Immer mehr Produzenten vernetzen ihre verkauften Produkte mit einer eigenen IoT-Plattform. Die erfassten Betriebsdaten sollen oft internen Optimierungen oder als Basis für Geschäftsmodelle dienen. Wer so eine Plattform aufsetzen will, sollte die Ziele genau definieren, um das passende Technologie-Grundgerüst zu finden. Bei der Umsetzung rücken dann Organisation, Konnektivität, Integration und Sicherheit in den Fokus.
Die Zahl von vernetzten Geräten und Sensoren im Industrial Internet of Things (IIoT) wächst und wächst. Allerdings scheitern auch viele Projekte oder erweisen sich als nicht wirtschaftlich genug. Daher ist ein lösungsorientiertes Vorgehen erfolgsentscheidend, wenn es um die Planung und Entwicklung der IIoT-Plattform geht. Dabei ist es kaum möglich, alle Anwendungsfelder des Industrial Internet of Things abzudecken. Um die passende Lösung anbieten zu können, sollte der Betreiber zudem möglichst viele Entwickler für die Plattform gewinnen. Daher ist auch die Bereitstellung von Werkzeugen für diese Angestellten ein wichtiger Aspekt. Zudem müssen Business-Plan und Angebot erstellt, DevOps-Teams eingeteilt, Sicherheits- und Konnektivitätsfragen geklärt werden. Nur Daten zu sammeln, ohne zu wissen wozu, macht dagegen wenig Sinn. Die lösungsorientierte Entwicklung zwingt Betreiber einer IIoT-Plattform früh festzulegen, welche Daten zur Lösung eines Problems beitragen können, auf dieser Basis die Prozesskette anzupassen und dabei stets den Geschäftsbeitrag im Visier zu halten. Anhand eines zunächst kleinen Datensatzes lässt sich schnell herausfinden, ob die gewünschten Erkenntnisse geliefert werden.
In die Cloud
Beim Aufbau und Betrieb einer IIoT-Plattform bietet eine Cloud-Umgebung Vorteile: Sie ist skalierbar, wächst also mit den Anforderungen einer Firma mit. Ferner sind keine Vorabinvestitionen erforderlich und die Kosten sind nutzungsabhängig.
Flexible Entwicklungszyklen
Ein weiteres Erfolgskriterium bei IIoT-Projekten, die in eine eigene Infrastruktur münden sollen, sind flexible Entwicklungs- und Bereitstellungszyklen. Für die einzelnen Microservices sollten kleine Teams gebildet werden, die alle über die notwendigen Abläufe und Tools verfügen, um die entsprechenden Dienste bereitstellen zu können. Mit dem AWS Well-Architected-Framework etwa können Microservices verschiedener Teams gemeinsam genutzt oder auch gezielt voneinander getrennt werden. Es verhilft weiterhin beim Etablieren von Standards – etwa für Entwicklungszyklen, die verwendeten Werkzeuge oder Design-Frameworks. Plattformübergreifende Zertifizierungen für Patches und Wartungsaufgaben sowie feste Test- und Bereitstellungsroutinen entlasten die Teams und schaffen Freiraum für Experimente.
Eine IIoT-Plattform muss viele Daten aus verteilten Industrieanlagen erfassen, zusammenführen und verarbeiten. Um gleichzeitig die Datenquellen der Plattforanwender einbinden zu können, müssen das Plattform-Betriebssystem und die angebundenen Geräte nahtlos integriert sein. Vor allem im Hinblick auf die IT-Sicherheit ist dieser Aspekt nicht zu unterschätzen. Im einfachsten Fall kommuniziert ein IoT-Gerät direkt mit der Cloud-Plattform. Dort werden die Daten interpretiert und verarbeitet. Sind mehrere Geräte über Gateways angebunden, muss die IIoT-Plattform allerdings unterscheiden können, von welchem Gerät der Datensatz stammt. Noch komplizierter wird es, wenn sich hinter einem Gateway weitere Gateways verbergen. Fortgeschrittene Plattformlösungen beherrschen den Umgang mit verschiedenen Hierarchien aus Datenquellen, Gateways und deren Mischformen.
