert, aber die jeweiligen Prozesse unterscheiden sich deutlich. Daher benötigt annähernd jede Firma eine individuelle Plattform- und Lösungsarchitektur. Um bei der Konzeption und Umsetzung nicht über Fallstricke zu stolpern, können besonders in dieser Phase Dienstleister helfen. Dabei ergab die Segmentanalyse der Tech Data-Untersuchung: Bei der Partnerwahl sollte eine Zusammenarbeit auf Augenhöhe angestrebt werden. Kleinere Unternehmen fahren oft mit mittelständischen Anbietern besser als mit globalen Service-Providern. Zudem muss die IoT-Strategie zur digitalen Wertschöpfung passen und die gewählte Technologie zu den Branchenanforderungen passen.

Datensicherheit mitgedacht

Eine Herausforderung für den IoT-Einstieg stellen die Themen Datenhoheit und IT-Sicherheit dar. Für Industrieunternehmen bedeutet ein Cyberangriff, der einen Verlust von Geräte- und Sensordaten zur Folge hat, häufig außer einem Imageschaden auch finanzielle Verluste, wenn etwa eine höhere Geldsumme erpresst wird. Ein Ende-zu-Ende-Sicherheitskonzept lässt sich im IoT-Umfeld meist am besten mit Perimeter oder Zero Trust sicherstellen. Der Perimeter-Ansatz beschreibt die Sicherheit am Übergang zwischen dem Unternehmensnetz, der DMZ (Demilitarized Zone) und dem öffentlichen Internet. Sämtliche Security-Maßnahmen sollen dazu dienen, diesen Übergang abzusichern. Bei Zero Trust wird dagegen keinem Akteur vertraut, der Zugang zu Ressourcen im Netz verlangt. Jeder Zugriff wird individuell authentifiziert. Dahinter steht ein datenzentrierter Ansatz, der auf konstantem Monitoring basiert. In einem weitverzweigten IoT-Netz mit vielen verschiedenen Devices sind Zero Trust-Lösungen meist die langfristig bessere Wahl.

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Mit dem IoT auf Erfolgskurs

Wie werden sich die Investitionen und Ressourcen in Ihrem Unternehmen im Bezug auf „IoT & Smart Products“ bis zum Jahr 2020 entwickeln? (Bild: Tech Data AS GmbH) [3]

Wie werden sich die Investitionen und Ressourcen in Ihrem Unternehmen im Bezug auf „IoT & Smart Products“ bis zum Jahr 2020 entwickeln? (Bild: Tech Data AS GmbH)

Drei vielversprechende Szenarien

Der IoT-Footprint deutscher Unternehmen erstreckt sich häufig über mehrere Anwendungsfelder. Im Mittelpunkt stehen der Service- und Produktionsbereich sowie die Messung von Prozessaktivitäten. Insbesondere die drei folgenden Ziele werden von Firmen aktuell häufig verfolgt:

Predictive Maintenance: Die Auswertung der Streaming-Daten von Sensoren und Devices ermöglicht die permanente Zustandsbeurteilung von Maschinen, sodass Warnsignale erkannt und automatisierte Wartungsprozesse angestoßen werden können.
Anlageneffizienz: Die Messung der Ressourcen-Effizienz sichert die Kontrolle der Anlagen und Produktionsstraßen. Asset-Efficiency-Analysen ermöglichen die Ortung wichtiger Produkte entlang der Lieferkette, zum Beispiel Rohstoffe. Die Logistik soll optimiert und Diebstähle aufgedeckt werden.
Connected Cars: Computergestützte Fahrzeuge verbinden eine Vielzahl an Automatisierungsprozessen bis hin zum autonomen Fahren. Gegenwärtige Systeme können beispielsweise Fahrbahnlinien und Verkehrszeichen erkennen.

Branchen mit IoT-Fokus

Nicht alle Branchen etablieren IoT-Technologie im gleichen Tempo. In Umfragen scheinen einige Wirtschaftszweige eine Vorreiterrolle einzunehmen:
Die Automobilhersteller und Zulieferer stehen im Zentrum der Megatrends Elektromobilität, autonomes Fahren und Umweltschutz. Use Cases für die Service- und Produktionsprozesse werden schon in naher Zukunft ein starker Antriebsmotor sein.
Im Maschinen- und Anlagenbau beschäftigen sich die Verantwortlichen mit der Automatisierung der Produktion sowie mit Serviceabläufen, die vom maschinellen Lernen profitieren.
In der Logistik- und Verkehrsbranche sollen Analytics-Lösungen Wettbewerbsvorteile erbringen, indem sie die Lieferketten verbessern helfen. Die Prozesse beim Lagern, Kommissionieren, Verpacken und Transportieren von Waren lassen sich mit der Vernetzung über das Internet oft erheblich vereinfachen.
Im Gesundheitswesen arbeiten Krankenkassen, Pharma-Unternehmen und Kliniken an Konzepten in den Bereichen Medizingeräte, Medikation und Patientenüberwachung.

Eine Kultmarke neu erfinden

Wie ein traditionell aufgestelltes Unternehmen digitale Produkte entwickeln kann, beschreibt die Tech Data-Studie ein einem Referenzprojekt von IBM. Dabei geht es um das erste vollelektrische Motorrad von Harley Davidson. Mit dem Produkt samt IoT-Unterbau und der Initiative ‚Driving Experience‘ will die amerikanische Kultmarke jüngere, umweltbewusste Käufer ansprechen. Die digitale Wertschöpfung unterscheidet sich fundamental von der klassischen Produktpalette des Motorradherstellers. So kann Harley-Davidson beispielsweise mit den Backend-Services des IoT die Lade- und Stromverbrauchsparameter der Zweiräder optimieren.


Tipps für den IoT-Einstieg
Technologie ist nicht alles: In der Startphase ist die Kreativität und das Ausloten der eigenen Möglichkeiten wichtiger – in Teamarbeit und ohne technologische Vorgaben.
Auf IoT-Innovationen setzen: Die ersten IoT-Projekte sollten nicht in Konkurrenz zueinander stehen, der Austausch von Ideen und Erfahrungen ist wichtiger. Dazu bedarf es eines Netzwerks verschiedener Abteilungen.
IoT-getriebene Businessmodelle entwickeln: Die Verbindung der passenden Technologie- und Businessmodellen ist elementar. So machen beispielsweise Cloud-native Technologien viele Go-to-Market-Modelle möglich, weil sie meist vergleichsweise geringe Betriebskosten verursachen.
Use Cases definieren: Ein digitales Produkt besteht aus mehreren Komponenten und das digitale Portfolio aus verschiedenen Produkten. Dafür ist ein Portfoliomanagement erforderlich, das die mit strukturellen Anforderungen an die IoT-Plattform beinhaltet.
Cloud-Backend etablieren: Neben der direkten Kundeninteraktion stehen viele digitale Prozesse und die Business Logic. Hochwertige Plattformdienste für Analytics und Machine Learning führen hier schneller zum Ziel als Eigenentwicklungen.
User Experience verbessern: Viele moderne Software-Architekturen enthalten lose gekoppelte Komponenten. Ein ausgereiftes Plattform-Management stellt die nötige Stabilität und permanente Updates sicher. IBM setzt beispielsweise auf Red Hat OpenShift und das unabhängige Container-Management Kubernetes.