Verschiedene Protokolle
Bei komplexen Gerätetopologien muss die IIoT-Plattform zudem unterschiedliche Protokolle unterstützen. Die AWS-Cloud nutzt intern beispielsweise das offene Maschine-zu-Maschine-Protokoll MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) für den Datentransfer von IoT-Geräten zur Cloud, optional steht auch eine https-Version zur Verfügung. Umgekehrt muss die IIoT-Plattform für die Kommunikation von der Cloud zu den IoT-Geräten auch etliche branchen- und gerätespezifische Protokolle unterstützen bzw. in der Lage sein, neue Protokolle schnell zu integrieren.
Kennzahlen berechnen
Mit dem seit Anfang Juli verfügbaren AWS-Dienst IoT SiteWise lassen sich Daten von Industrieanlagen erfassen, Prozesse und Installationen modellieren und industrielle Metriken berechnen – etwa die Gesamteffektivität einer Produktionsanlage (Overall Equipment Effectiveness, OEE). Einzelne Sensoren, ein Fließband oder eine komplette Lieferkette können mit SiteWise anhand von Modellen dargestellt und mit anderen Daten verknüpft werden. Durch die automatisierte Überwachung und Analyse von Daten aus Industrieanlagen lassen sich Ineffizienzen in der Produktion reduzieren und Ausfälle oder Schäden vorhersagen. Die Problemdiagnose erfolgt aus der Ferne und Techniker werden nur entsandt, wenn dies zur Behebung von Problemen erforderlich ist. Das ist umso wichtiger, als viele Kunden einen nahezu ausfallfreien Betrieb ihrer IIoT-Plattform erwarten. Auch anstehende Software-Updates sollten gut auf die eingebundenen Geräte abgestimmt werden. Wichtig ist daher ein detaillierter Überblick der Geräte, die einer Aktualisierung bedürfen – inklusive ihrer Standorte und Besitzer. Das hilft auch bei haftungsrechtlichen Fragen – etwa, wenn ein Update zu Funktionseinschränkungen führt und dadurch wirtschaftliche Schäden verursacht.
Anwendungsbeispiel
Ein Beispiel für die erfolgreiche Schritt-für-Schritt-Implementierung einer eigenen IIoT-Plattform ist Arçelik. Der Haushaltsgerätehersteller entwickelt Geräte mit Cloud-Anbindung und sammelt Daten von mehr als einer Million Quellen. Unter anderem durch zusätzliche IoT-Dienste können Prozesse in Produktion und Qualitätskontrolle optimiert und die Effizienz in den Geschäftsbereichen gesteigert werden.
Sicherheit im Industrial Internet of Things
Für die Sicherheit im IIoT gilt es, folgende Punkte zu beachten:
Geräte-IDs und andere Kennungen zur Geräteauthentifizierung sollten schwer zu klonen und diebstahlsicher sein.
Die unabsichtliche Verteilung kontaminierter Konfigurationsdateien über die Cloud gilt es zu verhindern.
Die Gerätedaten auf dezentraler Hardware sollten sicher gespeichert werden.
Vertrauliche Zugangsdaten müssen bei der Außerbetriebnahme von Geräten zurückgesetzt werden.
Abgelaufene Zertifikate sollten ohne Verbindungsunterbrechung zu den betreffenden Geräten ausgetauscht werden.
Firmen sollten das Geräteverhalten in der Cloud überwachen, um Anomalien frühzeitig zu erkennen.
Der Schutz vor DDoS-Angriffen muss effektiv eingerichtet sein.
Kundendaten, die auf dem Weg zur Cloud ein Gateway passieren, müssen abgesichert sein.
Produktionsumgebungen aller angeschlossenen Anwender gilt es durch eine sichere bidirektionale Kommunikation zu schützen.
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